150개국 K-뷰티 플랫폼 뒤의 팀, 올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 번째 워크숍 이야기
올리브영 글로벌엔지니어링센터가 2025 워크숍에서 GenAI 해커톤을 진행했습니다. 이로써 프로토타입 실습과 15개 핵심 전략으로 글로벌 로드맵을 정했습니다.
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마지막 업데이트: 2026년 4월 24일
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45분 배치에서 준실시간으로! 다수 도메인 데이터를 Kafka로 통합한 전환기
배치 기반 혜택 파이프라인을 Kafka로 전환해 준실시간 반영을 구현했습니다. Redis Pub/Sub과 Aggregation Topic으로 동시성·정합성 문제를 해결했습니다.
AI와 협업하는 새로운 개발 프로세스, 올리브영은 어떻게 시작했을까 (feat. AI-DLC)
올리브영은 AI-DLC 워크숍으로 AI를 SDLC 전반에 통합하는 개발 프로세스를 실험했습니다. AI의 설계·요구사항 정제 기여와 산출물·컨텍스트 관리 과제 확인했습니다.
하루 동안 디지털 마법사가 된 올리브영 개발자들, 2026년의 비전과 전략을 몸소 경험하다
워크숍은 디지털 마법사 세계관과 몰입형 게임으로 2026년 비전과 협업 필요성을 체감하게 했습니다. AI 배치고사와 공동 미션으로 조직 연결성과 협업 태도 개선을 도왔습니다.
QA가 서버를 죽여본 이유 – Host Level 카오스 엔지니어링 테스트
인프라 차단 실험으로 고객이 체감하는 장애와 데이터 정합성 문제를 발견했습니다. 알림·자동복구·정합성 검증 API 도입과 정기 테스트로 대응합니다.
올영매장은 MSA 환경에서 흩어진 도메인 데이터를 어떻게 연동했을까?
올영매장은 MSA에서 분산된 매장·프로모션·픽업 주문 데이터를 연동했습니다. 프로모션은 Redis Cache-Aside, 픽업 주문은 Kafka 이벤트+Redis 키 하이브리드로 처리했습니다.
배송최적화 시스템 구축기 Part 01. 올리브영이 멀티 센터 체제로 배송 시간을 14시간 단축한 과정
배송최적화 시스템 도입으로 OMS와 WMS 사이에 판단 레이어를 추가하여 멀티 센터 분배 자동화했습니다. 그 결과 출고량과 운영 효율 개선, 평균 배송시간 14시간 단축 성과를 달성했습니다.
매장을 찾는 과정을 설계한 올영매장 고도화 여정
올영매장은 매장 탐색을 독립된 O2O 경험으로 재설계해 유입과 탐색을 늘렸습니다. 다음 단계는 픽업 설득과 개인화로 전환을 높이는 것입니다.
Spring 트랜잭션 동기화로 레거시 알림톡 발송 시스템 한계 넘어서기
트랜잭션 커밋 후 Kafka 메시지 발행으로 알림톡 데이터 정합성 확보했습니다. 레거시에서 MSA로 전환해 발송 일원화와 유지보수성 개선했습니다.
오프라인 매장에 코드를 배포하다 Part 2: 올리브영 전자라벨(ESL) 최적화 여정
PK 범위 Partitioning으로 배치 시간을 13.5일에서 10분으로 단축했습니다. Aurora Serverless v2로 트래픽 폭주에 자동 확장해 비용을 절감했습니다.
