넷플릭스

·Architecture·

Apache Kafka

넷플릭스의 대규모 서비스 의존성 맵 설계와 실시간 토폴로지 구축의 아키텍처와 도전을 다루고, 실무 적용 사례와 학습한 교훈도 함께 검토한다. 스트리밍 우선 설계로 3단계 파이프라인과 백프레셔 기반 처리, eBPF·Kafka·SSE를 활용한 멀티 레이어 분리를 구현했고 생산 부하에도 안정적으로 작동한다는 점을 강조한다. 이러한 원칙은 다른 대규모 분산 시스템에서도 안정성과 실시간성 향상에 적용 가능하며 운영팀의 대응 속도와 장애 대응 능력을 높인다.

AWS

·AI/ML·

AWS, Autonomous Driving, Synthetic Data, Vision AI, Data Flywheel

스트라드비젼이 AWS를 활용한 피지컬 AI End-to-End 데이터 플라이휠과 하이브리드 인프라 아키텍처를 소개합니다, 데이터 수집에서 시뮬레이션까지. SVGenFlow와 SVSimFlow를 중심으로 합성 데이터 생성 및 시뮬레이션 검증 파이프라인을 통해 희귀·위험 데이터 문제를 해결하는 방식. EU GSR II 표지판 데이터 2개월 확보, 학습 성능 향상 등 구체 성과와 AWS 인스턴스 조합으로 비용 최적화를 다룹니다.

NAVER D2

·Architecture·

FastAPI, REST API, Chrome Extension, OCR

네이버 D2의 AI 해커톤 사례는 같은 AI 도구를 사용해도 팀별 산출물이 달라지는 현상을 분석하며, AI는 계획에 강하고 사람의 전략이 결정적임을 보여준다. 사내 시스템 연동을 위해 크롬 확장, WORKS 봇 플랫폼, FastAPI 서버 등 6개 모듈로 설계하고 OCR, 분류, 매칭을 비동기로 연결했다. 정산 자동화로 월 1시간 이상 걸리던 작업을 영수증 10장 기준 약 30초로 대폭 단축했고, 2단계 인증 흐름의 효율성도 입증했다.

슈퍼브에이아이

·AI/ML·

AI, Video Analytics, Vision Intelligence

슈퍼브에이아이가 현실 세계를 위한 비전 인텔리전스 컨셉의 브랜드 영상 두 편을 현장 적용 사례를 중심으로 공개했습니다. 영상은 물리 세계에서의 비전 인텔리전스 적용을 다루며, 3D 캡처와 비디오 분석, AI 기반 의사결정을 현장에 연결하는 사례를 소개합니다. 다양한 기술 구성요소와 실무 활용 포인트를 통해 AI 기반 현장 모니터링과 의사결정의 효과를 살펴볼 수 있습니다.

여기어때

·Architecture·

Redis, Spring Boot, Java, Kafka, MongoDB

여기어때의 전시 API에서 캐시 의존으로 발생하던 장애를 해결하고자 V2에서 V3로 아키텍처를 재설계하는 과정을 자세히 소개합니다. 핵심 방법으로 MongoDB 기반 document 통합, CDC 기반 메타/가격 캐시 업데이트, 3티어 캐시 설계와 트랜잭션 스크립트 분리 등을 제시합니다. 이로써 TPS 3배 증가와 무너짐 없이 운영 가능한 구조를 확보했으며, 운영 부담 감소와 확장성 향상을 실현합니다.

여기어때

·AI/ML·

CICD, Claude Code, Harness, LLM Context Management, Agent Common

여기어때의 AI 수석회의는 2026년 5월부터 매주 진행되며 각 팀의 AI 수석 발표와 정보 공유를 통해 조직 내 AI 활용의 공통 방향과 컨텍스트 관리 원칙을 모색합니다. 발표 주제는 중앙통제관리소 도입 방향, LLM 컨텍스트 관리, AI 작업 표준화 및 하네스 구축, RCA 자동화와 지식베이스의 중요성 등 실무 적용 사례와 원칙을 다룹니다.

삼쩜삼 뉴스룸

·Else·

Strategy, Growth, Event

삼쩜삼 뉴스룸은 K패스 모두의카드의 추가 환급 기간을 2026년 9월까지로 연장하는 정책의 배경과 적용 범위, 주요 일정 등을 함께 설명합니다. 신청 자격, 환급 비율, 대상 품목 등의 구체적 조건과 변동 사항이 기사에 정리되어 있으며, 독자는 이를 통해 적용 시점을 판단할 수 있습니다. 기업이나 소비자 입장에서 일정 변경에 대비한 계획 수립이나 문의 권장 등 실무적 시사점을 제시하고, 문의 채널과 신청 기간 관리에 대한 구체적 가이드도 제공합니다.

에이아이트릭스

·AI/ML·

AutoML, Clairvoyance, Medical Time Series

AITRICS가 소개하는 Clairvoyance는 의료 시간 시리즈 데이터를 위한 파이프라인 툴킷으로, 2021 ICLR에서 발표된 표준화된 연구 플랫폼을 지향한다. 논문에서 제시된 엔지니어링, 평가, 효율의 3대 문제를 해결하기 위한 모듈화된 워크플로우와 실험 재현성을 강조합니다 그 핵심 아이디어를 현장에 적용 가능한 포맷으로 제시합니다. AITRICS는 또한 AutoML 기반의 자동화 기능으로 모델 개발 전체를 효율적으로 지원하고, 임상 현장에의 적용 가능성을 확대합니다.

에이아이트릭스

·AI/ML·

Machine Learning, Deep Learning

에이아트릭스가 EHR 데이터를 활용한 의료인공지능 모델 개발 파이프라인의 다섯 단계 구조를 제시하고, 각 단계에서 고려해야 할 핵심 요소를 요약합니다. 연구 논문에 기반한 문제 정의, 데이터 전처리, 모델 구조, 보정/불확실성 추정, 일반화 평가의 구체적 흐름을 다룹니다. 또한 에이아트릭스는 논문에서 제시된 개발 단계를 프로토콜화하고 의료인공지능 MLOps를 통해 자동화 및 통합 관리하고 있습니다.

NHN Cloud

·Architecture·

Kubernetes

NHN Cloud의 NHN FactoryX 기술 백서는 AI 인프라와 플랫폼을 포괄하는 풀스택 설계의 핵심 내용을 다룹니다. 수랭식 데이터 센터와 4,080 GPU 단일 클러스터로 FP8 기준 약 27.4 EFLOPS의 연산 능력을 확보하고, 인프라-플랫폼-서비스의 3계층 구조와 GPU Live의 동적 할당으로 자원 활용을 최적화합니다. 기업 프라이빗 AI 인프라 구축과 다기관 멀티테넌시를 지원하며, LLM 학습과 멀티모달 연구를 위한 실무 레퍼런스가 됩니다.