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"SK 플래닛과 제휴사가 보유한 다양하고 유용한 API를 사용해보세요."
SK planet 기술 블로그
person 김용휘 date_range 2016.12.01
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 […]
기술 세미나 docker-compose Vagrant 개발환경
person 장성재 date_range 2016.11.29
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 […]
기술 세미나 Cloud Redis Twemproxy
person 신현주 date_range 2016.11.25
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 […]
Data Compliance
person 엄태욱 date_range 2016.11.17
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 […]
Big data kafka recopick Spark Spark Streaming Stream Processing
person 신정섭 date_range 2016.11.15
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.
기술 세미나 Bitbucket Github Pull Request
person skplanet date_range 2016.11.09
[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 […]
기술 세미나 AI NPM OpenStack VR 인지 컴퓨팅 파이썬
person skplanet date_range 2016.11.04
[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 […]
기술 세미나 In-Store IoT Visual search
person skplanet date_range 2016.11.02
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 […]
기술 세미나 Chatbot elasticsearch IoT Spark Tech planet TensorFlow
person skplanet date_range 2016.11.01
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 […]
기술 세미나 Cognitive Computing Online Matching Watson
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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. 이런 문제의 해결 도구로 docker-compose 와 vagrant 에 대한 소개와 실무에 적용한 경험을 포스팅을 통해 공유합니다. http://readme.skplanet.com/?p=13470
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 방법 중에 하나로 정리된 자료입니다. Redis를 실제 서비스에 적용하여 사용하는 분들에게 장애에 대비하는데 좋은 참고자료가 되기를 바랍니다. http://readme.skplanet.com/?p=13477
이번 글에서는 Data Compliance가 무엇이고, SK플래닛에서는 어떻게 대처하고 있는지 아래 내용을 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 암호화와 탈퇴회원 처리 등 Log Data Compliance Issue에 관심이 많으신 분들에게 도움이 되길바라며, 자세한 내용은 블로그에서 확인해주세요. 많은 관심 부탁드려요. :) http://readme.skplanet.com/?p=13381
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. 3초 주기의 Spark Streaming으로 RecoPick 서비스의 AWS Storm을 DIC Spark Streaming으로 전환 개발해 유실 없이 중복은 최소화하며 하루 최대 3천만건의 로그를 안정적으로 처리 중인데요~ 자세한 사항을 클릭! 해서 확인하세요. http://readme.skplanet.com/?p=13297
GitHub과 Bitbucket을 활용해서 코드리뷰를 했던 경험에 대한 글을 공유합니다. SK planet에서는 Bitbucket을 사내 플랫폼으로 활용하고 있는데요~, 이런 Git 기반의 플랫폼들은 그 자체적으로 훌륭한 코드리뷰 시스템을 제공하고 있는데 바로 Pull Request 기능입니다. 사실 Pull Request 기능은 코드 리뷰를 위한 도구는 아니고, GitHub에서 오픈소스를 위해 제공하는 기능입니다. 하지만 이런 기능의 연장선으로 코드 리뷰를 위한 도구로 활용할 수 있습니다. http://readme.skplanet.com/?p=13300
형태소 분석을 하는 통상적인 방법은 사전을 옆에 두고 주어진 어절의 모든 위치에서 나올 수 있는 형태소들을 찾고그들의 연결 가능성 등을 테스트하면서 형태소열을 구축하곤 합니다. 이번 포스팅에서 말씀드릴 유한 상태 변환기를 이용한 형태소 분석 방법도 있습니다. 이렇게 유한 상태 변환기를 이용해서 형태소 분석기를 만들게 되면, 한국어 입력 문장을 그대로 스캐닝하면서 해당 심벌 (음절)을 따라가기만 하면 형태소 분석 결과 심벌이 바로 출력이 됩니다. 이러한 분석 방법은 언어 현상을 표현적으로 기술할 수 있고, 모델 자체가 매우 간단하다는 장점을 가지고 있습니다. 자세한 내용은 슬라이드와 영상을 참고하세요:) http://readme.skplanet.com/?p=13166
Commerce Everywhere 를 주제로 열린 이번 Tech planet 의 강의 슬라이드입니다. 포스팅 하단의 표를 확인하시면 됩니다. 강의 동영상은 편집 이후 별도 포스팅으로 다시 공유하겠습니다.
나날이 A/B테스트의 중요도가 높아지고 있는 가운데 A/B테스트 기능을 구현하여 11번가 추천 시스템에 도입해 본 사례가 있어 관련 내용을 공유합니다. A/B테스트는 A, B 그룹을 나누어 서로 다른 내용의 서비스를 제공하고 어느 그룹에서 보다 높은 성과가 발생하는지 찾아내는 실험이라고 할 수 있는데요~ . 11번가 추천 시스템을 활용하여 11번가 특정 영역에 노출되는 상품 목록의 순서를 결정짓는 부분에 대하여 그룹을 나누어 A/B테스트를 진행하였습니다. 자세한 내용을 아래 포스팅을 클릭하여 참고하세요~ http://readme.skplanet.com/?p=13151
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