아티클 목록 - 데브캐치

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당근 데이터 디스커버리 구축기: DataHub와 DataWiki로 여는 데이터 탐색의 첫걸음

당근 데이터팀은 DataHub를 활용해 실시간 메타데이터 수집 및 최신성 유지 시스템을 구축하고, DataWiki로 도메인별 맥락 및 활용 예시를 통합한 데이터 위키를 만들었...

당근마켓 ·
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Debugging the One-in-a-Million Failure: Migrating Pinterest’s Search Infrastructure to Kubernetes

Pinterest의 검색 인프라를 쿠버네티스로 이전하는 과정에서 드문 시간 지연 문제를 발견하고, 메모리 집약적인 검색 시스템과 cAdvisor의 메모리 추적 기능 간의 상호...

핀터레스트 ·
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Amazon Bedrock을 활용한 Omelet의 경로 최적화 AI 에이전트, TOAST

Omelet은 최적화 알고리즘과 머신러닝을 결합한 AI 솔루션으로, 복잡한 산업 문제의 의사결정을 지원하며 경로 최적화와 자연어 인터페이스를 제공한다. 자체 개발한 Routi...

AWS코리아 ·
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티빙의 광고는 이렇게 도착합니다

티빙 Ad Platform팀은 대규모 트래픽 환경에서 안정적이고 정밀한 광고 송출 기술을 개발하며, AI 도구와 CI/CD를 활용해 시스템 품질과 확장성을 지속적으로 개선하고...

티빙 ·
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Behind the Streams: Live at Netflix. Part 1

Netflix는 3년간 라이브 스트리밍 시스템을 개발하여 대규모 이벤트 및 실시간 콘텐츠 제공이 가능케 했다. 핵심 기술로 클라우드 기반 인코딩, 글로벌 CDN(Open Co...

넷플릭스 ·
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Code review in the age of AI: Why developers will always own the merge button

GitHub은 AI와 함께하는 코드 리뷰 방식을 재구상하며, AI는 반복 작업을 돕고 개발자는 최종 승인 책임이 있음을 강조한다. AI는 버그 탐색, 패턴 매칭 등 제한된 역...

깃허브 ·
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슬기로운 토스뱅크 개발 인턴 생활

토스뱅크 인턴들은 금융 도메인 경험과 개발 문화를 통해 빠르게 성장하며, 변수명 플러그인과 민감정보 마스킹 플러그인 개발로 시스템 효율성과 보안을 강화했습니다. 개발 문화는 ...

토스 ·
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Next Gen Data Processing at Massive Scale At Pinterest With Moka (Part 1 of 2)

Pinterest는 Hadoop 기반 Monarch 플랫폼을 대체하기 위해 Kubernetes 기반의 Moka 플랫폼을 개발하였으며, Spark Operator, YuniKo...

핀터레스트 ·
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Build a GenAI App With Java Using Spring AI and Docker Model Runner

이 블로그는 Java 개발자를 위한 GenAI 애플리케이션 구축 가이드로, Spring AI, Docker, Qdrant 벡터 데이터베이스를 활용하여 로컬 모델 실행과 RAG...

도커 ·
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Amazon OpenSearch Service의 AI Search Flow를 활용한 손쉬운 AI 기반 검색 기능 구현

AWS OpenSearch의 AI Search Flow 빌더는 시각적 디자이너와 사전 구성 템플릿을 제공하여, 별도 미들웨어 개발 없이 AI 기반 검색 애플리케이션을 빠르게 ...

AWS코리아 ·