
배송최적화 시스템 구축기 Part 02. 복잡한 비즈니스 로직에 유연한 디자인 패턴 입히기
복잡한 배송 센터 결정 로직을 전략 패턴과 컴포지트로 분리해 확장성과 유지보수성을 높였습니다. DB 기반 룰 On/Off와 실행 순서 제어로 배포 없이 정책 변경과 성능 최적화도 가능하게 했습니다.

복잡한 배송 센터 결정 로직을 전략 패턴과 컴포지트로 분리해 확장성과 유지보수성을 높였습니다. DB 기반 룰 On/Off와 실행 순서 제어로 배포 없이 정책 변경과 성능 최적화도 가능하게 했습니다.

AI가 만든 코드를 어드민 화면으로 보여 주기 위해 브라우저 기반 Preview Runtime을 구축한 과정을 소개했습니다. 가상 파일 시스템, esbuild-wasm, import map, 패키지 사전 빌드로 격리성과 속도를 함께 해결했습니다.


모성보호휴가와 보상휴가, 주 52시간 관리를 HR 실무 기준으로 정리했습니다.\n휴가 기준 설정과 근무시간 사전 점검을 통해 일관된 근무관리가 필요함을 설명했습니다.


React 공통 컴포넌트로 결제 SDK 연동과 상태 관리를 일원화한 구현 경험을 정리했습니다. 인라인·팝업을 통합하고 성공·실패 후처리와 멱등성까지 고려한 설계가 핵심입니다.


배럴 import 때문에 필요한 컴포넌트 하나가 패키지 전체를 끌고 오는 문제를 해결했습니다. 경량 서브패스 엔트리를 추가해 번들을 크게 줄이고 재사용성을 유지했습니다.

9월 첫째 주 Google for Developers 위클리 업데이트에서 AI, Android, Flutter, Firebase 관련 최신 소식을 모아 소개했습니다. 관심 분야별 발표문을 확인해 세부 내용을 살펴볼 수 있습니다.


Amazon ECS에서 launch type과 capacity provider의 역할을 분리해 이해하고, 신규 서비스는 capacity provider 기반으로 설계하는 기준을 정리했습니다. 또한 Fargate, EC2, Managed Instances와 실행 형태별 선택 포인트를 비교했습니다.


Amazon ECS의 배포 전략, 네트워크, 스토리지, 플랫폼 옵션을 상황별로 정리했습니다.\n서비스 쿼터와 기동 상한까지 함께 살펴 설계 기준을 제안했습니다.
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Alert를 자동으로 묶고 근본 원인까지 분석하는 SRE Observer 개발 과정을 소개했습니다. 근거 기반 가드레일과 승인 경계로 과신을 막고 대응 자동화를 설계했습니다.
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삼성계정 서비스의 AIOps가 실제 운영에서 어떻게 활용되는지와 업무 변화, 자율성 확장 방향을 다뤘습니다. 장애 분석·변경 추적·리포트 자동화 사례와 함께 Level 3, 4 전환 준비를 설명했습니다.


삼성계정 운영팀이 AgentCore 기반 멀티 에이전트 AIOps를 3계층 구조로 설계한 과정을 소개했습니다. 분석 자동화부터 관측, 평가, 가드레일까지 운영 가능한 자율화 토대를 구축했습니다.
무신사 Retail Platform QA팀의 회귀 테스트 자동화 여정을 다뤘습니다. Playwright, Slack 봇, AI 기반 TC 생성기로 테스트 시간을 크게 줄인 사례입니다.
AI 코딩 도구로 개발 속도는 빨라졌지만 조직 생산성은 그대로인 이유를 살피는 파일럿 이야기입니다. 이후 요기요에서의 변화도 함께 다룹니다.