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넷플릭스, 자체 LLM 서빙 플랫폼으로 프로덕션 환경 통합

In-House LLM Serving at Netflix

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넷플릭스, 자체 LLM 서빙 플랫폼으로 프로덕션 환경 통합

Netflix, 실시간 서비스 토폴로지 구축 노하우 공개

Building Service Topology at Scale: Architecture, Challenges, and Lessons Learned

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넷플릭스, 생성형 AI로 홈페이지 개인화 혁신

GenPage: Towards End-to-End Generative Homepage Construction at Netflix

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넷플릭스, 생성형 AI로 홈페이지 개인화 혁신

AI 영상 편집, 이제 넷플릭스가 제어권을 가져온다

Toward More Controllable AI Video Editing: An Early Research Exploration at Netflix

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넷플릭스, Kueue 도입으로 배치 컴퓨팅 효율 극대화

How Netflix Simplified Batch Compute with Kueue

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넷플릭스, 10분 만에 데이터 오류 탐지하는 '데이터 카나리' 공개

The Data Canary: How Netflix Validates Catalog Metadata

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넷플릭스, 데이터 자산 관리 혁신!

Data Projects: Managing Data Assets at Netflix Scale

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넷플릭스, AI로 콘텐츠 출시 일정 정확도 높인다

Predicting Risk in Content Launches: How Data-Driven Insights can Transform Launch Planning

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넷플릭스, 카산드라 데이터 이동 최적화로 비용 절감 및 성능 혁신

The Evolution of Cassandra Data Movement at Netflix

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넷플릭스, 개인화 알림 시스템에 '느린-빠른' 계층 구조 도입

Thinking Fast & Slow for a Personalized Notification System

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인과 추론, 이제 AI 에이전트와 함께 더 정확하게

A Human-Augmenting Agentic Workflow for Causal Inference

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넷플릭스 VMAF v1 출시: 비디오 품질 평가의 새로운 기준

VMAF v1: Good Is Not Good Enough

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Cassandra 광범위 파티션 문제, Netflix의 동적 분할로 해결!

Dynamically Splitting Wide Partitions in Cassandra for Time Series Workloads

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넷플릭스, 초당 1,000만 건 처리하는 그래프 데이터베이스 아키텍처 공개

High-Throughput Graph Abstraction at Netflix: Part I

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넷플릭스, 실시간 서비스 맵으로 장애 해결 시간 단축

From Silos to Service Topology: Why Netflix Built a Real-Time Service Map

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Netflix, ArchUnit 기반 Nebula ArchRules로 대규모 Java 프로젝트 아키텍처 관리

Scaling ArchUnit with Nebula ArchRules

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넷플릭스, 모델 생명주기 그래프로 머신러닝(ML) 모델 관리 효율 극대화

Democratizing Machine Learning at Netflix: Building the Model Lifecycle Graph

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넷플릭스, ML 모델 서빙 인프라 개선: Switchboard Lightbulb

State of Routing in Model Serving

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넷플릭스, FilmLight API(FLAPI)로 영상 제작 효율 극대화

Scaling Camera File Processing at Netflix

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넷플릭스, 라이브 방송 운영 시스템 구축 비법 공개

The Human Infrastructure: How Netflix Built the Operations Layer Behind Live at Scale

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