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최종 피드 수집: 2026-08-20 22:16
전체 (368)
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오토스케일링은 자동이지만 즉시가 아니다: HPA의 시간을 구간별로 실측한 기록
트래픽을 12배로 올리고 새 파드가 첫 요청을 받기까지 31.5초. 그 31.5초의 내역서를 스톱워치로 뽑았다. 감지 창이 지배하는 구조, 배포 직후 5분 창에서 오토스케일러가 눈을 잃는 조건, 안정화 창의 계단, 메모리 HPA가kubernetes
autoscaling
nextjs
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nodejs
frontend
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트래픽은 어떻게 내 파드에 도착하는가: ClusterIP부터 port-forward까지
Service의 ClusterIP는 어느 기계에도 붙어 있지 않은 IP인데 curl은 어떻게 닿는가. iptables 규칙과 conntrack, EndpointSlice, 클러스터 DNS의 ndots, Gateway, port-fkubernetes
networking
nextjs
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nodejs
frontend
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프론트엔드 개발자를 위한 쿠버네티스 개념 지도: 파드에서 오토스케일러까지
SSR을 운영하는 프론트엔드 개발자가 마주치는 쿠버네티스 용어와 구조를 실무 흐름 순서로 정리했다. 클러스터의 전체 구조부터 배포, 파드의 상태와 자원, 트래픽 경로, 오토스케일링까지. 시리즈의 첫 편이자 이후 편들의 참조 지도다kubernetes
frontend
nodejs
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infrastructure
devops
17d
NODE_OPTIONS 한 줄이 파드 메모리를 3배로 부풀리는 이유
같은 워크로드에 GC 튜닝 플래그 한 줄을 붙였더니 peak RSS가 201MB에서 593MB로 뛰었다. 살아있는 데이터는 그대로였다. 왜 그게 당연한 결과인지 V8 New Space를 직접 측정해 역추적하고, 프론트엔드 개발자가nodejs
kubernetes
v8
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performance
frontend
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29d
프론트엔드는 어디서 왔고, 에이전트 이후 어디로 가는가
층은 왜 쌓였고, 왜 서버로 돌아왔고, 에이전트 이후에도 스택이 남는 이유는 무엇인가. 그리고 스택이 이기는 것과 그 스택을 아는 사람의 가치는 왜 별개인가ai
essay
frontend
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react
future-of-work
1M
마지막으로 코드를 진지하게 읽은 게 언제인가
판단을 비싸게 만든 마찰이, 동시에 판단을 못 배우게 만든다. AI 시대에 가장 비싸지는 능력이 가장 덜 길러지는 이유ai
essay
software-engineering
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learning
future-of-work
2M
AI가 기획·개발·디자인의 경계를 지운다면, 무엇이 남는가
직군의 경계가 무너진다는 말은 절반만 맞다. 무너지는 건 생산이고, 판단과 책임은 오히려 남는다.ai
essay
software-engineering
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future-of-work
product-development
2M
코드를 읽거나 설명할 줄 몰라도, 스펙을 만족하고 버그를 고칠 수 있다면 상관없을까
스펙을 만족하고 버그를 고칠 수 있다면 코드를 읽을 줄 몰라도 될까. 이해는 사라지는 게 아니라 어디로 이동하는지를 따진다.ai
essay
code-review
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software-engineering
testing
2M
React cache() 딥다이브: 소스 코드로 읽는 요청 단위 메모이제이션
React cache() 함수의 모든 이상한 규칙은 30여 줄짜리 구현에서 직접 따라 나온다. dispatcher, getCacheForType, WeakMap/Map 트리를 소스 레벨로 따라가며 요청 단위 메모이제이션의 동작을react
react-server-components
memoization
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performance
frontend
3M
TanStack npm 공급망 공격 분석: pull_request_target은 왜 위험한가
@tanstack/* 공급망 공격 사건 분석. pull_request_target, GitHub Actions 캐시, OIDC trusted publisher의 위험과 방어책security
github-actions
npm
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supply-chain
ci-cd
3M
3M
'use client' 디렉티브 딥다이브: 클라이언트 경계의 끝까지
"use client" 한 줄이 만드는 모듈 경계, 빌드 타임 변환, Flight 직렬화, 그리고 성능까지react
nextjs
frontend
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4M
AI는 내가 보이는 수준까지만 나를 증폭한다
분명 빨라졌는데 코드베이스와 내 실력은 왜 그대로인가. 체감과 실증 사이의 간격을 들여다본다.ai
learning
career
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productivity
code-quality
4M
4M
5M
5M
Cloudflare가 Next.js를 다시 만든 이유
vinext가 던진 질문은?nextjs
cloudflare
edge-computing
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vite
reverse-engineering