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if(kakao)26에서 확인한 AI의 변화, 조직은 무엇을 준비해야 할까?AI가 답변을 넘어 일을 하는 시대, if(kakao)26 현장에서 본 4가지 변화와 기술문화 담당자가 AX 활동에서 정리한 조직의 준비 과제를 공유합니다.
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AI Agent, 넌 누구냐 2 - 네이티브 개발자를 위한 FE 하네스를 만들고, 레거시가 되기까지네이티브 개발자의 FE 개발을 돕기 위해 컨벤션과 개발 방식을 담은 AI Agent 하네스를 만들고 운영하며 배운 점을 돌아봅니다.
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로그 수집기가 왜 자꾸 OOM으로 죽었나 - 누적 드롭 8.9억 건을 기록한 로그 파이프라인을 고친 이야기Alloy 메모리 limit을 늘리지 않고 중복 수집과 재수집 문제를 개선했어요. 수집 방식·레이블·청크·캐시를 함께 튜닝한 결과, 샌드박스에서 Loki CPU 사용량은 98%, 쿼리 P99는 90% 감소했어요.
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Querydsl 대량 데이터 처리 완전 정리: Count 병목부터 커서 기반 페이지네이션, Batch Insert/Update까지Count 쿼리 병목부터 Offset 풀 스캔 문제, 커서 기반 페이지네이션, Batch Insert/Update까지 — 실측 데이터로 검증한 Querydsl 대량 데이터 처리 전략을 정리합니다.
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Spring Data MongoDB 가이드: 연관관계 설계와 업데이트 전략Spring Data MongoDB에서 연관관계 설계 시 발생하는 N+1 문제를 해결하는 방법과, 도큐먼트를 안전하게 업데이트하는 전략을 정리해 공유합니다.