NAVER D2

·Architecture·

Kubernetes, VictoriaMetrics, Hot Tier, Warm Tier, Rendezvous Hashing

NAVER D2가 VictoriaMetrics로 대규모 시계열 데이터 인프라를 구축해 현재 12.5억 개의 활성 시계열과 555조 개의 데이터포인트를 안정적으로 관리합니다. Hot/Warm 2계층 아키텍처와 랑데부 해싱, 듀얼 쓰기 등 핵심 설계로 무중단 전환과 장기 보관을 가능하게 했습니다. 성과로는 180대 노드 운영과 서비스 중단 0분, 초당 수천 건의 쿼리 처리로 미래 카디널리티 증가에 대응합니다.

올리브영

·Architecture·

Redis, Kafka, Event Driven Architecture, Shadow Table, Aggregation Topic

올리브영은 다수 도메인 데이터를 Kafka 기반 준실시간 구조로 전환해 전시 화면의 혜택 플래그 정확성과 업데이트 속도를 대폭 향상시켰습니다. 데이터 특성에 따라 이벤트 기반과 배치를 혼합하는 하이브리드 전략을 도입하고, Redis Pub/Sub로 동시성 제어를 초당적으로 조율하며 Aggregation Topic으로 처리 순서를 관리했습니다. Shadow Table을 활용한 정합성 검증과 3주간의 병행 운영 및 롤백 전략으로, 45분 지연이었던 데이터가 수초 이내 반영으로 대폭 개선되었습니다.

삼쩜삼 뉴스룸

·Else·

Strategy, News, Market Analysis, Industry Trends

삼쩜삼 뉴스룸은 인터넷 약정 기간 확인 및 48만원 환급을 받는 구체적 방법을 단계별로 소개합니다. KT, LG유플러스, SK 등 이통사의 계약 만료 시점 확인과 해지 조건, 3년 약정의 할인 구조를 이해하고 환급 가능성을 판단하는 단계도 자세히 제시합니다. 또한 KT My KT, LG유플러스 공식 채널, SK 고객센터를 통해 환급 신청 절차를 진행하는 방법과 주의사항을 함께 제공합니다.

AWS

·Data·

Redis, Performance, Indexing, MongoDB Atlas, Amazon DocumentDB

AWS가 MongoDB Atlas에서 Amazon DocumentDB로의 전환 과정에서 인덱스 최적화를 통해 미리캔버스의 쿼리 성능을 개선한 경험을 공유합니다. 블로그는 4가지 인덱스 패턴 문제와 해결 방법을 소개하고, Partial Index의 한계, $or+sort의 대체 전략, 정규식의 대체 방법, 핫 도큐먼트 문제와 MVCC GC 모니터링을 다룹니다. 또한 실행 계획 확인, 커뮤니케이션, 프로파일링, 캐시 분리 등 운영 노하우와 성능 개선 효과를 실무 가이드로 제공합니다.

AWS

·Architecture·

MongoDB, CDC, AWS Secrets Manager, DMS, Amazon DocumentDB

AWS가 미리캔버스의 MongoDB Atlas를 Amazon DocumentDB로 전환해 성능 50% 개선과 비용 30% 절감을 달성한 구체적 사례를소개합니다, 아키텍처 변화의 핵심 포인트를 함께 다룹니다. 마이그레이션은 AWS DMS를 이용한 Full Load와 CDC를 통해 진행했고, IO-Optimized 스토리지와 인덱스 재설계로 IOPS 병목을 해소하고 Replication lag를 크게 낮췄습니다. 결과적으로 동시 편집 지연이 줄고 2.5ms의 리플리케이션 랭과 평균 대기시간이 감소했으며, 운영 측면에서 비용 절감과 안정적 운영이 가능해졌습니다.

포스타입

·Else·

Strategy, Company Culture, Team Building, Leadership, Interview

포스타입이 구성원 인터뷰를 통해 비즈니스 리드 김영신 님의 역할과 팀 운영 맥락을 소개합니다. 창작 생태계에 의미 있는 임팩트를 만들어가는 포스타입의 비즈니스 리드가 어떤 가치와 방향성을 제시하는지에 대해 설명하며, 구성원 인터뷰의 맥락을 다룹니다.

티빙

·Else·

Event

티빙이 4월 3주차 TVING TOP5를 공개하며, 유미의 세포들 시즌3의 화려한 귀환이 1위를 차지했고, 연애 예능도 상위권에 올랐다. 드라마 부문에서 시즌1과 시즌2도 10위권 내 재진입하며, 이전 시즌의 정주행 현상이 다시 부각되고 IP의 생명력을 확인했습니다. 예능 부문은 하트시그널 시즌5의 첫 방영과 내 새끼의 연애 2의 상승으로 강세를 보였고, 냉장고를 부탁해 since 2014도 상위권을 유지했습니다.

라인

·DevOps·

SLI, SLO, SRE

라인의 기술 블로그는 SLO/SLI 도입 3편의 서비스 적용 사례를 통해 신뢰성 향상을 위한 실무 경험을 공유합니다. SRE 팀의 관점에서 SLA와 SLI 측정 방법, 오류 예산 관리, 모니터링 구성 및 측정 지표의 활용을 구체적으로 다룹니다.

하이퍼커넥트

·AI/ML·

Machine Learning, CICD, Prompt Engineering, Large Language Model, Evaluation

하이퍼커넥트 MGAI 팀은 Tinder 매치 서비스의 설명 정책을 바탕으로 LLM-as-a-Judge를 설계해 생성 설명의 품질을 자동으로 평가합니다. 정책은 평가 방식(Pointwise), 평가 척도(Binary), 평가 기준(Single-aspect)으로 구성되어 인간 평가자와의 일치율을 85% 목표로 점진적으로 개선되었습니다. 또한 LLM Judge는 자동화된 피드백과 데이터 품질 관리, 정책 개선의 루프를 가능하게 하여 비용과 시간을 절감합니다.

하이퍼커넥트

·AI/ML·

LLM, Prompt Engineering, Policy, Evaluation, Iteration

하이퍼커넥트는 LLM으로 설명을 생성하는 정책 수립과 평가를 통해 오픈 엔드 생성 문제의 해결을 목표로 하는 이터레이션 프로세스를 제시합니다. 이 글은 Tinder의 AI-enabled Discovery를 예로 들며 초기 정책 수립과 빠른 프롬프트 시도, critique 기록과 합의를 통한 정책 수렴을 강조합니다. 정책이 안정화되면 서빙용 소형 모델로 이식하고 LLM Judge를 도입해 자동 평가하는 체계로 확장하며, Proactive 문화 속 협업의 실무적 가치를 보여줍니다.