외부 API 장애가 우리 서비스 장애로 이어졌다
멀티 벤더 자동 Fallback과 Health Status를 적용하며 겪은 시행착오 | CP개발그룹 성호창님 안녕하세요. 미리디에서 백엔드 개발자로 일하고 있는 성호창입니다. 외부 API(외부 벤더) 연동을 많이 하는 팀이나 개발자라면 낯설지 않은 상황일 거예요. 외부 API에서 발생한 장애가 우리 서비스로 전파돼서, 그 장애가 해결될 때까지 관련 기능을…
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테스트가 늘수록 느려지던 CI, 16분에서 3분이 되기까지
안녕하세요. 미리디 DX개발그룹 엔진팀 프론트엔드 개발자 김민성이에요. 미리캔버스 모노레포에는 테스트 케이스가 수만 개 있어요. 올해 엔진팀에는 안정적인 서비스 운영을 위한 테스트 커버리지 100% 목표가 생겼고, AI 에이전트와 함께하는 TDD가 자리 잡으면서 테스트 코드는 하루가 다르게 늘고 있어요. 여기까지는 좋은 이야기예요. 문제는 CI였어요. 테스…
미리캔버스의 SVG 필터 활용기: 브라우저에서 이미지 보정하기
이미지 보정 필터 (contributor-content-polish skill) | DX개발그룹 엔진팀 김준 2부. 이미지 보정 필터 (미리캔버스 활용 영역) 이 파트에서 다루는 필터들은 미리캔버스 이미지 편집 기능에서 실제로 활용되는 보정 효과예요. 블러, 밝기, 대비, 채도, 색온도, 색조, 비네팅 — 포토샵에서 슬라이더를 조작하면 일어나는 일들이 브라…
미리디 엔진팀이 사내 해커톤 이틀 만에 만든 결과물 30개
안녕하세요, 미리디 엔진팀이에요. 이 글은 저희가 이틀에 걸쳐 연 사내 해커톤 ‘Rev.Up’에서 무슨 일이 있었는지, 그리고 그게 왜 미리디에서 개발하는 일과 이어지는지에 대한 이야기예요. 떠오른 아이디어를 일단 만들어보는 팀에서, 이틀 남짓한 시간 동안 30개 가까운 결과물이 나왔었거든요. AI 에이전트 시대에 사람 개발자가 할 일은 무엇인지 고민하며…
AI 잘 쓰는 사람의 노하우, 어떻게 팀 전체로 퍼질까?
혼자 쌓고 끝나던 AI 활용 경험, 서로 이어지게 만든 방법 Re:Sync-모두가 같은 방향을 향해 나아가는 시간 미리디는 매월 각 팀의 실행 과정과 배움을 나누는 전사 타운홀 Re를 진행합니다. Re:Sync는 과정에서 세운 가설과 선택, 실험의 배경을 공유하며 서로의 맥락을 이해하고 하나의 방향으로 정렬하는 자리예요. Re:Sync에서 공유된 이야기 중…
Terraform Module에서 Terragrunt Stacks까지 IaC 구조를 다시 나눈 이유
안녕하세요. 미리디 플랫폼 엔지니어링 팀에서 데브옵스 엔지니어로 일하고 있는 조우형입니다. 저희 데브옵스 팀은 10개가 넘는 AWS 계정에서 350개 이상의 서비스를 Terraform과 Terragrunt로 관리하고 있습니다. 서비스 규모가 커지면서 처음에는 큰 문제 없이 동작하던 IaC 구조에서도 모듈 중복, 버전 관리, 서비스 조합과 같은 문제가 하나씩…
미리캔버스가 AI 3대로 해외 트렌드에서 진짜를 가려내는 법
안녕하세요, 미리디에서 디자인옵스를 맡고 있는 이근엽이에요. 저희 팀은 미리캔버스의 템플릿 제작 파이프라인이 더 빠르고 일관되게 돌아가도록 구조를 설계하는 역할을 맡고 있어요. 디자인 트렌드를 리서치하고 분석해서 템플릿을 제작할 때 반영할 수 있도록 하죠. 이 글은 디자인옵스팀이 국내외의 트렌드를 세 AI 에이전트가 추적하도록 만든 트렌드봇의 제작 기록이에…
AI로 QA 업무를 자동화한 방법: n8n부터 E2E 테스트 자동화까지
안녕하세요. 미리디 QA팀 에서 서비스 품질을 맡고 있는 조권현이에요. 저희 팀은 같 은 기능이 여러 상황에서도 잘 작동하는지 반복해서 확인하는 일이 많아요. 그래서 새로운 기능이 나오면 기존 기능에 문제가 생기지는 않았는지 다시 살펴보고, 슬랙에서 발견한 이슈를 Jira로 옮기는 일을 해야 할 때가 빈번해요. 하나하나가 꼭 필요한 일이지만, 이런 일을 반…
통합 검색 임베딩 모델 개발기: 9개 태스크를 고르게 학습시키기
| 미리디 AI팀 검색파트 김정준, 장시온 00. 지난 이야기 안녕하세요. 미리디 AI팀 검색파트의 김정준, 장시온입니다. 1편에서는 통합 임베딩 모델의 도입 배경과 Qwen3-VL-Embedding 기반의 파인튜닝 전략을 소개했습니다. 이번 글에서는 이 모델이 실제로 효과가 있었는지 확인합니다. 첫 평가 결과에서 발견한 문제와 그 원인, 이를 해결하기 위…
데이터 요청 응대 30분을 3분으로 줄인 n8n AI 에이전트
미리디 데이터 분석가가 온콜 헬퍼봇을 만든 이야기 Re:Sync — 모두가 같은 방향을 향해 나아가는 시간 미리디는 매월 각 팀의 실행 과정과 배움을 나누는 전사 타운홀 Re:Sync를 진행합니다. Re:Sync는 성과만 공유하는 것이 아니라, 그 과정에서 세운 가설과 선택, 실험의 배경을 나누며 서로의 맥락을 이해하고 하나의 방향으로 정렬하는 자리예요.…
미리캔버스의 SVG 필터 활용기: 브라우저에서 이미지 보정하기
SVG 필터는 어떻게 작동할까 | DX개발그룹 엔진팀 김준 1부. 브라우저에 이미 포토샵이 숨어 있다. SVG 필터가 어떤 구조로 작동하는지, 필터 프리미티브가 서로 어떻게 연결되는지 살펴봅니다. CSS filter와는 무엇이 다르고, 어떤 상황에서 SVG 필터를 선택하면 좋은지도 함께 알아봅니다. 1–1. <filter>와 fe* 프리미티브 구조 SVG…
미리캔버스의 SVG 필터 활용기: 브라우저에서 이미지 보정하기
들어가며 | DX개발그룹 엔진팀 김준 이미지에 블러를 적용하고 밝기와 채도를 조절하는 일은 포토샵에서는 몇 번의 클릭으로 끝납니다. 반면 웹 브라우저에서 같은 기능을 구현하려면 Canvas나 WebGL 같은 별도의 이미지 처리 기술이 필요하다고 생각하기 쉽습니다. 하지만 브라우저에는 이미 이미지 효과를 처리할 수 있는 기능이 내장되어 있습니다. 바로 SVG…
micro frontends가 미리캔버스 프론트엔드팀이 일하는 방식을 바꾸는 이유
DX개발그룹 프론트엔드팀 김종현님 큰 프로덕트를 오래 운영하다 보면, 코드가 어떻게 짜여 있느냐와 무관하게 반복해서 만나는 문제들이 있습니다. 처음에는 개별 사건처럼 보이지만, 시간이 쌓이면 같은 형태로 돌아옵니다. 우리도 그랬습니다. 이 글은 우리가 어떤 두 종류의 문제를 만났고, 왜 마이크로 프론트엔드(이하 MFE)를 다음 세대 아키텍처로 선택했는지,…
통합 검색 임베딩 모델 개발기: 디자인 검색을 하나의 표현 공간으로 묶기
00. 시작하기에 앞서 안녕하세요. 미리디 AI팀 검색파트의 김정준, 장시온입니다. 이번 글에서는 기존 검색 구조의 한계를 극복하기 위한 통합 임베딩 모델의 도입 배경, 단일 모델로 해결하고자 했던 주요 검색 과제들, 그리고 Qwen3-VL-Embedding을 활용한 구체적인 파인튜닝 전략까지 설명 드리고자 합니다. 01. 왜 통합 검색 임베딩이 필요했나…
AI와 코드 사이: 이미지 한 장을 편집 가능한 레이어로 되돌리기
안녕하세요. 미리디 DX개발그룹 엔진팀 프론트엔드 개발자 김민성입니다. 처음엔 이미지 한 장을 통째로 생성형 모델에 넣고 “편집 가능하게 분해해줘”라고 시켰습니다. 그럴듯한 게 나왔는데 두 가지가 걸렸어요. 한 장 분해하는 데 0.6~0.8달러가 들었고, 무엇보다 각 요소가 미묘하게 다른 형태로 바뀌어 있었습니다. 생성형 모델이 원본을 지킨 게 아니라 ‘다…
모노레포가 미리캔버스 프론트엔드 아키텍처를 뒷받침 하는 방법 [2/2]
1편에서는 모노레포의 개념들과 미리캔버스가 모노레포를 구성하는 방법에대해서 간단하게 살펴보았습니다. 2편에서는 실제로 미리캔버스의 모노레포가 어떻게 동작하는지, 그리고 모노레포가 동작하는 플랫폼이 서비스 아키텍처를 어떻게 뒷받침하고 있는지 살펴보려고 합니다. CI/CD의 흐름부터 플랫폼의 관점에서 모노레포를 이해하는방법까지 살펴보려고 합니다. CI의 아키텍…
모노레포가 미리캔버스 프론트엔드 아키텍처를 뒷받침 하는 방법 [1/2]
모노레포 도입하는데 고민되시나요? 잘 찾아오셨습니다 🤗 많은 팀이 모노레포(Monorepo)를 도입합니다. 이유는 늘 비슷합니다. 여러 서비스에서 코드를 공유하고 싶고, 패키지들을 한 곳에서 일관되게 관리하고 싶고, CI/CD 파이프라인을 통일하고 싶습니다. 처음 몇 달은 정말 좋습니다. 패키지 하나를 수정하면 모든 앱에 즉시 반영되고, 공통 컴포넌트를 한…
사람도 기계도 읽는 규약: 예측 가능한 AI 제품 만들기
안녕하세요. 미리디 DX개발그룹 엔진팀 프론트엔드 개발자 김민성입니다. AI에게 JSON 형식을 정해줘도 스키마에 없는 값이 나올 때가 있습니다. Prism Lens를 만들 때 도형 종류 자리에 정의되지 않은 hexagon이 들어왔어요. 이런 값이 오면 보통 로직은 거기서 멈추거나 원치 않은 결과물이 나오게 됩니다. 처음엔 그 필드의 .catch(‘rect…
AI 스타일 검색 2편 : 듀얼 벡터 검색과 OpenSearch 3.3 버전업
1편에서는 키워드 노이즈 문제를 해결하기 위해 Efficient KNN Filtering(Pre-filter)을 도입하고, 검색 품질과 채택률을 개선한 과정을 다뤘습니다. 이번 2편에서는 그 위에 비주얼 벡터를 추가한 듀얼 벡터 검색 을 설계하고, 이를 안정적으로 운영하기 위해 OpenSearch 3.3으로 버전업 하기까지의 여정을 공유합니다. 지난 이야기…
DOM Reflow 100번을 1번으로 줄였더니 60fps가 돌아왔다
캔버스 에디터에서 Layout Thrashing을 해결한 방법 소개 캔버스에서 요소들 여러개를 드래그했을 뿐인데 화면이 버벅이는 문제가 있었습니다. 처음에는 React 렌더링 비용이 원인이라고 생각했습니다. 사용자가 요소를 움직일 때 실제로는 해당 요소만 이동하는 것이 아니었습니다. 그룹의 경우 내부 요소들, 연결된 선, 스냅 가이드라인까지 함께 갱신되면서…
서버 0대, 브라우저 SLM으로 만든 차트 추천 봇
스프레드시트를 열고 어떤 차트를 써야 할지 고민해본 적 있나요? 매출 데이터가 담긴 스프레드시트를 열었습니다. 컬럼은 6개, 행은 20줄입니다. 이걸 차트로 보여줘야 하는데 막대 차트가 맞을지, 꺾은선 차트가 좋을지, 파이 차트로 보여줘도 되는지 고민하기 시작하면 데이터보다 차트 종류를 고르는 데 더 많은 시간을 쓰게 됩니다. 이 글에서는 CSV나 테이블…
MAU 성장 레버, 데이터로 증명하기 — 연관도·코호트·퍼널·SHAP 분석 실전
안녕하세요, 미리디 DA팀 서유진입니다. 올해 초 그로스 스쿼드에 합류하면서 전달받은 스쿼드의 미션은 단 한 줄이었습니다. 바로 MAU를 상승시키는 것. 분석가가 조직에 가장 크게 기여할 수 있는 방향은, 스쿼드원들이 동일한 리소스를 투입했을 때 가장 큰 임팩트를 낼 수 있는 액션이 무엇인지를 데이터로 좁혀주는 일이라고 생각합니다. 이에 그로스 PM과 논의…