서버 비용 아끼는 법
클라우드 서비스에 첫 가입 후 제공받는 달달한 소규모의 크레딧으로 첫 VM을 띄우며 개발을 시작했던 때가 떠오른다. AWS 같은 경우는 스타트업 프로그램이 잘 되어있고 너무나도 친절하게 자사의 서비스들을 십분 활용할 수 있도록 초기 아키텍처를 잡는 방법들도 알려준다. 여기에 더 나아가 대부분의 대형 클라우드 업…
알림 시스템 구축하기(하) – 웹 푸시 알림을 통해 끊을 수 없는 서비스 만들기
안녕하세요! 프론트엔드 엔지니어로 근무 중인 레오입니다 😁 LINER 개발팀에 합류하고, 하이라이트 유틸리티 툴에서 커뮤니티로 진화하는 과도기에 함께하며 항상 다양한 challenge에 부딪히고, 이를 극복하여 성장하는 경험을 해왔습니다.이 중 처음으로 제가 사이트 밖에 발을 내딛게 해준 웹 푸시 알림 시스템에 대한 …
알림 시스템 구축하기(상) – 유저에게 먼저 다가가는 서비스 만들기
안녕하세요! LINER에서 백엔드 개발을 맡고 있는 토니입니다. 라이너가 하이라이트 유틸리티 툴에서 커뮤니티로 본격적으로 바뀐지 벌써 4개월이 지났습니다. 커뮤니티에서는 서비스와 유저의 상호 작용 뿐만 아니라, 유저와 유저 사이의 상호 작용도 잘 구성해야합니다. 커뮤니티와 SNS에서 유저간 상호 작용을 구성하는 …
AU 임팩트를 말해주는 프로덕트 메트릭
Intro 안녕하세요, 프로덕트 데이터 분석가 알렉스입니다! 일을 하면서 가장 인상 깊게 배운 사실은, 좋은 기능과 임팩트 있는 기능은 항상 일맥상통하지 않는다는 점입니다. 초기 스타트업은 편의성 개선 그리고 경험개선에 모든 리소스를 투입할 수가 없습니다. 생존을 위해서는 극한으로 한정된 리소스로 빠르게 임팩트…
Bag-of-Tricks for Recommendation: Recency, Clustering 그리고 Item Shuffling
안녕하세요, 머신러닝 엔지니어 카터입니다. 추천 시스템을 프로덕트에 적용하게 되면 이전에는 볼 수 없었던 수많은 문제점들이 보이기 시작합니다. 이번 글에서는 제가 라이너 추천 시스템을 개발하며 마주했던 문제 사항들과 해당 문제들을 해결하기 위해 적용한 방법론들에 대한 이야기를 드리고자 합니다. Recency: …
장애물을 다루는 기술: 다국어 처리부터 웹에서 유튜브 하이라이트 기능까지
“장애물을 마주했다고 반드시 멈춰 서야 하는 건 아니다. 벽에 부딪힌다고 돌아서거나 포기하지 말라. 어떻게 벽을 오를지, 뚫고 나갈지 또는 돌아갈지 생각하라.” – 마이클 조던 – 얼마 전 베이징 동계올림픽 쇼트트랙 남자 1,000m 준결승에서 조 1위로 결승선을 통과하고도 편파 판정으로 실격…
토픽 모델링으로 그리게 될 LINER의 미래
안녕하세요, 머신러닝 엔지니어 카터입니다. 지난 글에서는 라이너의 컨텐츠 기반 필터링 모듈 구축기에 대한 소개를 드렸습니다. 이번 글에서는 현재 라이너가 토픽 모델링을 어떻게 활용하고 있으며, 앞으로의 라이너 기술 발전 방향에 있어 토픽 모델링이 왜 중요한지에 대한 소개를 드리고자 합니다! 토픽 모델링이란 …