다나와의 상품 색인 파이프라인
다나와 상품 색인 파이프라인을 logstash로 이관해 유지보수성을 높이고 MQ 의존성을 줄였습니다. 1G 로그 처리 테스트에서는 기존 대비 처리 시간이 크게 줄어 성능 개선도 확인했습니다.
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다나와 상품 색인 파이프라인을 logstash로 이관해 유지보수성을 높이고 MQ 의존성을 줄였습니다. 1G 로그 처리 테스트에서는 기존 대비 처리 시간이 크게 줄어 성능 개선도 확인했습니다.


MSA 전환과 수시 배포 요구에 맞춰 팀 전용 git branch 전략을 설계했습니다.\nPR과 코드 리뷰를 강제하고 병합 방식을 조정해 배포 흐름과 히스토리를 정리했습니다.


헤이딜러 제품팀이 팝업과 모달의 닫기 가능 기준을 UX 관점에서 정리했습니다. 응답 필수 여부에 따라 Strong/Weak를 구분하고 X버튼 노출 기준도 제시했습니다.


스켈레톤 로딩의 개념과 스피너와의 차이를 정리하고, 어떤 화면에 쓰면 좋은지 헤이딜러의 기준을 공유했습니다. 로딩이 짧게 느껴져야 하고 레이아웃 변화가 적은 화면에 적합하다고 설명했습니다.


헤이딜러 UX 스터디는 닫기와 뒤로가기를 화면 깊이가 아니라 맥락으로 구분하는 기준을 정리했습니다. 모달은 닫기, 이전 페이지 흐름은 뒤로가기를 쓰는 방식으로 일관성을 맞췄습니다.


헤이딜러 제품팀이 UI/UX의 अस्प한 기준을 스터디로 정리하고 문서화한 이야기를 소개했습니다. 반복되는 화면 규칙 고민을 공론화해 일관된 제품 경험을 만들었습니다.


GitHub Actions로 백엔드팀의 일부 CI/CD를 자동화하고, Reusable workflow와 Composite action으로 공통 작업을 재사용했습니다. 또한 캐시와 Marketplace 액션을 활용해 배포 편의성과 운영 효율을 높였습니다.

ASIC 물리설계의 floorplan 자동화 문제와 그 어려움을 소개했습니다. 기존 메타휴리스틱 한계를 짚고, 강화학습 기반 접근의 필요성을 설명했습니다.

Gen AI를 연구 기술이 아닌 사용자 관점에서 바라본 SW 개발자의 생각을 다룬 글입니다. 다만 본문이 중간에서 끊겨 구체적 내용은 충분히 확인되지 않았습니다.

여행 중 다음에 갈 장소를 추천받는 세션 기반 기능 개발기를 소개합니다.\n사용자의 탐색 시간을 줄이는 추천 흐름 설계가 핵심입니다.

Spring Boot 2.7에서 3.1로 이관할 때 필요한 핵심 변경점을 정리했습니다.\nJava 17, Jakarta EE, Spring Cloud·Batch·Security·JPA 대응 방법을 함께 설명했습니다.

기존 오라클 프로시저 기반 랭킹 시스템의 확장성과 운영 비효율을 해결하기 위해 신규 아키텍처를 설계했습니다. AWS Glue, Athena, Step Function을 활용해 서버리스 랭킹 파이프라인을 구성했습니다.