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순간적으로 트래픽이 급증하는 서비스를 운영하다 보면 단순히 서버를 늘리는 것만으로 해결이 안되는 경우가 있습니다. 또한 동시성 해결을 위해서 다양한 락(Lock)을 적용하여 처리한다고 해도 서비스를 온전히 사용하는 사용자가 있는 반면, 비즈니스 로직이나 상황에 따라서는 일부 사용자들은 정상적으로 사용이 어려운 경우가 생기기 마련인데요. 인기 있는 음식점을 가면 한정된 공간 안에 손님들을 모시기 위해 대부분 마련한 번호표 시스템처럼 서비스에도 "대기열 시스템" 을 적용해 보는 것도 검토의 대상이라 생각을 해봅니다.

네이버페이 주문에 적용된 확장 대기열 개발기라는 주제로 확장성에 초점을 두고 시스템 설계 측면에서 설명하는 글이 있어 공유합니다.

특히, 일반적인 폴링 형태로 사용자가 대기열을 통과 가능한지 체크하는 방식이 아닌 사용자와 대기열 사이에 중계 서버를 둬서 순번에 맞는 사용자만 통과시키는 방식이라든지 대기표 관리를 범위로써 관리하여 데이터베이스 관점에서 좀 더 유연한 구조를 가져간 점이 특징이라 볼 수 있는 것 같습니다.

https://d2.naver.com/helloworld/6480558

네이버페이 주문에 적용된 확장 가능한 대기열 개발기

어제 연합뉴스에 올라온 기사입니다.

(변역 - 기사내용)
 1. MS 직원들에게 챗GPT 사용금지령
 2. 보안/정보 문제로 OpenAI는 제3자 외부서비스

(원문 - 기사내용)
 1. MS가 OpenAI  사내에서 차단
 2. 근데 못쓰게 한 것이 아니라 LLM 업데이트하면서 실수로 막힌 것
 3. 2번 이유로 다시 복구
"In a statement to CNBC, Microsoft said the ChatGPT temporary blockage was a mistake resulting from a test of systems for large language models.
“We were testing endpoint control systems for LLMs and inadvertently turned them on for all employees,” a spokesperson said."

원문:
https://www.cnbc.com/2023/11/09/microsoft-restricts-employee-access-to-openais-chatgpt.html?fbclid=IwAR27MsXCQfo1zr-yk2288sZ2iHhAXuql0wx9BZpA6fMAdjd0EbuxqRR5c0c

변역:
https://www.yna.co.kr/view/AKR20231110051200091?input=fb&fbclid=IwAR35Ipf62cITdcRysv6PI6zCvZfTlC99H4cSOcDbWMsJyJzK0iO4H7DjVDA

원문 기사를 봐야 하는 이유 - feat. MS vs OpenAI

안녕하세요. 핀다에서 근무하고 있는 서희라고 합니다.

첫번째 글은 생성형AI 입니다. 2주전에 11개의 스타트업에서 생성형AI 관련해서 사례발표가 동영상으로 올라왔습니다. 새로운 기술의 경우 타사에서 어떻게 활용하는지를 빠르게 파악하고 따라가는 전략이 유용합니다.

 * 자연어 이해
   * CX(고객서비스) 활용
     * 고객문의 분석 / FAQ 생성
   * 자동화
     * 고객문의 데이터 조회 - 자연어toSQL
 * 자연어 생성
   * 리뷰 요약 - 메뉴 / 호텔 등
   * 리뷰 생성 도우미

https://youtu.be/QQAKAIIw67o?si=poGf7lmio9s2Jkpk

MS Azure Startup Summit 2023 (생성형AI)

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핀다 인사총괄

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핀다 데이터 사이언티스트

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은미

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