DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (4): 쓰기 샤딩
단건 조회를 유지한 쓰기 샤딩과 약 20억 건의 단계적 마이그레이션
Backend
유저챗 개인정보 마스킹 개발기
고객이 남긴 개인정보, 저장되기 전에 지웁니다.
채널톡이 글로벌 상담 Agent를 GPT-5.6 Luna로 갈아탄 이유
공개 벤치마크 1위 모델이 아닌 리더보드에도 없는 모델을 선택했습니다.
이메일 기반 고객 문의를 채널톡 유저챗으로 연결하기
App Store가 메일 권한과 라우팅 경계를 맡고, 연동 앱은 고객 문의 처리에 집중하도록 나눈 이야기
DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (3): 조회를 인덱스 테이블로 옮기기
GSI가 조용히 해주던 일들, 이제는 라이브러리가 대신합니다
AI가 방금 짠 코드, 저희 서버에서 돌아갑니다
Kernel 만들기 (1): 사용자 코드를 안전하게 실행할 별도 환경이 필요했던 이유
DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (2): 인덱스 테이블로 GSI 떼어내기 구현편
인덱스 테이블 전파 파이프라인 구현과 운영 안정화 과정
카프카 파티션 개수 산정식 설계 여정
Broker 특성, Latency, Peak traffic, Backfill catch-up을 모두 고려한 과정
DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (1): 인덱스 테이블로 GSI 떼어내기 설계편
GSI Back-Pressure 장애의 구조와 인덱스 테이블을 통한 해결 전략
채널톡 메인 백엔드 서버 CI 개선기
AI 네이티브 시대에도 엔지니어링이 중요한 이유
biz-crm IndexedDAO 적용기
성능개선의 출발점은 고객의 행동 관찰
AI가 규칙을 "알잘딱" 지키는 백엔드 레포 만들기
코드베이스의 구조와 결정론적 검증 시스템으로 만드는 AI Native 개발 환경 리팩토링하기
메시지 전송 트래픽 100배에도 끄떡 없는 User 테이블로 뜯어고치기 (2)
DynamoDB Export/Import + AWS Glue 기반 마이그레이션 수행과 성과
급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 개선편(2) 논리적 파티셔닝
같은 Redis 위의 차선 분리 공사 — 논리적 파티셔닝과 Partition별 독립 스케일링
급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 개선편(1) 동적 스케일링
Spike 트래픽에 흔들리지 않는 Worker 스케일링 알고리즘 만들기
고객 타게팅을 좀 더 정교하게, ClickHouse 도입기
고객 타게팅 기능에 OLAP 시스템을 적용하기까지 여정
메시지 트래픽 100배에도 끄떡 없게 고객 테이블 뜯어고치기 (1)
DynamoDB 쓰로틀링 원인 분석과 테이블 마이그레이션 전략 설계
Cursor + Git Worktree 병렬 개발 한계와 해법
Context engineering으로 생산성 N배 극대화
Distributed Cache 도입기 (3): RDB 조회 90% 감소시키기
시행착오 끝에 찾은 구독 설정(BillSetting) 캐싱 문제 해답
이벤트 드리븐 아키텍처 도입기
인메모리 버스 설계와 트랜잭션 훅 연동
Distributed Cache 도입기 (2): 워크플로우 캐시 리팩토링
채널톡 워크플로우 캐싱, 이렇게 빨라졌습니다
Distributed Cache 도입기 (1): Redis Pub/Sub을 이용한 인터페이스 설계
채널톡의 분산 캐시 일관성 문제 해결법
Guice에서 Injector를 직접 주입해도 될까?
의존성을 직접 주입하면 실제로 개선되는걸까?
급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기, 구현편
대용량 트래픽을 안정적으로 처리하는 방법