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"If(kakao) 2022"의 두 판 사이의 차이

라이언의 꿀팁백과

 
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2022년 12월 7일(수)부터 12월 9일(금)까지 3일 동안 온라인으로 열린 카카오 개발자 컨퍼런스
2022년 12월 7일(수)부터 12월 9일(금)까지 3일 동안 온라인으로 열린 카카오 개발자 컨퍼런스


아래 표는 내가 봤던 영상 중 추천하고 싶은 세션을 작성했다.
아래 표는 내가 봤던 영상 중 추천하고 싶은 세션을 작성했다.
{| class="wikitable"
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|https://youtu.be/emGLxi0LvNI
|https://youtu.be/emGLxi0LvNI
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|2022.12.09
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|10분 만에 확인하는 선물하기 서비스 품질
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|류서연(seon.flower)
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|https://youtu.be/6awdItDTnVE
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|2022.12.09
|Technical Writing: 글로 하는 의사소통
|신우진(woozo.shin)
|https://youtu.be/Lg3zZzraWZI
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|2022.12.08
|[1015장애 회고] 1. 데이터센터 단위의 다중화를 위한 고민
|유용하(indy.jones)
|https://youtu.be/K3Tf_ngC4pc
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|2022.12.08
|[1015장애 회고] 2. 인프라 설비 레이어 다중화
|문승조(crea.m)
서상덕(milo.seo)
|https://youtu.be/gMZqYq-kMd4
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|2022.12.08
|[1015장애 회고] 3. 데이터 레이어 다중화*
|이태윤(tanny.yi)
|https://youtu.be/Vq2Ip1HPi4Y
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|2022.12.08
|[1015장애 회고] 4. 서비스 플랫폼 레이어 다중화
|공용준(andrew.kong)
강차훈(chadwick.kang)
|https://youtu.be/fLe87ZTtFLg
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|2022.12.08
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|[1015장애 회고] 5. 애플리케이션 레이어 다중화
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|유용하(indy.jones)
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|https://youtu.be/WqCY_aRXYts
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<nowiki>*</nowiki> 카카오에서 운영하는 데이터저장소 : RDBMS(MySQL, PostgreSQL, Oracle), MongoDB, BigData(HBase, Druid, Hadoop)
[[분류:기술사]]
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[[분류:기술]]
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2022년 12월 15일 (목) 11:57 기준 최신판

If kakao 2022.png


2022년 12월 7일(수)부터 12월 9일(금)까지 3일 동안 온라인으로 열린 카카오 개발자 컨퍼런스


아래 표는 내가 봤던 영상 중 추천하고 싶은 세션을 작성했다.


일자 제목 발표자 영상링크
2022.12.08 섬세한 ISFP의 코드 가독성 개선 경험 서종만(coze.nutmott) https://youtu.be/emGLxi0LvNI
2022.12.09 10분 만에 확인하는 선물하기 서비스 품질 류서연(seon.flower) https://youtu.be/6awdItDTnVE
2022.12.09 Technical Writing: 글로 하는 의사소통 신우진(woozo.shin) https://youtu.be/Lg3zZzraWZI
2022.12.08 [1015장애 회고] 1. 데이터센터 단위의 다중화를 위한 고민 유용하(indy.jones) https://youtu.be/K3Tf_ngC4pc
2022.12.08 [1015장애 회고] 2. 인프라 설비 레이어 다중화 문승조(crea.m)

서상덕(milo.seo)

https://youtu.be/gMZqYq-kMd4
2022.12.08 [1015장애 회고] 3. 데이터 레이어 다중화* 이태윤(tanny.yi) https://youtu.be/Vq2Ip1HPi4Y
2022.12.08 [1015장애 회고] 4. 서비스 플랫폼 레이어 다중화 공용준(andrew.kong)

강차훈(chadwick.kang)

https://youtu.be/fLe87ZTtFLg
2022.12.08 [1015장애 회고] 5. 애플리케이션 레이어 다중화 유용하(indy.jones) https://youtu.be/WqCY_aRXYts

* 카카오에서 운영하는 데이터저장소 : RDBMS(MySQL, PostgreSQL, Oracle), MongoDB, BigData(HBase, Druid, Hadoop)