Tech Insights

메리츠증권의 AWS 클라우드 여정: 클라우드 기반 차세대 증권 플랫폼 설계

메리츠증권은 AWS 클라우드 네이티브 아키텍처를 기반으로 차세대 증권 플랫폼을 구축하며 금융 규제 준수, 실시간 데이터 처리, 현대화된 개발 환경 구축이라는 도전 과제를 해결했습니다. Amazon EKS, MSK, ElastiCache 등과 오픈소스 기술을 결합하여 안정성과 확장성을 확보하고, AI 서비스 확장을 위한 기반을 마련했습니다.

AllArchitectureBigDataInfraBackEnd

2026년03월06일

메리츠증권의 AWS 클라우드 여정: 클라우드 기반 차세대 증권 플랫폼 설계

올리브영

배송최적화 시스템 구축기 Part 01. 올리브영이 멀티 센터 체제로 배송 시간을 14시간 단축한 과정

올리브영은 비약적인 성장과 함께 단일 센터 체제의 한계를 극복하기 위해 멀티 센터 구조로 전환하며 배송최적화 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 주문분배 및 주문이관 기능을 통해 실시간으로 최적의 출고처를 결정하고 운영 변수에 유연하게 대응함으로써, 출고 처리 성능을 43.5% 향상시키고 배송 리드타임을 평균 14시간 단축하는 성과를 거두었습니다.

BackEndArchitecture

2026년03월06일

배송최적화 시스템 구축기 Part 01. 올리브영이 멀티 센터 체제로 배송 시간을 14시간 단축한 과정

네이버 D2

FE News 26년 3월 소식을 전해드립니다!

2026년 3월 FE News에서는 React Foundation 설립, CSS Day 2025 발표 요약, Claude Code 성장 과정, C# 및 TypeScript 역사, Vite 기반 Next.js 재구현 프로젝트 등 다양한 프론트엔드 기술 소식을 다룹니다.

AllFrontEnd

2026년03월05일

AWS

CloudWatch Database Insights를 통한 실행 계획 분석으로 Amazon Aurora PostgreSQL 데이터베이스 성능 최적화 및 문제 해결하기

CloudWatch Database Insights(Advanced 모드)를 사용하여 Aurora PostgreSQL의 SQL 실행 계획을 분석하고 성능 문제를 해결하는 방법을 설명합니다. 이 글에서는 실행 계획 비교를 통해 인덱스 삭제로 인한 성능 저하를 진단하고, `work_mem` 파라미터 튜닝을 통해 디스크 기반 정렬 문제를 해결하여 쿼리 성능을 최적화하는 과정을 보여줍니다.

BigDataInfra

2026년03월05일

CloudWatch Database Insights를 통한 실행 계획 분석으로 Amazon Aurora PostgreSQL 데이터베이스 성능 최적화 및 문제 해결하기

AWS

Claude Code 비용/사용량을 한눈에: AWS에 Observability 플랫폼 구축하기

이 글은 Claude Code AI 코딩 에이전트의 사용량, 비용, 성능 등을 분석하기 위한 Observability 플랫폼 구축 방법을 소개합니다. AWS 관리형 서비스(ADOT, AMP, Athena, Managed Grafana)를 활용한 이중 파이프라인 아키텍처를 통해 메트릭은 실시간으로, 이벤트는 심층 분석이 가능하도록 구성하여 Claude Code 운영에 대한 종합적인 가시성을 제공합니다.

BigDataInfraAI

2026년03월05일

Claude Code 비용/사용량을 한눈에: AWS에 Observability 플랫폼 구축하기

AWS

AWS Advanced JDBC Wrapper의 blue/green 플러그인을 통하여 전환 시 최소의 다운타임 달성하기

AWS Advanced JDBC Wrapper의 Blue/Green 배포 플러그인은 RDS Aurora 전환 시 발생하는 다운타임을 최소화합니다. 이 플러그인은 전환 감지, 지능형 트래픽 관리, DNS 독립적 라우팅 기능을 통해 연결 종료, DNS 전파 지연 등의 문제를 해결하며, 애플리케이션 코드 변경 없이 JDBC 연결 설정만으로 적용 가능합니다.

InfraArchitecture

2026년03월03일

AWS Advanced JDBC Wrapper의 blue/green 플러그인을 통하여 전환 시 최소의 다운타임 달성하기

AWS

Agentic AI 기반 플랫폼 – Part2 : AgentCore Gateway, Identity로 구현하는 MCP Registry

이 글은 Agentic AI 플랫폼의 MCP Registry를 Amazon Bedrock AgentCore(Runtime, Gateway, Identity)를 활용하여 구현한 과정을 다룹니다. External MCP, Internal MCP(Container), Internal MCP(API) 세 가지 유형의 MCP를 AgentCore Gateway를 통해 통합 관리하며, Semantic Search 기능과 Cognito 기반의 인증 및 보안 체계를 활용하여 효율적이고 안전한 AI 도구 관리 플랫폼을 구축했습니다.

InfraArchitectureAI

2026년03월01일

Agentic AI 기반 플랫폼 – Part2 : AgentCore Gateway, Identity로 구현하는 MCP Registry

올리브영

매장을 찾는 과정을 설계한 올영매장 고도화 여정

올리브영 올영매장은 고객 경험 개선을 위해 '구매 가능 올영매장'의 병목 현상을 해결하고 픽업 장바구니 기능을 전면에 배치하여 픽업 주문을 2배 이상 늘렸습니다. 또한, 매장별 프로모션 정보 접근성을 높이고 '올영매장' 탭 신설, 픽업 대시보드 도입 등을 통해 온라인과 오프라인 경험을 유기적으로 연결하는 데 집중했습니다.

FrontEndBackEndArchitecture

2026년02월27일

AWS

Physical AI: 자율 지능의 차세대 기반 구축

Physical AI는 AI, 엣지 컴퓨팅, 로보틱스 등을 융합하여 물리적 세계를 인식하고 행동하는 자율 시스템을 구축하는 핵심 기술입니다. AWS는 6가지 역량과 클라우드-엣지 통합 프레임워크를 통해 자율 운영의 안전한 배포와 지속적인 개선을 지원합니다.

InfraArchitectureAI

2026년02월26일

AWS

Amazon Connect AI Agent로 우리 회사만의 Agentic AI 컨택센터 구축하기

Amazon Connect AI Agent는 Model Context Protocol(MCP) 통합, 시각적 구성, 강력한 보안 및 관찰성 기능을 통해 컨택센터의 시스템 사일로를 해소하고 실질적인 조치를 자동화합니다. 이를 통해 고객 경험을 향상시키고 운영 효율성을 증대시킬 수 있습니다.

InfraArchitectureBackEndAI

2026년02월26일

Amazon Connect AI Agent로 우리 회사만의 Agentic AI 컨택센터 구축하기

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자동차 개발 협업, AWS 기반 상호 연결된 가상 임베디드 개발 환경으로 혁신을 가속하다