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MSA도, 모놀리스도 아닌 제3의 선택 — Spring Modulith

Spring Modulith로 모놀리스와 MSA의 중간 형태인 Modular Monolith를 도입해 모듈 경계와 의존성 검증을 자동화했습니다. 이벤트 영속화, 시나리오 테스트, 자동 문서화와 모니터링 연동으로 모듈 통신과 운영을 개선했습니다.

MSA도, 모놀리스도 아닌 제3의 선택 — Spring Modulith

Sentry를 바로 도입하지 않고 200줄 에러 트래커를 만든 이유

Sentry 대신 200줄짜리 자체 클라이언트 에러 트래커를 만들어 핵심 기능만 운영했습니다. 에러 수집·fingerprint 기반 중복 집계·DB 기준 알림으로 반복 에러를 효과적으로 식별했습니다.

Sentry를 바로 도입하지 않고 200줄 에러 트래커를 만든 이유

CJ올리브영의 AI 협업 개발 프로세스 구축, AI-DLC 실전 도입 사례

AI-DLC와 Kiro를 도입해 CJ올리브영이 3일 워크숍으로 5개 과제 프로토타입을 구현했습니다. 요구사항 중심의 Inception과 반복적 Construction으로 AI 협업을 조직화했습니다.

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GloZ의 Amazon OpenSearch Service를 기반으로 한 자연어 이력서 검색 시스템 구축 사례 — Part 1: 데이터 파이프라인과 인덱싱

GloZ는 OpenSearch와 Bedrock을 이용해 이력서 검색 데이터 파이프라인과 인덱싱을 재설계했습니다. 하이브리드 검색, 한국어 형태소 분석, 임베딩 자동화로 검색 품질 향상을 도모했습니다.

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카프카 파티션 개수 산정식 설계 여정

Kafka 파티션 수를 producer 처리량과 consumer lag catch-up 요구량, 그리고 Broker/컨슈머 병목까지 함께 고려해 산정하는 방법을 정리했습니다. Confluent Cloud Enterprise 기준으로 ingress/egress를 실측해 egress 0.1MB/s와 catch-up 배수 5 같은 기본값을 도출했습니다.

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AI 스페셜리스트와 자동사냥 — 하네스로 제어하는 AI 파이프라인

슬로우 쿼리 대응을 AI 스페셜리스트와 하네스로 자동화하는 7-Stage 파이프라인을 소개합니다. 통합 diff 패치 생성, EXPLAIN/실측 정합성 검증, PR 리뷰 폐쇄 루프 및 오류 격리까지 설계합니다.

AI 스페셜리스트와 자동사냥 — 하네스로 제어하는 AI 파이프라인

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

Variant로 컨테이너와 스키마 경계를 명확히 하고 스냅샷 캐시로 Liquibase 비용을 줄였습니다. 그 결과 통합 테스트 시간이 크게 단축되어 개발 피드백 루프가 개선되었습니다

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