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Kotlin 기술 블로그 글

Kotlin 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.

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#Spring Boot185#Gradle41#CI/CD210#Terraform45#test191#MySQL101#IaC19#Pulumi9#헥사고날 아키텍처9#Kubernetes429#자동화309#Kafka233

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데브옵스

MSA 품질관리 CI게이트로 풀어내기

MSA 품질관리를 CI 게이트로 옮겨 일관된 기준으로 강제하는 방법을 정리했습니다. 변경 범위 검증, 차단 강도 분리, immutable artifact 승격을 통해 운영 신뢰성을 높였습니다.

#MSA#CI/CD#Kotlin
4400

데브옵스

[인프라를 소프트웨어처럼 4/5] plan은 동작을 모른다: 인프라를 테스트·재현한다는 것

terraform plan만으로는 인프라의 실제 동작을 확인할 수 없다는 문제를 다뤘습니다. 로컬 클러스터 검증과 재현 가능한 선언으로 apply 전 신뢰도를 높이는 방법을 소개했습니다.

#Terraform#Pulumi#Kotlin
2100

아키텍처

[의존성의 방향을 따라 5/5] Evergreen이 가능했던 이유

Evergreen 자동화가 가능했던 구조적 전제를 Convention Plugin과 구조적 일관성 관점에서 정리했습니다. 대규모 변경 전파가 왜 일관된 빌드·CI 구조 위에서만 성립하는지 설명했습니다.

#Spring Boot#Gradle#Kotlin
1300

AI

[의존성의 방향을 따라 3/5] OpenRewrite와 Claude가 코드를 변환한다

OpenRewrite로 규칙 기반 변환을 먼저 적용하고, 실패한 빌드는 Claude가 보완했습니다. 빌드 가드레일 안에서 50개 레포를 안전하게 버전업하는 구조를 설명했습니다.

#OpenRewrite#Claude#AST
1200

아키텍처

[의존성의 방향을 따라 2/5] 의존 그래프를 읽는 Planner

레포 간 의존성을 그래프로 복원해 변경 전파 순서를 자동 계산하는 Planner를 설명했습니다. 또한 Kotlin과 Spring Boot처럼 변경 유형에 따라 upstream-first와 downstream-first를 구분하는 방법을 정리했습니다.

#Gradle#Kotlin#Spring Boot
900

백엔드

[의존성의 방향을 따라 2/5] 의존 그래프를 읽는 Planner

레포 간 의존성을 그래프로 읽어 안전한 변경 순서와 전파 방향을 계산하는 Planner를 설명했습니다. 변경 유형에 따라 upstream-first, downstream-first, 병렬 계획이 달라지는 점을 다뤘습니다.

#Spring Boot#Kotlin#Gradle
2400

아키텍처

[의존성의 방향을 따라 1/5] 버전업이 고통인 이유

50개 레포와 3,500개 모듈에서 Spring Boot 패치 버전업이 왜 조직 전체의 문제인지 설명했습니다. 수동 전파의 한계를 보여주고, 자동화된 recipe 기반 구조를 제안했습니다.

#Spring Boot#MySQL#Kotlin
1100

아키텍처

[의존성의 방향을 따라 1/5] 버전업이 고통인 이유

50개 레포와 3,500개 모듈 환경에서 Spring Boot 패치 버전업이 왜 조직 전체의 문제가 되는지 설명했습니다. 수동 전파의 병목을 줄이기 위해 자동화와 빌드 검증 중심의 Evergreen 구조를 제안했습니다.

#Spring Boot#Kotlin#MySQL
4400

AI

[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 4/5] Acceptance 증명이 리뷰를 바꾼다

PR 리뷰의 첫 질문인 동작 확인을 E2E와 데모 녹화로 자동화했습니다. 그 결과 리뷰어가 설계와 구조 검증에 더 집중하도록 전환했습니다.

#Playwright#Gradle#Kotlin
4400

아키텍처

[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 3/5] Standalone App: 도메인 슬라이스 독립 실행

Hexagonal Architecture로 Issue 도메인을 standalone-app으로 독립 실행해 핵심 비즈니스 로직만 검증하는 구조를 소개했습니다. AI 에이전트의 빠른 피드백 루프와 격리된 검증 환경을 만드는 방법을 설명했습니다.

#Hexagonal Architecture#Kotlin#Spring Boot
3300

AI

[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 2/5] 빌드 피드백이 AI를 가르친다

AI 코딩 에이전트가 받는 빌드 피드백을 유형별로 비교하며 정보 품질 차이를 분석했습니다. 가장 중요한 규칙은 컴파일 타임에 강제하고, 에러 메시지와 테스트 실패를 더 명확하게 설계해야 한다고 정리했습니다.

#Kotlin#Gradle#컴파일 에러
300

AI

[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 2/5] 빌드 피드백이 AI를 가르친다

AI 코딩 에이전트에게 빌드 피드백 유형별 정보 품질이 어떻게 다른지 분석했습니다. 컴파일 타임 검증과 맥락 있는 에러 메시지가 가장 효과적이라고 정리했습니다.

#Kotlin#Gradle#컴파일 에러
5400

AI

[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 1/5] 프롬프트보다 구조가 먼저다

프롬프트보다 코드베이스 구조가 AI 활용의 하한선을 결정한다는 관점을 설명했습니다. 빌드 가드레일과 모듈 경계로 에이전트의 잘못된 의존성을 즉시 차단하는 방법을 다뤘습니다.

#프롬프트 엔지니어링#Gradle#Kotlin
800

AI

[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 1/5] Agentic Engineering: 빌드가 에이전트를 가르친다

AI 코딩 에이전트의 성능은 프롬프트보다 코드베이스 구조에 더 크게 좌우된다고 설명했습니다. 빌드 가드레일과 모듈 경계가 에이전트의 잘못된 수정을 빠르게 막는 핵심이라고 정리했습니다.

#Kotlin#Spring Boot#Gradle
7100

데브옵스

[코드가 환경을 모르는 구조 7/7] Variant와 스냅샷 캐시, 그리고 다섯 축의 총합

테스트 인프라에서 variant와 스냅샷 캐시로 프로덕션의 분리를 그대로 재현하는 구조를 설명했습니다. 경계를 명확히 하면 교체 가능성이 높아지고 실험 속도도 빨라진다고 정리했습니다.

#Kotlin#MySQL#Kafka
4200

백엔드

Composite PK에서 시작된 Spring Boot 4 / Spring Batch 6 업그레이드 기록

Spring Data JDBC의 Composite ID 적용을 계기로 Spring Boot 4와 Spring Batch 6 업그레이드를 진행했습니다. 복합키 매핑, 배치 메타데이터 변경, Kotlin·Jackson·Gradle 호환성까지 함께 정리했습니다.

#Spring Boot#Spring Batch#Spring Data JDBC
15300

아키텍처

[코드가 환경을 모르는 구조 4/7] 타임머신 — 시간 축을 교체한다

HR SaaS에서 시간을 비즈니스 입력으로 보고, 요청 헤더와 `Clock` Adapter로 현재 시점을 교체하는 타임머신 구조를 설명했습니다. 비동기 경계 전파와 환경별 활성화, 서드파티 시계 호출의 한계도 함께 다뤘습니다.

#헥사고날 아키텍처#Spring Boot#Kotlin
600

아키텍처

[코드가 환경을 모르는 구조 4/7] 타임머신 — 시간 축을 교체한다

HR SaaS에서는 시간이 급여와 연차 결과를 바꾸는 입력이므로 요청 단위로 교체 가능하게 만들었습니다. Clock 포트와 헤더 기반 Adapter, 비동기 컨텍스트 전파, 환경별 활성화로 타임머신을 구현했습니다.

#Kotlin#REST API#cloud
3700

아키텍처

[코드가 환경을 모르는 구조 3/7] IaC에도 헥사고날이 관통한다

IaC를 헥사고날 구조로 재해석해 spec과 클라우드 구현을 분리하는 방식을 소개했습니다. Kotlin 타입 검증과 스택 분리로 오류를 줄이고 멀티클라우드 확장성을 높였습니다.

#IaC#Terraform#Kotlin
1100

아키텍처

[코드가 환경을 모르는 구조 3/7] IaC에도 헥사고날이 관통한다

IaC에서도 헥사고날 구조를 적용해 `spec`를 Port, 클라우드 모듈을 Adapter로 분리했습니다. 컴파일 타임 검증과 스택 분리로 경계 오류와 블라스트 반경을 줄였습니다.

#Kotlin#Terraform#IaC
6800