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01. Amazon Personalize와 Amazon OpenSearch Service를 사용한 AI기반 개인화 검색 구현하기
🙋 추천 이유
- 개인화된 검색 기능을 구현하고자 하는 분에게 추천합니다.
- 이 링크를 통해 Amazon Personalize와 OpenSearch Service를 통합하여 사용자 맞춤형 검색 결과를 제공할 수 있습니다.
✅ 간단 요약
- Amazon Personalize는 사용자 행동 데이터를 기반으로 개인화된 추천을 생성합니다.
- OpenSearch Service와의 통합을 통해 검색 결과의 순위를 재조정하여 관련성을 높입니다.
- 이 솔루션은 사용자 경험을 개선하고 고객 참여도를 증가시키는 데 기여합니다.
https://oneoneone.kr/content/b30cbb07?utm_source=velog_weekly
02. (해외) 시스템 설계 인터뷰: 트위터(X) 설계
🙋 추천 이유
- 트위터와 유사한 앱 설계를 고민하는 분에게 추천합니다.
- 시스템 설계 시 요구사항을 정리하고 아키텍처를 구상하는 데 유용합니다.
✅ 간단 요약
- 트위터의 기능적 및 비기능적 요구사항을 정의합니다.
- 읽기 중심의 시스템으로서 데이터 저장 및 처리 방안을 고려합니다.
- API 설계와 고수준 시스템 설계를 통해 트위터의 주요 기능을 구현하는 방법을 설명합니다.
https://oneoneone.kr/content/a3fb6687?utm_source=velog_weekly
03. 검색엔진의 Analyzer, 형태소분석기 ≠ 토크나이저
🙋 추천 이유
- 검색엔진의 분석 과정을 이해하고자 하는 분에게 추천합니다.
- 검색 시스템 개발 시 형태소 분석기와 토크나이저의 차이를 명확히 이해하여 효율적인 검색 결과를 도출할 수 있습니다.
✅ 간단 요약
- 검색엔진의 분석 과정은 Character-Filtering, Tokenizing, Token-Filtering의 세 단계로 나뉩니다.
- 형태소 분석기는 원문을 형태소 단위로 쪼개는 역할을 하고, 토크나이저는 이를 포함하여 적절한 토큰을 생성합니다.
- 최종적으로 생성된 토큰은 검색에서 활용되는 term이 되며, 동의어 필터와 같은 다양한 token-filter를 통해 검색 품질을 높일 수 있습니다.
https://oneoneone.kr/content/cb3548c5?utm_source=velog_weekly
04. 테크니컬 라이팅으로 시작해보는 기술블로그 작성법
🙋 추천 이유
- 기술 블로그 작성을 고민하는 분들에게 유용한 자료입니다.
- 이 링크를 통해 테크니컬 라이팅의 원칙을 적용하여 블로그 포스팅을 체계적으로 작성할 수 있습니다.
✅ 간단 요약
- 테크니컬 라이팅의 4원칙인 명확성, 간결성, 정확성, 일관성을 강조합니다.
- 기술 블로그의 목적은 지식 공유, 커뮤니티 형성, 문제 해결, 자기 계발입니다.
- 주제를 정할 때는 독자와 목적을 명확히 하고, 구조를 잡아 초안을 작성한 후 검토와 재작성을 통해 품질을 높입니다.
https://oneoneone.kr/content/5834cfef?utm_source=velog_weekly
05. 확장성 있는 TCP 통신 시스템 구축하기
🙋 추천 이유
- TCP 통신 연동을 준비하는 분들에게 유용한 정보입니다.
- 실제 프로젝트에서 TCP Gateway를 구현할 때, 이 글을 참고하여 안정적인 통신 구조를 설계할 수 있습니다.
✅ 간단 요약
- TCP 통신의 기본 개념과 전문의 구조를 설명합니다.
- Netty 프레임워크를 활용한 TCP 통신 구현 방법을 소개합니다.
- 비동기 통신에서의 세션 관리 및 데이터 송수신 방식을 다룹니다.
https://oneoneone.kr/content/24347b48?utm_source=velog_weekly
06. (해외) AI에 대한 $600B 질문
🙋 추천 이유
- AI 산업의 수익 구조를 이해하고자 하는 분에게 추천합니다.
- AI 관련 투자 결정을 내릴 때, 수익성과 비용 구조를 분석하는 데 유용합니다.
✅ 간단 요약
- AI의 수익 격차가 커지고 있으며, 현재 $500B의 수익 공백이 존재합니다.
- Nvidia의 B100 칩 출시로 인해 GPU 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.
- AI 기업들은 소비자에게 실질적인 가치를 제공해야 지속 가능한 성장을 이룰 수 있습니다.
https://oneoneone.kr/content/0c3b4961?utm_source=velog_weekly
07. 메타 Llama 3.1이 가진 진짜 의미: 드디어 버블을 지나 AI 회사를 만들기 최적의 시기가 왔다
🙋 추천 이유
- 인공지능 스타트업을 시작하려는 분들에게 유용한 정보입니다.
- AI 기술의 현재 상황과 시장 동향을 이해하고, 창업 아이디어를 구체화하는 데 활용할 수 있습니다.
✅ 간단 요약
- 현재 AI 기술은 성숙기에 접어들어 창의적인 응용 기회가 많습니다.
- 과도한 인프라 투자가 신생 스타트업에게 기회를 제공할 수 있습니다.
- 기존 레거시 시스템의 한계로 인해 AI 네이티브 애플리케이션의 필요성이 증가하고 있습니다.
https://oneoneone.kr/content/522fe345?utm_source=velog_weekly
08. 7000억 AI 펀드가 추천한 7가지 미래 AI 비즈니스
🙋 추천 이유
- AI 비즈니스 아이디어에 관심이 있는 분에게 추천합니다.
- 이 링크를 통해 AI 기반 비즈니스 모델을 이해하고, 실제 적용 가능성을 평가할 수 있습니다.
✅ 간단 요약
- AI는 반복적인 작업을 자동화하여 시간 절약과 효율성을 높입니다.
- 개인화된 서비스 제공이 중요해지며, 사용자의 특성을 학습하는 AI 플랫폼이 유망합니다.
- AI 기술 덕분에 전문가 수준의 서비스가 대중화되고 접근성이 향상되고 있습니다.
https://oneoneone.kr/content/55065146?utm_source=velog_weekly
09. 대한민국 프론트엔드 박물관
🙋 추천 이유
- 웹 개발의 역사와 기술 발전을 이해하고 싶은 분에게 추천합니다.
- 과거 웹 기술의 한계를 이해하고 현재의 기술 선택에 도움을 줄 수 있습니다.
✅ 간단 요약
- 과거 액티브엑스와 플래시의 사용과 그로 인한 한계를 설명합니다.
- 보안 문제와 기술 발전에 따른 변화 과정을 다룹니다.
- 현재 웹 개발에서의 기술 선택에 대한 통찰을 제공합니다.
https://oneoneone.kr/content/f76fef30?utm_source=velog_weekly
10. 당근페이 금융 거래 내역 Aggregator 개발기
🙋 추천 이유
- 당근페이의 거래 내역 통합 관리에 관심이 있는 분에게 추천합니다.
- Aggregator를 통해 다양한 서비스의 거래 내역을 통합하여 클라이언트에 제공할 수 있습니다.
✅ 간단 요약
- Aggregator는 여러 마이크로 서비스의 거래 내역을 통합하여 일관된 인터페이스로 제공합니다.
- 기존 거래 내역의 구조적 한계를 극복하기 위해 Aggregator를 도입하였습니다.
- 개발 과정에서 Pagination, 카테고리 관리, 병렬 처리 및 Token 정의 등의 세부 사항을 고려하였습니다.
https://oneoneone.kr/content/f1e9de49?utm_source=velog_weekly
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