Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Toss헤드라인
머릿속에 있던 로그 정의 기준을 모두의 AI 스킬로 만들기
토스는 앱로그 정의 과정의 비일관성과 복잡성을 해결하기 위해 AI 스킬을 도입했습니다. 이 스킬은 DataOps Manager가 표준 규칙과 도메인 맥락을 기반으로 로그 명세를 체계적으로 제안합니다. 이를 통해 수동적이고 경험에 의존하던 로그 정의 업무를 자동화하고 전사적인 일관성을 확보할 수 있게 되었습니다.
1일 전0
Toss헤드라인
평균 CPU는 여유로운데, 커밋은 왜 느릴까?
Oracle DB의 커밋 지연 현상을 분석한 사례입니다. 평균 지표로는 파악하기 어려운 간헐적인 병목을 찾기 위해 LGWR 프로세스의 실행 CPU를 추적했고, 특정 소켓에 NIC 인터럽트가 몰린 것이 원인임을 밝혀냈습니다. 하드웨어 배치를 조정하는 것만으로도 성능이 크게 개선될 수 있음을 보여줍니다.
5일 전0
Toss헤드라인
실행은 도메인별로, 문맥은 한 레포에
본 글은 중앙 집중식 DW Airflow 구조의 문제점을 지적하고, 이를 도메인별 독립 파이프라인으로 분리하는 과정을 공유합니다. Strangler Fig 패턴을 적용하여 기존 시스템에 영향을 주지 않으면서 점진적으로 새로운 플랫폼(뉴타운)을 구축했습니다.
10월 16일2
Toss헤드라인
토스뱅크가 패키지를 관리하는 방식 #2: 토스뱅크 패키지의 세 가지 기준
토스뱅크 기술팀은 패키지 개발 환경 개선을 위해 세 가지 핵심 기준(안정성, 예측 가능성, 디버깅 편의성)을 수립했습니다. 이 기준들은 호스트 환경에 맞는 트랜스파일링과 원본 코드 의도 유지에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 문법 변환은 각 서비스(호스트)가 담당하고, 패키지 빌드 단계에서는 원본 JavaScript 문법 및 모듈 구조를 최대한 보존하는 방식을 채택했습니다.
10월 16일1
Toss헤드라인
토스뱅크가 패키지를 관리하는 방식 #1: 패키지를 ESM으로만 제공하기로 했어요
토스뱅크가 내부 기술 그룹을 통해 패키지 관리 환경 개선 방안을 제시했습니다. 기존의 ESM과 CJS를 모두 지원하는 Dual package 방식은 상태 분리, 타입 불일치 등 여러 문제를 야기합니다. 이에 따라 앞으로는 ESM만을 제공하는 단일화된 방식으로 전환할 계획입니다.
10월 15일0
Toss헤드라인
Spark Connect on Kubernetes #2: Operator로 만드는 Control Plane
본 글은 Kubernetes 환경에서 Spark Connect 서버의 안정적인 운영을 위한 Control Plane 구축 과정을 다룹니다. 개별 서버의 생명주기 관리는 Apache Spark Operator에 맡기고, 여러 서버 그룹(테넌트) 전체를 하나의 서비스로 관리하는 'Spark Tenant Operator'를 구현했습니다. 이를 통해 장애 복구와 설정 변경이 용이한 아키텍처를 완성했습니다.
10월 14일1
Toss헤드라인
디자이너의 아이디어가 금융상품이 되기까지
본 글은 디자이너의 아이디어가 어떻게 실제 금융 상품으로 구현되는 과정을 다루고 있습니다. 토스뱅크에서 '키워봐요 31일적금'이 단순한 디자인 기획을 넘어, 사용자의 애착과 재방문을 유도하는 성공적인 금융 서비스로 발전하게 된 과정을 설명합니다.
10월 13일1
Toss헤드라인
서비스 개발에 집중할 수 있는 AI 플랫폼 만들기
본 글은 서비스 개발에 필수적인 생성형 AI 기능을 안정적으로 구현하기 위한 플랫폼 구축 사례를 다룹니다. 토스 AI Platform 팀은 모델 연동, 비용/용량 검토, 사용량 집계 등 반복되는 작업을 중앙화하여 서비스 팀의 부담을 줄였습니다. GenAI Portal과 Gateway 서버를 통해 모델 신청부터 실제 호출까지 모든 과정을 관리하며, 프로젝트 단위로 권한 및 예산을 통합 관리하는 것이 핵심입니다.
10월 13일1
Toss헤드라인
CPU 뼛속까지 써먹고, Milvus 사이징 기준을 만들기까지
토스증권이 Milvus 기반 벡터 검색 환경을 구축하며, 실제 서비스에 필요한 서버 자원 산정 기준을 마련한 과정을 공유합니다. 워크로드별로 다른 조건과 모델 사양을 고려하여 CPU/메모리 최적화 및 사이징 기준을 수립하는 방법을 상세히 다룹니다.
10월 12일1
TossAI 번역헤드라인
존재하지 않았던 역할을 창조하다
본 글은 기술 문서 작성(Technical Writing)의 역할을 단순 기록을 넘어 조직 지식 관리 시스템 설계로 확장한 과정을 공유합니다. AI 시대에 코드가 가진 맥락적 한계를 극복하기 위해, 진정한 Single Source of Truth는 코드와 그 배경 지식을 모두 갖출 때 완성된다고 강조합니다. 궁극적으로 기술 문서 작성팀의 목표는 지식이 스스로 쌓이는 시스템을 구축하여 자신들의 역할을 불필요하게 만드는 것입니다.
10월 7일1
TossAI 번역헤드라인
개발자가 문서를 발견하는 방법 (Toss)
개발자들이 필요한 정보를 찾기 위해 여러 단계를 거치는 기존 방식의 한계점을 지적하며, 'Mr. Park'라는 RAG 기반 챗봇을 소개합니다. Mr. Park는 개발자가 질문하면 문서에서 답변을 찾아 대화 형태로 제공하여 정보 접근성을 혁신했습니다.
10월 7일2
Toss헤드라인
도메인 지식 없는 디자이너가 팀의 기준을 바꾼 방법
도메인 지식이 부족했던 디자이너가 사용자 인터뷰와 팀원 경험 공유를 통해 해외송금 서비스의 핵심 가치를 '수수료'에서 '불안함 해소'로 전환시킨 과정을 담고 있습니다. 사용자는 단순히 저렴한 송금을 넘어, 돈이 안전하게 도착하는 과정에 대한 심리적 안정감을 원한다는 것을 발견했습니다.
10월 6일1
Toss헤드라인
9인조 다람쥐 아이돌을 데뷔시켰습니다
토스뱅크의 '키워봐요 적금'은 사용자가 직접 저축해야 캐릭터가 자라도록 구조를 변경했습니다. 이 과정에서 AI 이미지 생성 도구를 활용하여 9가지 개성을 가진 다람쥐 캐릭터 콘셉트를 개발하고, 노드 기반 프롬프트 시스템을 구축해 효율적으로 디자인 작업을 진행한 과정을 공유합니다.
10월 6일1
Toss헤드라인
추천 후보는 많을수록 좋을까? TopK를 최적화해 전환율을 높인 방법
토스 쇼핑은 추천 시스템의 성능이 단순히 좋은 모델에만 의존하는 것이 아니라, TopK 설정과 같은 운영 결정에 크게 좌우됨을 발견했습니다. 이들은 전체 후보 수를 조합 최적화 문제(배낭 문제)로 접근하여 정수계획법을 적용했고, 그 결과 전체 후보 수를 절반으로 줄이면서도 CVR 및 주문 수를 대폭 개선하는 성과를 거두었습니다.
10월 4일3
Toss헤드라인
전체 데이터를 브라우저에 두는 광고 대시보드 만들기
본 글은 광고주 대시보드 개발 경험을 바탕으로, 서버 의존적인 데이터 처리를 브라우저 클라이언트로 가져온 사례를 다룹니다. 필터링, 정렬, 검색 등 모든 기능을 클라이언트 측에서 처리함으로써 속도 개선뿐만 아니라 사용자 탐색 경험 자체를 혁신했습니다.
9월 26일1
Toss헤드라인
토스증권 추천과 검색은 어떻게 진화하고 있을까?
본 글은 토스증권 AI 데이터 플랫폼 팀의 ML 엔지니어가 작성한 글로, 금융 서비스 내 추천 및 검색 기능의 진화 방향을 다룹니다. 과거 배치 중심에서 실시간 개인화로 전환되는 추천 시스템과 키워드 기반에서 RAG/그래프 RAG로 확장하는 검색 시스템 구축 과정을 설명합니다.
9월 26일1
Toss헤드라인
연 300시간을 아낀 AI 상담 서비스
토스뱅크의 Product Designer가 전세대출 AI 상담 서비스 디자인 과정을 공유합니다. 기존에는 정보 제공에만 집중했지만, 사용자 경험 개선을 위해 '사용자가 질문하고 제품이 답하는' 대화형 인터페이스로 방향을 전환했습니다. 이를 통해 단순 문의를 줄이고 고객센터 의존도를 낮추는 것을 목표로 했습니다.
9월 23일1
Toss헤드라인
방해하지 않고, 눈에 띌 수 있을까
토스뱅크 디자이너가 자산관리 리포트 기능의 클릭률을 높이기 위해 디자인 개선 과정을 공유합니다. 기존에 본문 정보와 섞여 지나치기 쉬웠던 추천 기능을, 웹사이트의 '툴팁' 개념을 차용하여 플로팅 카드 형태로 분리 배치했습니다. 이를 통해 사용자의 핵심 작업 흐름을 방해하지 않으면서도 개인화된 제안을 효과적으로 노출하는 방법을 찾았습니다.
9월 22일1
Toss헤드라인
쉼 없이 도는 테스트, 사람이 어디까지 돌봐야 할까요? - 토스닥터(Toss Doctor)
토스 QA팀은 반복적인 스모크 테스트의 비효율성을 개선하기 위해 '토스닥터'를 개발했습니다. V2 버전에서는 Gherkin 문법으로 시나리오를 작성하고, LLM과 Appium MCP를 결합하여 코드를 자동 생성하는 방식을 도입했습니다. 또한, 화면 요소가 변경되어도 스스로 복구하는 스마트파인더 기능을 추가해 테스트 안정성을 높였습니다.
9월 22일1
Toss헤드라인
토스의 디바이스 팜 만들기
토스(Toss)가 사내 개발 환경의 효율성을 높이기 위해 대규모 디바이스 팜 '네뷸라(Nebula)'를 구축하고 운영하는 과정을 공유합니다. 네뷸라는 전사 API 호출 한 번으로 수백 대의 실기기를 원격 제어하여, 팀별로 분산되던 테스트 자원을 통합 관리할 수 있게 합니다.
9월 20일1