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Amazon Q Developer 를 이용한 엑심베이의 JDK 자동화 업그레이드 사례

엑심베이는 클라우드 기반 호텔 결제 솔루션 G-Billing을 최신 기술로 업그레이드하기 위해 AWS Amazon Q Developer의 AI 기반 코드 변환 도구를 활용하였...

AWS코리아 ·
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Using Gordon to Containerize Your Apps and Work with Containers

Docker의 AI Agent Gordon(도커 AI)은 Docker Desktop과 CLI에서 컨테이너화 및 최적화를 지원하는 목적으로 개발된 AI 기능입니다. 다양한 개발...

도커 ·
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Seventh-generation server hardware at Dropbox: our most efficient and capable architecture yet

Dropbox의 7세대 하드웨어 플랫폼은 성능, 확장성, 효율성을 크게 향상시켰으며, 최신 CPU, GPU, 대용량 드라이브 및 개선된 냉각 시스템을 도입하여 AI 및 저장소...

드롭박스 ·
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Driving Content Delivery Efficiency Through Classifying Cache Misses

Netflix의 Open Connect는 글로벌 CDN을 통해 사용자에게 최적화된 콘텐츠 전달을 목표로 하며, 캐시 미스(서버 미 제공 현상)를 최소화하기 위해 콘텐츠와 건강...

넷플릭스 ·
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AI가 지켜보는 데이터 파이프라인: 노이즈 제거부터 장애 대응까지

네이버 엔지니어링 데이 2025 세션에서는 운영 담당자들이 AI를 활용해 장애 대응․알림 노이즈를 줄이고 운영 효율성을 향상시키는 방법을 소개했습니다. 로그 데이터 전처리와 ...

네이버 ·
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An inside look at Meta’s transition from C to Rust on mobile

Meta는 수십 년 된 C 코드를 Rust로 재작성하는 대규모 프로젝트를 진행 중이며, 이 과정에서 개발자 행복을 최우선으로 하여 시스템 최적화를 추진하고 있다. 엔지니어들은...

메타 ·
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우리 팀에도 Jarvis 가 생겼다 – 생성형 AI 로 만든 에러 분석가 이야기

컬리에서는 생성형 AI인 Jarvis를 이용해 에러 로그 자동 분석 시스템을 구축하여, 빠른 문제 해결과 시스템 안정성 향상을 이뤘습니다. 초기에는 AI의 응답 품질 개선과 ...

컬리 ·
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Meta joins Kotlin Foundation

Meta는 Kotlin 재단의 골드 멤버로 가입하며, Kotlin과 Android 생태계 발전을 지원한다. Java에서 Kotlin으로의 대규모 코드 마이그레이션을 위해 Ko...

메타 ·
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비동기 요청-응답 패턴으로 풀어낸 발주 서비스 개발기

올리브영의 발주 서비스는 기존 동기식 처리의 한계를 극복하기 위해 Kafka 비동기 아키텍처와 요청-응답 패턴을 도입하여 성능과 안정성을 크게 향상시켰습니다. 유효성 검증과 ...

올리브영 ·
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Tool Calling with Local LLMs: A Practical Evaluation

이 블로그는 도커 모델 러너와 함께 로컬 모델을 활용한 도구 호출 성능 평가를 다루며, 21개 모델 테스트를 통해 Qwen 시리즈와 GPT-4가 가장 높은 성능을 기록했음을 ...

도커 ·