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검색 결과 215건
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...
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...
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...
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...
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 ...
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...
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 ...
Meta joins Kotlin Foundation
Meta는 Kotlin 재단의 골드 멤버로 가입하며, Kotlin과 Android 생태계 발전을 지원한다. Java에서 Kotlin으로의 대규모 코드 마이그레이션을 위해 Ko...
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 ...
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 ...