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<레거시 GPU에 날개 달기: 극한의 서빙 최적화 가이드> BERT기반 모델인 SPLADE모델의 대규모 실시간 서비스를 위한 최적화 방법에 대해서 이야기하고, 세상에서 가장 빠른 BertTokenizer 구현체인 FlashTokenizer 의 개발 배경과 성능에 대해 소개합니다. 🧐 강의 대상 - 실시간 서빙을 위한 모델 추론 최적화가 필요하신 분들 📌 네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2025 (5월)에서 발표되었던 세션영상을 공개합니다. https://lnkd.in/d4yrXDAw

<Ray를 활용한 GPU Util 100% MLOps: 배치처리부터 모델 서빙까지> AI/ML 분산 처리 프레임워크인 Ray를 활용하여 GPU Util 100%를 달성한 배치처리 기법과 확장 가능한 모델 서빙 아키텍처를 소개합니다. 🧐 강의 대상 - 배치 파이프라인 설계와 모델 서빙 자동화를 담당하는 분 - Ray 기반 인프라 운영 및 GPU 클러스터 관리 업무를 수행하는 분 - Ray Serve를 활용해 고성능 모델 서빙 API를 설계·배포·운영하는 분 - Ray LLM(vLLM) 기반 LLM 추론 파이프라인을 구성·확장하고, 내부 모델 레지스트리를 연동하는 분 📌 네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2025 (5월)에서 발표되었던 세션영상을 공개합니다. https://lnkd.in/gYqhj-xS

<Kubernetes GPU 클러스터에서 AI 서비스 오토스케일링하기> 대규모 쿠버네티스 GPU 클러스터에서 자체 HPA 시스템 구축을 통해 글로벌 유저 트래픽에 동적으로 대응하는 AI 서비스 오토스케일링을 적용한 사례를 소개합니다. 🧐 강의 대상 - AI 서비스 운영을 위해 GPU 서버 기반의 Kubernetes 클러스터 도입을 고려하는 엔지니어 - AI 서비스 오토스케일링을 Kubernetes 에서 도입하고자 하는 엔지니어 - 기본 HPA 보다 고도화된 방법으로 오토스케일링을 도입하고자 하는 엔지니어 📌 네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2025 (5월)에서 발표되었던 세션영상을 공개합니다. https://lnkd.in/gfDHFrZP

<Spring Cloud Config HA 적용을 위한 커스터마이징> Spring Cloud Config을 도입 및 커스텀하여 서비스 안정성을 높힌 방법을 소개합니다. 🧐 강의 대상 - 배포없이 프로퍼티 동적 변경에 관심있으신 분들 - spring cloud config으로 프로퍼티 동적 변경을 적용하고 싶으나, SPOF 이슈로 꺼려했던 분들 📌 네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2025 (5월)에서 발표되었던 세션영상을 공개합니다. https://lnkd.in/gUE_p7YY

<Docusaurus를 이용한 API 문서 플랫폼의 진화> Docusaurus와 Typesense를 통해 기존 Redoc 기반 커머스API 문서 사이트를 변경하면서 정리한 Docusaurus 채택 배경과 특징, Typesense 특징 및 인프라 구성, 그리고 배포프로세스 등을 설명합니다. 마지막으로 이러한 변경을 통해 정성적 정량적인 유의미한 결과를 소개하며 개발하면서 겪은 긍정적인 경험 및 남은 과제 등을 공유합니다. 🧐 강의 대상 : API 혹은 다른 문서 사이트를 멋지게 커스터마이즈해서 빌드 배포하고 싶은 분들 📌 네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2025 (5월)에서 발표되었던 세션영상을 공개합니다. https://lnkd.in/ggC5xb6i

📨 FE News 7월 소식을 전해드립니다! [주요내용] ✅ Goodbye UseState: XState의 창시자 David Khourshid가 useState 사용을 피하는것이 좋은 케이스를 소개합니다. 3년전의 Goodbye UseEffect를 잇는 시리즈 발표입니다. ✅ Search Params Are State, Beware The URL Type-Safety Iceberg: search params를 state로 활용하는것에서 오는 문제들에 대한 글들입니다. react-query로 유명한 tanstack과 nuqs 라이브러리 author들의 다양한 시각을 소개합니다. ✅ The State of React and the Community in 2025: 현재의 React 생태계와 커뮤니티에 대한 분석글입니다. Meta와 Vercel 간의 관계가 React 생태계에 미치는 영향과 개발자들이 앞으로 고려해야 할 사항들을 심도 있게 분석합니다. ✅ Ecma International approves ECMAScript 2025: What's new?: 6월 25일 Ecma International 총회에서 ECMAScript 2025 언어 사양이 공식적으로 승인되었습니다. 여러 스펙들이 있지만 그중에서도 Iterator 관련 스펙은 눈여겨 볼만합니다. 👉 구독하기 : https://lnkd.in/gxBueb7Y 더 많은 소식은 D2 홈페이지에서 확인 가능합니다. https://lnkd.in/gBYj43na

<Windowing 기법을 적용한 대용량 고성능 표 컴포넌트 개발기> 웹브라우저에서 대용량 데이터를 높은 성능으로 표현할 수 있는 Windowing 기법에 관해 소개하고 적용 사례를 공유합니다. 🧐 강의 대상 : Windowing 기법에 관심이 있는 개발자 📌 네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2025 (5월)에서 발표되었던 세션영상을 공개합니다. https://lnkd.in/g66aDDDa

<AI가 지켜보는 데이터 파이프라인: 노이즈 제거부터 장애 대응까지> 서비스를 운영하는 운영 담당자들이 AI를 활용하여, 운영 피로도를 낮추면서 운영 품질을 향상시키기 위한 방법을 소개합니다. 너무 많은 알림을 받고 있으나, 실제로 장애로 연결되지 않는 Noise 알림때문에 운영 리소스가 낭비되고 있는 상황을 개선하는 방법을 소개합니다. 항상 똑같은 대응을 반복하는 (로그 분석, 원인파악, 장애공유, 대응책 수립, 복구 수행) 운영담당자분들이 AI를 활용해서 더 빠르고 신속하게 장애를 대응할 수 있도록 합니다. 🧐 강의 대상 - 데이터 파이프라인을 개발 및 운영하는 운영 담당자분들 - AI를 서비스 운영에 활용하는데 관심이 있는분들 📌 네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2025 (5월)에서 발표되었던 세션영상을 공개합니다. https://lnkd.in/g2-PATCv

<C++에서 안정적인 멀티 스레드 코드를 위한 스레드 안전성 개념 정리> C++ 개발자는 멀티 스레드 환경에서 mutex나 atomic 같은 동기화 도구를 익숙하게 사용합니다. 하지만 이런 도구를 잘 활용해도 동시성 문제가 발생할 수 있으며 이 경우 디버깅에 많은 시간과 노력이 필요합니다. 데이터 레이스(data race)의 개념을 정확히 이해하면 동기화 도구가 어떤 문제를 해결하는지 어떤 상황에서 계속 데이터 레이스가 발생하는지 알 수 있습니다. 이 글에서는 C++의 동시성(concurrency) 문제와 이를 방지하기 위한 스레드 안전성의 주요 개념을 관련 이론 및 사례와 함께 공유합니다. 안정적인 멀티 스레드 코드 작성에 도움이 되기를 바랍니다 🧐 살펴보면 좋을 대상 - 동시성 프로그래밍 업무를 수행하는 C++ 개발자 [📖 글 보기] https://lnkd.in/gZxMT7eZ [🎥 영상보기] https://lnkd.in/gsB6xWhS

<'서비스 조직에서 Kafka를 사용할 때 알아 두어야 할 것들' 시리즈> Kafka Client는 어떻게 클러스터의 전체 상태를 알 수 있을까요? 서비스를 개발하는 입장에서 관련 옵션을 어떻게 잡아 주면 좋을지 설명하고, 이어 Kafka 프로듀서 최적화하기 + 압축 기능 활용하기를 살펴봅니다. https://lnkd.in/gxFFT4pb https://lnkd.in/g5P2C2Qd 📌 네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER ENGINEERING DAY 2025 (5월)에서 발표되었던 세션영상을 공개합니다.