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Engineering Blog

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클라우드 서비스 사용량 관리를 통한 운영 비용 최적화

쿠팡의 파이낸스 및 엔지니어링 팀들은 지난 몇 분기 동안 로드맵을 바탕으로 서로 협력하며 클라우드 서비스에 지출되는 온디맨드(on-demand) 비용을 관리하고 최적화해왔습니다. 여러 엔지니어링 조직들이 하나의 팀이 되어 노력했기에 가능한 일이었습니다. 하나의 팀으로서 저희는 다음과 같은 세 가지 핵심 원칙 하에 비용 최적화 작업을 수행했고, 이 포스트를 통해 어떤 작업이 이루어졌는지 공유드리고자 합니다.

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쿠팡의 머신러닝 플랫폼을 통한 ML 개발 가속화

ML은 쿠팡 웹사이트와 앱에서의 검색 기능 및 정보 탐색 기능을 향상시키며, 상품 및 서비스의 가격을 정하고, 물류와 배송을 더욱 효율적으로 이루어지게 합니다. 그리고 스트리밍을 위한 콘텐츠를 최적화하고, 광고의 순위를 정하는 등의 다양한 업무에서 중요한 역할을 수행합니다. 따라서, 저희는 애드혹(ad-hoc) 탐색부터 모델 훈련용 데이터(training data) 준비, 모델(model) 개발, 그리고 모델을 안정적으로 실서비스에 배포하는 단계까지 머신러닝 개발을 꾸준히 확장하고자 노력하고 있습니다.

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쿠팡 로켓배송: 공간 색인 기반의 새로운 배송 영역 관리 시스템

로켓배송은 쿠팡의 가장 중요하고 매력적인 서비스들 중 하나입니다. 고객들이 “쿠팡 없이 어떻게 살았을까?”라고 생각하게 만들고 고객들의 삶이 더 나아질 수 있도록, 저희는 최적화된 배송 시스템을 마련하고 배송 기사인 쿠팡친구(이하 쿠친)들과 함께 노력하고 있습니다. 이에 저희는 배송 영역을 지도 위에 시각화하고, 직접 지도를 수정할 수 있는, 그리고 최적화에 필요한 수치 및 통계가 추가로 제공되는 시스템의 개발을 위한 프로젝트를 2021년에 시작했습니다.

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기계 학습 모델을 활용한 물류 입고 프로세스 최적화

쿠팡은 물류 입고 프로세스의 최적화를 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 풀필먼트 센터로의 제품 입고과정에서 낭비되는 자원을 최소화하면, 적기에 제품을 판매하고 더 많은 고객들에게 더 빠르게 배송할 수 있습니다. 이를 위해 쿠팡은 기계 학습을 통해 직매입 제품들의 풀필먼트 센터 입고 프로세스를 효율적으로 개선해 왔습니다. 본문을 통해 어떤 개선이 있었는지를 살펴보겠습니다.