“우리가 직접 만들겠습니다” — 무신사의 POS 내재화 여정
무신사는 외부 POS 의존을 줄이기 위해 MPOS를 전면 내재화했습니다. Electron과 운영 보완으로 개발 속도와 현장 안정성을 함께 높였습니다.
무신사는 외부 POS 의존을 줄이기 위해 MPOS를 전면 내재화했습니다. Electron과 운영 보완으로 개발 속도와 현장 안정성을 함께 높였습니다.

도메인별로 분산 운영되던 8개 Kafka 클러스터를 공통 Kafka로 통합하는 전환 과정을 정리했습니다. MirrorMaker2 기반 점진 전환으로 서비스 영향 없이 데이터 일관성과 Offset을 유지했습니다.

LGTM 스택의 개요와 Mimir, Tempo, Loki의 구조를 처음 도입 관점에서 정리했습니다. 또한 배포 모드와 운영 시 주의할 점을 함께 소개했습니다.

시스템 프롬프트에 안전 규칙을 몰아넣는 방식의 한계와 부작용을 설명했습니다. 별도 가드레일을 두면 안전성, 비용, 운영성을 함께 개선할 수 있다고 정리했습니다.

미리캔버스 합성팀이 디자인을 다양한 출력물로 빠르고 안정적으로 변환하는 파이프라인과 운영 방식을 소개했습니다. 고해상도 처리, 정합성 검증, 비용 최적화까지 함께 다뤘습니다.

20년 레거시 정산 시스템을 분할정복과 데이터 모델 개선으로 개편했습니다. 대규모 배치는 테스트 자동화, 카나리 투입, Jenkins 기반 운영으로 안정성과 성능을 함께 높였습니다.


AWS CloudWatch Agent는 실제 실행 시 .toml을 사용하고, .json은 입력용 설정 파일로 변환됩니다. 설정이 안 반영되거나 파일이 사라진 듯 보이면 원본 보관과 fetch-config 절차를 다시 확인해야 합니다.

MongoDB 커넥션 풀 사용률이 80%를 넘을 때 실시간 알림이 가도록 모니터링 시스템을 구축했습니다. 이를 통해 이벤트성 트래픽 급증을 사전에 감지하고 풀 설정도 조정했습니다.

우테코 7기 크루들이 기획부터 운영까지 직접 겪은 서비스 론칭과 개선 과정을 소개했습니다. 실제 사용자 피드백을 바탕으로 기능과 구조를 계속 다듬은 협업 경험을 담았습니다.

Event-driven MLOps와 Omni-Evaluator 구조를 소개한 세션입니다. 메시지 기반 오케스트레이션으로 확장성과 느슨한 결합을 확보한 점이 핵심입니다.

LLM 기반 멀티 에이전트 UX 플랫폼과 사용자 페르소나봇 NSona의 개발 과정을 공유했습니다. 디자이너·리서처·개발자가 함께 만든 새로운 AI 협업 모델과 평가 방식을 소개했습니다.


AWS ARC Region switch와 FIS를 결합해 크로스 리전 장애 조치를 자동화하는 방법을 소개했습니다. Synthetic canary와 CloudWatch로 장애를 감지하고 보조 리전 전환을 검증했습니다.