docker-compose와 vagrant에 대한 소개와 실무에 적용했던 경험

Data Infrastructure 팀 김용휘 매니저입니다. 개발 환경이 복잡해짐에 따라 개발 스택이 다양해 지고, 개발자들이 개발 환경을 구축하는데 많은 시간이 낭비되곤 합니다. 이 뿐만 아니라 크리티컬하게는 개발 환경에서는 잘 되어서 반영했는데 운영에서 장애가 발생하는 경우도 있습니다. (보통 이런 문제는 운영 환경과 개발 환경이 다른 점이 원인으로 귀결되곤 하죠 ^^) 저는 이러한 문제의 해결 도구로 docker-compose 와 vagrant […]

Twemproxy와 Redis failover 공유

안녕하세요. SK planet 장성재입니다. SK  planet의 클라우드 서비스에서 사용한 Twemproxy와 Redis failover에 대한 내용을 공유합니다. Redis는 최근에 메모리DB, NoSQL 이라는 이름으로 빠른 응답성을 가져야 하는 서비스에 많이 이용되고 있습니다. Redis는 데이터가 메모리에 저장된다는 특징으로 높은 응답 성능을 보이지만, HA(High Availability)를 위해서는 다른 도움을 받아야 합니다. Twemproxy라는 Redis proxy 서버를 이용하여 데이터 저장의 샤딩(Sharding)과 Redis failover에 대한 […]

SK플래닛의 Log Data Compliance

안녕하세요. Data Infrastructure팀(이하 DI팀)에서 Data Application을 개발하고 Data Compliance를 관리하는 신현주입니다. 이 글에서는 Data Compliance가 무엇이고, SK플래닛은 어떻게 대처하고 있는지 다음 6가지 주제를 통해 소개해 드리고자 합니다. Data Compliance의 정의 SK플래닛 Data Infrastructure에서 다루는 데이터의 종류 SK플래닛의 Data Compliance 현황 데이터 암호화를 중심으로 한 Data Compliance 실무 이해 SK플래닛의 데이터 지표 관리 향후 과제 Data […]

RecoPick 실시간 데이터 처리 시스템 전환기 (Storm에서 Spark Streaming으로 전환)

안녕하세요. Data Infrastructure팀(이하 DI팀) 박소라, 엄태욱 입니다. 이번에 소개해 드릴 내용은 SK플래닛의 추천 플랫폼인 레코픽(RecoPick)에서 실시간 로그 처리를 위해 AWS(Amazon Web Services) 상에서 Storm을 기반으로 구현됐던 작업들을, 사내 클러스터인 DI클러스터(이하 DIC)에서 Spark Streaming 작업으로 전환한 경험입니다. 레코픽(RecoPick)이란? 사이트 내 상품추천(웹/모바일)과 개인화 마케팅을 위한 추천(메일/문자/푸쉬알림 등)을 서비스 형태(SaaS)로 제공하는 추천 플랫폼입니다. 쇼핑몰 고객의 로그 데이터를 분석해 […]

GitHub, Bitbucket Pull Request 활용기

안녕하세요. Project 1실 신정섭 매니저 입니다. 현재 PROJECT ANNE 서비스의 Back-End 개발 업무를 수행하고 있습니다. PROJECT ANNE 서비스에 대해 많은 관심과 사랑 부탁 드립니다. 🙂 저는 GitHub과 Bitbucket을 활용해서 코드리뷰를 했던 경험을 공유하고자 합니다. 요즘 대부분 소스 형상 관리는 Git을 활용하고 있는데요. SK planet에서는 Bitbucket을 사내 플랫폼으로 활용하고 있습니다. 이런 Git 기반의 플랫폼들은 그 자체적으로 […]

[Tech planet 2016] 트랙3 영상 자료입니다

[Tech planet 2016] 트랙3 영상 자료입니다 파이썬 에코시스템 (자료 보기) , 김영근 / 이사, 파이썬SW재단 모바일 플랫폼에서의 VR적용의 기술적 한계와 돌파구 , 김시호 / 교수, 연세대학교 글로벌 융합공학부 Introduction to Using NPM scripts as a Build Tool.(without Gulp or Grunt) (자료 보기) , 김정윤 / 매니저, SK planet 안드로이드 WindowManager 100% 활용하기(안드로이드만의 독특한 서비스 만들기) (자료 보기) , 곽근봉 / CTO, NBT […]

[Tech planet 2016] 트랙2 영상 자료입니다

[Tech planet 2016] 트랙2 영상 자료입니다. AWS IoT를 통한 로보틱스 (자료 보기), Markku Lepisto / Principal Technology Evangelist, Amazon Web Services Visual search at SK Planet (자료 보기), 나상일 / 매니저, SK플래닛 In-store Digitalization – How to innovate Brick and Mortar Stores (자료 보기), 박창현 / 팀장, 신세계 I&C Apache S2GRAPH(incubating) 개발 스토리와 적용사례(자료 보기) , 윤도영 / 파트장, 카카오 […]

[Tech planet 2016] 트랙1 영상 자료입니다

Tech planet 2016의  트랙1 영상 자료입니다. 동영상 파일 공유가 가능한 연사들의 강의 자료입니다. 블록체인 기반 IoT와 커머스의 미래(자료 보기) , 이진석 / CTO, 블로코 Apache Spark은 어떻게 가장 활발한 빅데이터 프로젝트가 되었나 (자료 보기) , 김상우 / Value Developer, VCNC In-App Messaging and Chatbot (자료 보기), 김태양 / 팀장, SK planet Google Tensor Flow & Machine Learning in the Cloud […]

[Tech planet 2016] 키노트 스피치 영상 자료입니다

Tech planet 2016의 키노트 영상 파일입니다. Opening 키노트 : 기술이 이끄는 Commerce 경험의 혁신 (자료 보기) / 이상호/CTO, SK planet Keynote 1: Large-scale Robust Online Matching with Its applications in Alibaba (자료 보기) / Rong Jin / VP, Alibaba Group Keynote 2: Cognitive Computing with Multilingual Watson (자료 보기) / Salim Roukos / Sr. Manager, IBM Watson Fellow 트랙 별 강의 […]

유한 상태 기반의 한국어 형태소 분석기

안녕하세요. CTO 이상호입니다. 한국어 형태소 분석기라는 것은, 주어진 어절에 대해서 가능한 모든 형태소 분석 결과를 제시하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, ‘감기는’이라는 어절이 있다면 ‘감기’ 체언과 ‘는’ 조사로 이루어질 수도 있고, ‘감’ 용언, ‘기’ 명사화 접미사, ‘는’ 조사로 이루어질 수 있습니다. 이런 형태소 분석을 하는 통상적인 방법은 사전을 옆에 두고 주어진 어절의 모든 위치에서 나올 […]