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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
LLM은 공개 지식에는 능숙하지만, 사내 정보에 대해서는 신뢰성 확보가 어렵습니다. Topic 시스템은 문서, 코드, 메신저 등 흩어진 원본 데이터를 추출하고, 출처 간의 관계와 최신성, 충돌 상태까지 관리하여 LLM과 사람이 공유할 수 있는 '신뢰 가능한 컨텍스트'를 제공합니다.
본 글은 Data Scientist(DS)와 ML Engineer(MLE) 간의 협업 과정에서 발생하는 비효율성을 다룹니다. 초기에는 DS가 만든 모델 코드를 MLE가 처음부터 재작성하는 방식이 문제였으며, 이로 인해 시간과 리소스 낭비가 심했습니다. 이후 업무 분장 기준을 사람 사이가 아닌 코드 파일(.py) 단위로 명확히 하는 개선 과정을 설명합니다.
토스(Toss)는 100명이 넘는 엔지니어가 다양한 제품을 개발함에도 불구하고, 모든 서비스가 동일한 React 19와 Next.js 15 같은 최신 기술 스택과 개발 환경을 유지하는 '모노리포' 전략을 사용하고 있습니다. 이를 통해 코드 공유의 용이성과 일관된 사용자/개발자 경험을 확보했습니다. 다만, 초기에는 의존성 버전의 파편화와 느린 설치 속도 등 규모 확장 과정에서 여러 문제에 직면했으나, 결국 해결하여 성공적으로 운영 중입니다.
토스 QA 플랫폼 'Tossion'은 기존 상용 TCM(Test Case Management System)의 한계를 극복하기 위해 자체 개발되었습니다. 이 플랫폼은 자동화/수동 테스트 결과, 테스트 케이스, 판단 근거를 통합하여 관리하며, 특히 테스트 런 시점의 모든 데이터를 스냅샷으로 저장해 히스토리 추적에 강점을 가집니다.
토스가 게임 광고주가 선호하는 플레이어블 광고를 자체적으로 구현한 과정을 설명합니다. 기존의 외부 SDK 의존성을 피하고, 서버부터 네이티브 앱까지 전 과정을 직접 구축하여 안정성과 통제력을 확보했습니다.