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최신 데이터 인프라 이해하기 #7 - Kafka Streams, kSQL, ksqlDB, Apache Flink, Spark Structured Streaming
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[23회] 인텔의 현재 문제점과 전망, Elastic과 AWS의 대립
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[22회] 회의도, 데드라인도, 풀타임 직원도 없는 회사
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[21회] 내가 소프트웨어 업계에서 45년간 배운 것, 돈내고 써도 만족스러운 SaaS들, 신기한 동영상 협업 편집도구 Descript
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[20회] M1은 RISC-V의 상승을 예고한다, 우리가 .ORG를 구한 방법, 새로운 웹사이트 기술 HOTwire
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[19회] FT의 데이터플랫폼 구축기, 슬랙의 Vitess 도입기, The Information의 2021년 예상, 클라우드용 ARM칩 Ampere Altra
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[18회] 내가 2020년에 배운 52가지, 프론트엔드 체크리스트, Typesense, Supabase, RealWorld
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[17회] M1칩이 빠른이유, Times 선정 최고의 발명품, Stripe Treasury
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최신 데이터 인프라 이해하기 #6 - Kafka, Pulsar, Kinesis
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[16회] Data Discovery Platform의 모든것, Reddit 활용하기, M1칩의 성능 트릭
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최신 데이터 인프라 이해하기 #5 - Spark, Python, Hive
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[15회] DMCA와 GitHub의 Youtube-dl복원, 앱스토어 수수료 15% 인하
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최신 데이터 인프라 이해하기 #4 - 데이터 모델링과 워크플로우 매니저(dbt,Airflow,Dagster,Prefect)
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[14회] 실패하지 않는 뉴욕타임스, 애플M1칩과 차세대 Mac
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실패하지 않는 뉴욕타임즈 - NYT는 어떻게 디지털화에 성공했나
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[13회] MS Clarity, 넷플릭스 코틀린 멀티플랫폼, Skia, 책쓰는게 가치가 있었을까?, 축구 경기용 AI카메라가 심판의 대머리를 공으로 착각
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최신 데이터 인프라 이해하기 #3 - ETL/ELT 도구들(Fivetran, Stitch, Matillion, Panoply)
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[12회] Upptime, Vespa, Youtube-dl, Appsheet, TimescaleDB
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최신 데이터 인프라 이해하기 #2 - 데이터 소스(OLTP, CDC, ERP, CRM, Event Collector, Segment, Snowplow, Rudderstack)
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최신 데이터 인프라 이해하기 #1 - 기본 개념과 단어 설명(데이터 인프라의 목적, 데이터 웨어하우스, ETL 과 ELT, 데이터 엔지니어 vs 어낼리스트 vs 사이언티스트 )
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[11회] 최신 데이터 인프라, Discord의 승리비결, B2B에서 무료와 경쟁하기,Jira 서버판매 중단, 페이스북 트래픽 75%가 HTTP/3
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[10회] 스타트업에 필요한 3가지 타입, 개발자 창업시 주의사항, PM에게 위험한 동물들, 무료 데이터 스택
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[9회] 협업기술엔 CRDT가 미래, Twilio와 Segment, 구글 PSE, 뉴스레터의 현재와 미래
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[8회] 새 아이디어 찾는법, 개발자 정보검색 팁, 6일만에 1억 벌기
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[7회] 시니어 엔지니어가 되기 위해 배운 것, Low-Code와 No-Code
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[6회] 무명게임을 바이럴하기, 장기주식거래소, Fail Faster Follow the Fun
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[5회] 오픈소스 어플리케이션의 아키텍처, 페이스북의 다운타임 없는 릴리즈 방법, 오픈소스를 비즈니스화 하는 법, 사용자 암호 변경용 Well-known URL 추가하기
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[4회] Dark, Core Web Vitals, 머신러닝으로 땅콩버터+바나나 샌드위치 만들기, PinDuoDuo
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[3회] ADR을 써야하는 이유,슈퍼셀의 교훈,QRPicture,Puppeteer와 Playwright,eBPF
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[2회] 모질라의 미래,Nginx 와 Envoy,언번들링,중요한 JS 프로젝트 20개
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