구글

·Mobile·

Android, Google Pay, Express Checkout, Dynamic Callbacks, Payments

구글이 Android 환경에서 Google Pay 체크아웃의 동적 콜백(Dynamic Callbacks) 도입에 대해 다룹니다. 이 글은 Android 체크아웃 흐름의 확장과 사용자 경험 개선에 대한 시사점을 제시하고, 이에 대한 경험을 공유합니다.

티빙

·Data·

Strategy, Innovation, Industry Trends, Partnership

티빙이 KBL 챔피언결정전에서 선보인 팬덤 중계의 정의와 실행 사례를 기술적으로 분석하며, 스포츠 중계의 새로운 가능성을 제시합니다. 데이터에 따르면 본중계 대비 시청 비율은 최대 55% 상승했고 평균 시청 시간과 1분 최대 UV도 크게 증가했습니다. KBO 리그에서 축적한 안정성과 팬덤 기획 노하우를 KBL에 적용한 결과로, 팬 몰입과 커뮤니티 형성에 기여하는 운영 방향을 제시합니다.

잡코리아

·Frontend·

Strategy, Innovation, Growth, Productivity

잡코리아의 WORXPHERE Banner Maker를 AX 기반 워크플로우로 전환한 사례로, 반복 배너 제작을 자동화하고 운영 효율성을 높이는 접근을 다룹니다. 비디자이너 친화 설계, 입력 간소화, 실시간 미리보기, 일괄/개별 조합 및 학습 기반 고도화 등의 원칙을 적용해 도구가 먼저 결정하고 사용자가 필요한 부분만 조정합니다. 향후 배너 유형 확장과 채널별 맥락 반영으로 디자이너가 더 중요한 판단에 집중할 수 있는 생산 환경으로 확장하려 합니다.

삼쩜삼 뉴스룸

·Else·

Growth, Career

삼쩜삼 뉴스룸은 연말정산 이후에도 종합소득세 신고의 필요 여부를 판단하는 기준과 사례들을 자세히 정리하고, 독자들이 혼동 없이 이해할 수 있도록 구체적 상황 예시를 함께 제공합니다. 본문은 주 소득 유형별 적용 기준과 신고 시점, 필요 서류, 그리고 연말정산과의 상호작용을 체계적으로 설명합니다. 실무 적용 관점에서 추가 소득이 있을 때의 판단 포인트와 필요한 절차를 제시하여, 독자가 바로 활용할 수 있는 가이드를 제공합니다.

AWS

·DevOps·

AWS, RDS, S3, EC2, Aurora

AWS가 RDS/Aurora 장애 분석 자동화를 위한 KIDA(Kiro Database Analyzer) 기반 파이프라인의 매일 보고서 생성을 다루는 아키텍처를 소개합니다. EC2에 Kiro CLI와 MCP 서버를 배치하고 IAM, S3, SES, Slack을 연동해 --no-interactive 모드와 크론 기반 스케줄링으로 보고서를 생성하고 공유하는 구현을 제공합니다. 이를 통해 DBA와 엔지니어는 매일 아침 점검 보고서를 자동으로 수신하고 Presigned URL로 안전하게 공유할 수 있습니다.

AWS

·DevOps·

AWS, MySQL, RDS, Aurora, Kiro

AWS가 Kiro CLI를 활용해 RDS/Aurora 장애 분석을 터미널에서 자동화하는 방법을 Part 2로 자세히 다루며, 커스텀 에이전트도 소개합니다. 기존 Steering 파일과 MCP 서버 설정 재사용, kida-daily와 kida-issue 두 에이전트 구성으로 일일 점검과 이슈 분석을 수행합니다. 실험으로 Replication Lag 같은 사례를 다루는 실험을 통해 HTML 보고서가 생성되는 흐름과 로깅·분석 결과의 현실적 활용성을 확인합니다.

AWS

·Cloud·

AWS, MCP, RDS, Aurora, Kiro IDE

AWS의 Kiro IDE와 MCP 서버를 활용한 RDS/Aurora 장애 분석 자동화 솔루션(KIDA)을 통해 원인 분석부터 HTML 보고서 생성까지 버튼 하나로 수행하는 방식을 다룹니다. Steering 파일, MCP 서버(aws-mcp, cloudwatch-mcp, aws-knowledge-mcp-server), Hook, Tailwind CSS 기반의 HTML 보고서를 포함한 아키텍처와 데이터 흐름을 구체적으로 제시합니다. 이 접근은 DBA의 수동 작업 시간을 줄이고 재현 가능한 분석과 자동화된 보고서를 제공합니다.

SSG.COM

·Architecture·

Spring Batch

SSG.COM의 장보기 지원금 소멸 알림 배치에서 대규모 발송의 안정성과 처리 시간을 개선하기 위해 Spring Batch를 재설계했습니다. 주요 변화는 메시지 발송 대기 중 DB 커넥션 점유를 줄이도록 트랜잭션 경계를 분리하고, ResourcelessTransactionManager를 적용한 점입니다. 이로써 대량 발송 시에도 커넥션 풀 부담이 완화되고 배치의 안정성과 확장성이 크게 향상될 수 있습니다.

AWS

·AI/ML·

AWS, PyTorch, vLLM, Tensor Parallelism, Qwen

AWS는 EC2 G5/G6의 24GB A10G GPU를 다수로 Tensor Parallelism에 분산 배치해 70B급 LLM도 서빙할 수 있는 방법을 제시합니다. TP를 통해 대형 모델의 가중치를 여러 GPU에 분산하고 KV Cache 및 Activation Memory를 활용해 Throughput과 응답시간을 개선합니다. 다중 사용 환경에서 TP=4 구성은 동시 접속 16명에서도 처리량과 응답 속도가 크게 증가하는 것이 실증됩니다.

무신사

·AI/ML·

Python, Spring Boot, PyTorch, AWS Lambda, Object Detection

무신사는 중고 의류 디테일컷 자동화를 위해 VLM 대신 기하학적 규칙성(Geometric Prior)을 활용한 크롭 파이프라인을 도입했습니다. Detector와 규칙 기반 크롭을 조합해 의류 바운딩 박스를 찾아 부위를 비율 규칙으로 절단함으로써 추론 시간을 200ms 수준으로 낮추고 11만 개 기존 상품으로 대량 마이그레이션을 달성했습니다. 또한 AWS Lambda로 서빙 인프라를 채택하고 10개 카테고리에 대해 규칙을 튜닝해, 무신사 유즈드의 디테일컷 자동화가 빠르고 비용 효율적으로 작동하도록 했습니다.