

에이닷 서비스의 안정성은 내가 챙긴다 ! Grafana(Scar)의 고도화 정리, 시스템의 전반적 소개 및 외부 전파
검색서비스팀의 SCAR 모니터링 시스템 고도화와 전체 구조를 소개했습니다. 기존 로그 기반 방식의 한계를 짚고, 수집·집계·시각화 분리와 품질 지표 확장을 다뤘습니다.


검색서비스팀의 SCAR 모니터링 시스템 고도화와 전체 구조를 소개했습니다. 기존 로그 기반 방식의 한계를 짚고, 수집·집계·시각화 분리와 품질 지표 확장을 다뤘습니다.
Iceberg CDC에서 발생하는 정합성 이슈와 원인을 정리하고, Position Delete 중심의 처리 원칙을 설명했습니다. Kafka key 설정, Commit Timeout, Schema Evolution 대응으로 중복 문제를 해결한 사례를 공유했습니다.


빅뱅 배포로 전환되는 GMS 물류 시스템에서 QA가 테스트 전략을 어떻게 세웠는지 정리한 글입니다. 기능·동시성·E2E·UAT·모니터링까지 단계별 검증으로 운영 리스크를 줄였습니다.


올리브영이 SpringCamp 2025에서 물류·재고 시스템 개선 사례를 발표하고 외부 개발자와 소통했습니다. Kafka, Redis, OpenSearch 기반 운영 경험과 커뮤니티 활동을 함께 공유했습니다.


삼쩜삼이 대용량 데이터와 트래픽 집중 문제를 해결하기 위해 DynamoDB와 S3로 저장 구조를 분리했습니다. 또한 운영 단계에서 처리량 예열, GSI 설계, 읽기 일관성 대응으로 안정성을 높였습니다.


빅뱅 배포 기반 GMS 구축에서 QA가 기능, 동시성, E2E, UAT를 단계적으로 설계한 사례를 다뤘습니다. 운영 이후에는 Datadog 모니터링으로 조용한 실패까지 감시하며 안정성을 높였습니다.

토스증권은 수천 개 실시간 데이터 파이프라인을 DAG 리니지 시각화로 관리했습니다.\nMongoDB Graph Search 기반 탐색과 상세 정보 제공으로 운영 효율과 커뮤니케이션 비용을 줄였습니다.


삼성 계정 서비스에서 대규모 트래픽을 유지한 채 개인정보 컬럼 암호화와 DB 스키마 전환을 수행한 사례를 소개했습니다. AWS MSK, Debezium, DNS 가중치 전환으로 무중단 마이그레이션과 롤백 대비를 구현했습니다.


알라미 팀이 왜 SSP를 직접 만들었는지, OpenRTB와 실시간 경매 구조로 설명했습니다. Go, Kafka, ClickHouse 기반 아키텍처와 수익 최적화 운영 노하우도 소개했습니다.


올리브영이 재고, 주문, WMS, 배송, 발주 시스템을 단계적으로 고도화한 과정을 소개했습니다. 실시간 연동과 내재화로 고객 경험과 운영 효율을 함께 개선했습니다.


올리브영 물류 시스템의 전반적 구성과 개선 과정을 정리한 글입니다. 실시간 재고, OMS, WMS, 배송최적화, 자동발주로 고객 경험과 운영 효율을 높였습니다.

Flink와 Apache Paimon으로 실시간 유효 광고 선정 파이프라인을 구축한 사례를 소개했습니다. 실시간 처리 보장, 조인, 타임 트래블, 자동 compaction 같은 Paimon 활용 포인트를 정리했습니다.