패스트파이브

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개발팀 리뷰

위 내용은 패스트파이브 전 • 현 재직자의 응답 결과입니다.

기술 스택

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재직자가 작성한 글

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원채

마케터

📌 나만 아는 브랜드, 희소 가치가 무엇보다 중요한 시대

출처 ㅣ #중앙일보 ✍️ 분류 ㅣ #마케팅 #트렌드 #패션 #브랜딩 🗂 ➖ 📂 소셜에서 시작, 백화점 순회 나선 K-브랜드 📂 명품보다 희소한 가치, 매출 기록은 억대로 유통·패션 업계에 따르면 온라인몰에서 출발해 백화점·플랫폼 등에 입점한 ‘K스트리트 브랜드’가 크게 인기를 끌고 있다. 고품질 원단과 개성 있는 디자인을 갖췄을 뿐만 아니라 뛰어난 콘텐트 역량으로 소셜미디어(SNS)에서 고객과 활발하게 소통하고 있다는 특징 ➖ 📂 주목 할 만한 브랜드 사례 ► 떠그클럽 / 언더마이카 ► 포터리 / 쿠어 / 어나더오피스 이들의 공통점은 온라인 자사몰에서 성장, 입소문을 타고 백화점·플랫폼 등으로 확장하는 소규모 K-브랜드라는 점이다. 대기업에서 기획해 백화점 등의 유통망을 타고 대중에게 알려지는 기존 브랜드와는 출발선부터 다르다. 이들 브랜드의 성공 배경에는 자신만의 개성과 스타일을 추구하는 젊은 층의 등장은 물론, 활발한 온라인 소통이 큰 역할을 한다. 패션 커뮤니티 등에서 정보를 교류, 드롭(한정판 제품 일시 판매) 날짜를 공유하고 리셀(되팔기)을 시도하기도 한다. 무신사 관계자는 “이미 잘 알려진 브랜드보다는 신선한 시도와 독창적 디자인을 선보이는, 일명 ‘나만 알고 싶은 브랜드’로 팬덤을 형성하는 것이 이들 브랜드의 주요 전략”이라고 말했다. 한 번에 몇 가지 품목만, 소량으로 입고·판매해 희소가치를 높이는 것도 특징이다.

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원채

마케터

📌 요즘, 검색은 전통 검색 플랫폼보다 동영상 플랫폼

정보가 필요할 때 여러분은 요즘 어디에서 검색을 하시나요? 저는 보통 인스타그램 또는 유튜브를 검색할 때가 많은데 비단 저뿐만 아니라 최근 MZ세대의 검색 행동에서도 역시 동영상 플랫폼을 통한 검색 활동 점유율이 점점 늘어나고 있다고 해요. 또한 생성형 AI(챗 GPT)에게 물어보면 무엇이든 대답해주는 시대에 도래해 전통 검색 플랫폼은 이 현상을 어떻게 극복할 것인지 다양한 예측 기사와 트렌드 기사가 유독 많이 보이는 것 같더라구요. 불과, 몇 년 전까지만 해도 검색하면 떠오르는 우리의 든든한 [ 창 ] 들을 대체해버릴 기세로 무섭게 커져가는 동영상 플랫폼. 향후 전통 플랫폼이 취할 자세는 무엇일지 변화한 트렌드에 따라 검색 광고 방식은 어떤 대처를 해야할지 생각해볼만하네요. 이전의 시대보다 변화가 더 빠르게 도래하는 요즘. 그에 맞춰 얼만큼 유연하게 흡수하며 대처하느냐가 변화에 생존할 수 있는 유일한 방법인 것 같네요. 검색 광고 트렌드에 밀접한 이슈라 마케터분들께 도움이 될 것 같아 기록해봅니다. :) ➖ 출처 ㅣ #매일경제 ✍️ 분류 ㅣ #마케팅_인사이트 #검색엔진시장 📂 ➖ NHN데이터에 따르면 평균 유입률 기준 네이버의 국내 검색엔진 시장 점유율은 2019년 68%대에서 현재는 60% 초반으로 매년 감소하는 추세를 보이고 있다. 상대적으로 구글은 2019년 19%대에서 지금은 30% 초반대로 해마다 국내 점유율을 늘리고 있다. 특히 10대, 20대 등 젊은층을 중심으로 전통 검색 플랫폼인 네이버, 구글, 다음이 아닌 동영상 플랫폼 유튜브를 비롯해 인스타그램, 틱톡 등을 정보 탐색(검색)의 용도로 활용하는 경우가 갈수록 두드러지고 있다. 여기에 이제는 생성형 AI가 어떤 물음에도 바로바로 답해주는 ‘GPT 검색의 시대’까지 등장해 기존 사업자들을 위협하고 있다. . . . 정보기술(IT)업계 관계자는 “특히 네이버는 국내 60% 이상의 점유율로 국민 포털이라는 입지를 갖고 있지만 치고 들어오는 구글의 영향력과 더불어 이제는 GPT까지 대응해야 하는 상황”이라며 “다음이든 네이버든 국내 포털 사업자 점유율이 앞으로는 더 빠른 속도로 재편될 가능성이 있어 다들 자구책을 마련하고 있는 것”이라고 분석했다.

재직자가 좋아한 글

모든 개발자가 알아야 하는 Caching Pitfalls  |   1. Cache Stampede 문제 회피하기: 일반적으로 Cache-Aside Pattern 을 통해 캐시 시스템을 구현하게 되면, 캐시를 먼저 조회해보고 캐시 키가 없다면 데이터베이스에서 이를 조회하도록 구현할 겁니다. Cache Stampede 는 캐시의 특정 키가 만료될 때 대규모 클라이언트가 데이터베이스에서 해당 키를 조회할 때 발생할 수 있는 문제입니다. 해결 방법은 다양합니다: * Locking * External Process 를 이용하는 방법 * Probabilistic early expiration Locking: * 이 방법은 캐시에서 데이터가 만료되었다는 걸 알면 Locking 을 걸어둬서, 다른 클라이언트들이 데이터베이스를 조회하지 않도록 하는 방법입니다. * 즉 정리하자면 Lock 을 가진 데이터가 Recompuation (= 만료된 캐시 키를 데이터베이스에서 조회해서 다시 캐시에 채우는 연산) 을 수행하고, Lock 을 가지지 못한 클라이언트는 일정 시간을 기다렸다가 다시 캐시에 조회하도록 하는 방법입니다. * 이 방법을 좀 더 응용하자면 Lock 을 가지지 못한 클라이언트는 꼭 기다릴 필요는 없습니다. 그냥 Not Found 로 리턴하거나, 오래된 버전의 데이터를 받아오는 방법이 있다면 이를 이용하는 Fallback 접근 방식을 취하는 것도 방법입니다. External Process 를 이용하는 방법: * 이 방법은 외부 프로세스에서 캐시에 데이터를 채우도록 하는 매커니즘입니다. * 캐시 키가 만료되기 전에 먼저 수행하도록 하는 Proactively 방식과 캐시 키가 없을 때 반응해서 채우도록 하는 Reactive 방식이 있습니다. * Locking 매커니즘에 대해 구현을 하지 않아도 되므로 보다 간단한 솔루션입니다. Probabilistic early expiration: * 캐시에서 데이터를 조회하는 클라이언트가 확률적으로 캐시 키가 만료되기 전에 Recomputation 과정을 수행하도록 하는 기법입니다. * 이 확률은 캐시 키가 만료에 가까울 때 증가하도록 구현하면 됩니다. 2. Cache Penetration 문제 회피하기: Cache Penetration 는 존재하지도 않는 키를 캐시에서 조회하고 실패해서 데이터베이스에 추가로 조회하면서 데이터베이스 안정성을 떨어뜨리는 문제입니다. 해결 방법은 다양합니다: * implement a placeholder for non-existing keys: * Bloomfilter implement a placeholder for non-existing keys: * 존재하지 않는 데이터의 경우에도 캐시에 NULL 값으로 세팅해 놓는 방법입니다. * 이렇게 적용한다면 계속해서 추가적인 데이터베이스로의 부하는 일어나지 않을 것이지만 캐시 리소스를 많이 차지할 수도 있는 문제가 발생할 수 있습니다. Bloomfilter: * Bloomfilter 를 데이터베이스 앞단에 별도의 컴포넌트로 사용한다면 존재하지 않는 데이터를 명확하게 구별할 수 있습니다. * 다만 Bloomfilter 특성상 존재하지 않는 데이터는 명확히 구별하지만 존재하는 데이터라고 판단한 경우에도 존재하지 않는 데이터가 있을 수 있다는 점을 알고 있어야 합니다. 3. Cache Crash 와 Cache Avalanche 문제 회피하기: Cache Crash 는 캐시 시스템이 장애가 나서 캐시를 이용할 수 없는 문제를 말하며, Cache Avalanche 는 캐시 시스템이 재시작하거나 할 때 캐시 데이터가 비어있는 상태에서 일어나는 문제를 말합니다. Cache Crash 문제가 발생하면 모든 부하는 데이터베이스로 가기 때문에 안정성이 떨어지는 문제가 발생할 수 있고, Cache Avalanche 문제가 발생하면 Cache Stampede 현상처럼 모든 키가 miss 가 나서 모든 캐시 부하가 데이터베이스로 가기 때문에 안정성이 떨어지는 문제가 발생할 수 있습니다. 이런 문제들에서 시스템의 안정성을 올리는 해결 방법은 다양합니다: * Circuit Breaker * Redundancy * Warm-up Circuit Breaker: * 과부하 상태일 때 트래픽을 일시적으로 차단해서 서버가 무너지도록 않도록 하고, 서버의 안정성을 회복하도록 하는 방법입니다. Redundancy: * Cache Cluster 를 구축하는 것처럼 여러 개의 캐시 인스턴스를 운영해서 하나의 인스턴스가 장애가 나도 문제가 없도록 하는 방법입니다. Warm-up: * 캐시 서비스를 운영환경에 투입하기 전에 자주 사용하는 데이터를 로드시킨 후 서비스에 투입되는 방법입니다. References: * https://www.youtube.com/watch?v=wh98s0XhMmQ

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