우리 팀에도 Jarvis 가 생겼다 – 생성형 AI 로 만든 에러 분석가 이야기
팀에서는 생성형 AI를 활용한 에러 로그 자동 분석 시스템 'Jarvis'를 개발하여 에러 대응 시간을 크게 단축했습니다. MCP 도입과 프롬프트 개선을 통해 정확도를 높이고, 과거 데이터 학습으로 지속 개선을 계획하고 있습니다.

팀에서는 생성형 AI를 활용한 에러 로그 자동 분석 시스템 'Jarvis'를 개발하여 에러 대응 시간을 크게 단축했습니다. MCP 도입과 프롬프트 개선을 통해 정확도를 높이고, 과거 데이터 학습으로 지속 개선을 계획하고 있습니다.
딜리버리팀은 직접 개발한 암호화 모듈 cowcow-enc를 통해 자동 암/복호화와 봉투암호화 방식을 구현했습니다. 모듈은 최적화, 철저한 테스트, 최소 종속성으로 성능과 보안을 확보하며 여러 서비스에 적용되고 있습니다.
이 게시물은 컬리 OMS 팀의 최적화된 마이크로서비스 아키텍처 설계 및 운영 방식을 소개합니다. 공유 캐시 활용과 도메인별 msa 분리, 효율적 개발 문화가 핵심입니다.
딜리버리 프로덕트 개발팀은 주니어 개발자의 디버깅 역량 강화를 위해 이론과 실전을 아우르는 10주간의 스터디를 진행했습니다. 스터디를 통해 근본 원인 분석, 디버깅 마인드셋, 협업과 회고의 중요성을 체득하며 팀 전체의 문제 해결 능력이 향상되었습니다.
Kafka Connect와 JDBC 소스 커넥터를 통해 DB 데이터를 코딩 없이 Kafka로 효율적으로 연동하는 방법을 소개합니다. 데이터 누락 문제 및 지연 시간을 줄이기 위한 설정과 활용 사례도 함께 다룹니다.
OMS PM이 도메인 지식 없이 시스템을 분석하며 주문 분배 계획과 CAPA 조절 기능을 발견하고 개선해 나간 과정을 설명합니다. TAM과 OMS의 통합 및 자동화 기능 개발로 주문 처리 효율성과 운영 생산성을 크게 향상시켰습니다.
컬리는 외부 주소정제 서비스 이용으로 큰 비용과 배송 오류 문제를 겪으며 자체 내재화 프로젝트를 시작했습니다. 도로명 주소 체계와 상세주소 정제를 통해 정확한 배송과 고객 만족을 목표로 하고 있습니다.
컬리는 행안부 오픈 API와 기존 외부 업체 데이터를 활용해 주소정제 비용을 절감하는 1.0 버전을 개발하였습니다. 하지만 API 응답 지연으로 인한 장애와 커버리지 한계로 장기적 내재화 목표를 재고하게 되었습니다.
전국 1080만 개 건물 DB를 구축하여 주소정제 서비스를 내재화했습니다. 이 DB는 데이터 최신화 자동화와 OMS 배송 캐시 개선 등 다양한 분야에 활용됩니다.
단독건물 주소정제를 위한 주소 정보 추출 및 DB 기반 자체 처리 과정을 상세히 다룹니다. 이를 통해 외부 API 호출을 60% 이상 절감하며 안정성과 유지보수를 강화했습니다.