컬
컬리
December 1, 20252회
Kafka Streams 윈도우 도입기

간단 소개
컬리는 스파이크성 트래픽 처리를 위해 Kafka Streams 텀블링 윈도우를 도입하며 겪은 문제와 해결 과정을 공유합니다.
AI Summary
Kafka Streams 윈도우 도입 및 원리
- 컬리는 스파이크성 트래픽 준실시간 정산을 위해 Kafka Streams 텀블링 윈도우 도입.
- 텀블링 윈도우는 고정 간격 비겹침 집계, 유예 시간은 지연 이벤트 처리.
- 윈도우 발행은 스트림 시간이 윈도우 종료 및 유예 시간을 지나야 가능. 주요 문제 해결
- 문제 1: 데이터 생성 시간과 Kafka 발행 시간 불일치.
- 해결: Timestamp Extractor로 이벤트 시간을 데이터 생성 시간으로 재정의.
- 문제 2: 이벤트 부재 시 윈도우 미닫힘.
- 해결: 외부 더미 이벤트 발행으로 스트림 시간을 강제 전진시켜 윈도우 닫힘 유도.
- 핵심: 파티션별 다른 키값 사용으로 스트림 시간 독립적 전진.
- 후기: 이벤트 기반 시간 흐름 중요성 확인, 팀 협업으로 문제 해결.
Next Feeds

LLM Guardrails 2.0: 필터링을 넘어 추론 기반 보안 체계로 진화하는 AI 안전성 아키텍처
LLM Guardrails 2.0은 단순 필터링을 넘어 추론 기반의 다계층 AI 보안 체계로 진화하여, LLM의 안전한 기업 운영을 위한 핵심 인프라가 되고 있습니다.
LLM Guardrails 2.0AI 안전성추론 기반 보안에이전트 보안정책 엔진
2025. 12. 1.
교보dts

빌드가 터졌다: 5년 된 CMS 프로젝트의 Webpack4 → Vite 전환
컬리 CMS 프로젝트가 Webpack4 OOM 문제로 Vite로 번들러를 전환하여 빌드 성능과 개발 경험을 크게 개선한 여정.
ViteWebpack4OOM번들러 마이그레이션기술 부채
2025. 12. 1.
컬리

AX 시대를 위한 한글 문서: 오픈소스 생태계 현황 분석과 활성화 전략
한글 문서(HWPX)의 AI 학습 데이터로서의 잠재력을 강조하고, 오픈소스 생태계 활성화 전략을 제시합니다.
한글 문서오픈소스 생태계AX 시대HWPXAI 학습 데이터
2025. 12. 1.
한글과컴퓨터
YEYE가 지켜보고 있다–카카오의 공격 표면 관리 이야기
카카오는 공격 표면 관리(ASM) 도구 'YEYE'를 개발하여 자산 식별, 취약점 분석, 대규모 스캔 최적화를 통해 보안을 강화하고, DSR 및 AI Assistant '예냥이'를 활용하여 보안 문화를 구축하고 있다.
공격 표면 관리YEYE보안 문화자산 관리스캔 최적화
2025. 12. 1.
카카오
[Hands On] 질문 유형별 최적 LLM 모델 선택 AI Assistant 구축 실습
사용자 질문 유형에 따라 최적의 LLM 모델을 자동으로 선택하여 응답하는 AI Assistant를 Flask 기반으로 구축하고 그 효율성을 검증한 실습 내용.
LLM 모델 선택AI AssistantMulti-LLMAmazon BedrockFlask
2025. 11. 30.
교보dts

Amazon Bedrock AgentCore Identity로 안전한 기업형 에이전트 구현하기
Amazon Bedrock AgentCore Identity를 활용하여 AI 에이전트의 복잡한 인증 및 권한 관리 문제를 해결하고 안전한 기업형 에이전트를 구현하는 방법을 설명합니다.
Amazon BedrockAgentCore IdentityAI 에이전트인증권한 관리
2025. 11. 29.
AWS