올영매장은 MSA 환경에서 흩어진 도메인 데이터를 어떻게 연동했을까?
MSA 환경에서 매장 데이터 연동 방식을 데이터 특성에 따라 다르게 설계한 사례를 다뤘습니다. Redis 캐시와 Kafka 이벤트를 조합해 API 부담을 줄이고 실시간성을 확보했습니다.
#MSA#Redis
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필터 1
“왜 노출이 안 될까?”를 한 번에 추적하는 방법
모듈매장 노출 이슈를 추적하기 위해 요청 흐름을 하나의 식별자로 묶는 디버깅 도구를 만들었습니다. 분산 로그를 한 화면에서 확인하고 직접 재현까지 하도록 확장해 운영 대응 속도를 높였습니다.
#MSA#Kafka
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메리츠증권의 AWS 클라우드 여정: 클라우드 기반 차세대 증권 플랫폼 설계
메리츠증권은 규제 준수와 성능을 함께 만족하는 AWS 기반 차세대 증권 플랫폼을 설계했습니다. EKS, MSK, ElastiCache, OpenSearch, Flink와 오픈소스 도구를 결합해 실시간 처리와 운영 자동화를 강화했습니다.
#AWS#Kubernetes
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CDC가 데이터 플랫폼을 바꾸는 방식: CDC-based Incremental Replication
전수 적재의 지연과 정합성 문제를 해결하기 위해 CDC 기반 증분 복제 파이프라인을 설계했습니다. 전체 로우 해시와 사후 검증으로 멱등성과 신뢰도를 높이고, 시간 단위 배치로 최신성을 개선했습니다.
#CDC#Apache Iceberg
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매장을 찾는 과정을 설계한 올영매장 고도화 여정
올영매장은 매장 정보를 보여주는 기능에서 고객의 행동을 이끄는 탐색 공간으로 고도화했습니다. 콘텐츠와 픽업 대시보드를 통해 방문 이유와 다음 행동을 더 선명하게 설계했습니다.
#UI/UX#O2O
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2조 토큰을 카테고리 분류에 쓰면서 알게된 것들
당근에서 택소노미와 LLM 분류 파이프라인을 어떻게 운영했는지 정리한 글입니다. 정확도와 비용의 균형, 평가 체계, 확장 전략을 함께 다뤘습니다.
#LLM#BigQuery
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급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 개선편(2) 논리적 파티셔닝
단일 Queue의 HOL Blocking과 인스턴스 단위 스케일링 비효율을 논리적 파티셔닝으로 개선했습니다. Partition별 독립 스케일링으로 10만 건 처리 시간을 25분에서 4분으로 줄였습니다.
#Redis#Kafka
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#개발자#노트북#컴퓨터
급증하는 트래픽 안정적으로 처리하기: 개선편(2) 논리적 파티셔닝
단일 큐에서 발생하던 HOL Blocking을 논리적 파티셔닝으로 완화했습니다. Coordinator 기반 독립 스케일링으로 10만 건 처리 시간을 84% 줄였습니다.
#Redis#Kafka
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Spring 트랜잭션 동기화로 레거시 알림톡 발송 시스템 한계 넘어서기
레거시 알림톡 발송을 트랜잭션 커밋 이후 Kafka 기반 구조로 분리했습니다. 데이터 정합성과 확장성을 높이며 공통 발송 체계를 만들었습니다.
#Spring#Kafka
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일 41TB, 200억 건의 로그를 ClickStack으로 실시간 처리하기 - 호그와트 도서관 프로젝트
OpenTelemetry와 ClickHouse로 대용량 로그 파이프라인을 다시 설계한 사례를 소개했습니다. 하루 41TB 로그를 20초 이내 처리하고 비용을 크게 줄인 과정을 정리했습니다.
#ClickHouse#OpenTelemetry
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오프라인 매장에 코드를 배포하다 Part 1: 종이 없는 매장을 만드는 데이터 파이프라인 구축
오프라인 매장의 종이라벨을 전자라벨로 전환하며 메시지 기반 데이터 파이프라인을 구축했습니다. 비동기 동기화와 중앙 관제로 운영 효율과 데이터 일관성을 높였습니다.
#Kotlin#Spring Boot
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“이번 달도 밤샘 정산입니다.” — 정산 시스템은 어떻게 만들었을까 (실전편)
정산 도메인의 특성에 맞춰 이벤트 처리와 배치 처리를 분리한 하이브리드 구조를 설명했습니다. Kafka, Spring Batch, Argo Workflow로 실패와 재처리를 전제로 한 정산 시스템을 구현했습니다.
#Kotlin#Spring Boot
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“이번 달도 밤샘 정산입니다.” — 정산 시스템은 왜 필요했을까 (설계편)
정산을 사람의 기억이 아닌 시스템의 책임으로 옮기기 위한 MASS 설계 원칙을 다뤘습니다. 멱등성, 결정적 계산, 고정 반올림으로 재처리와 재계산에도 동일한 결과를 보장했습니다.
#Kafka#Spring Batch
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컬리의 입고 시스템이 외부 인입 데이터를 안전하게 동기화하는 방법
외부 채널 입고 정보를 안전하게 동기화하기 위해 아웃박스 패턴과 재시도 토픽을 적용한 사례를 소개했습니다. Spring Kafka와 Namastack Outbox로 원자성, 재시도, 실패 알림을 정리했습니다.
#Spring Boot#Kafka
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