![[코드가 환경을 모르는 구조 7/7] Variant와 스냅샷 캐시, 그리고 다섯 축의 총합](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/05ffda096002d40620c7bc75e64174185b7d8a1d-1684x1030.png)
[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
36005분
필터 1
![[코드가 환경을 모르는 구조 5/7] Rewrite Host — 공간 축을 교체한다](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/880cbd1201bc94d8f408147dcd135aef78e683b4-1684x1030.png)
[코드가 환경을 모르는 구조 5/7] Rewrite Host — 공간 축을 교체한다
MSA 환경에서 전체 시스템을 띄우지 않고 수정 중인 서비스만 로컬로 교체하는 Rewrite Host를 소개했습니다. 디버그 헤더로 라우팅을 바꾸고, 응답 헤더로 적용 여부를 알려주는 방식입니다.
#MSA#Spring Cloud Gateway
29005분
![[코드가 환경을 모르는 구조 4/7] 타임머신 — 시간 축을 교체한다](https://flex.team/blog/og/main.jpg)
[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
0005분
StarRocks 운영기: Resource Group으로 멀티테넌트 워크로드 격리하기
StarRocks에서 Resource Group으로 멀티테넌트 워크로드를 분류하고 CPU 우선순위를 조절한 운영 경험을 정리했습니다. 서비스 SLA가 필요한 경우에는 exclusive_cpu_cores와 주의점을 함께 적용했습니다.
#Starrocks#Resource Group
36005분
45분 배치에서 준실시간으로! 다수 도메인 데이터를 Kafka로 통합한 전환기
상품·쿠폰·증정·프로모션 데이터를 Kafka 기반 준실시간 구조로 전환한 사례입니다.\nRedis Pub/Sub, Aggregation Topic, Shadow Table로 정합성과 안전한 이관을 확보했습니다.
#Kafka#Redis
267005분
채널톡 메인 백엔드 서버 CI 개선기
채널톡 메인 백엔드 서버 CI 개선기
채널톡 메인 백엔드 서버의 CI 병목을 단계적으로 분해해 개선한 과정을 정리했습니다. 공유 상태 제거, prepare 분리, 동적 큐와 캐시로 실행 시간을 크게 줄였습니다.
#CI/CD#Java
0005분
채널톡 메인 백엔드 서버 CI 개선기
AI가 코드를 빠르게 만들수록 CI 병목과 피드백 속도가 더 중요해졌습니다. 채널톡은 공유 상태 제거와 캐시, 동적 큐로 메인 백엔드 CI를 36.6분에서 15분대까지 줄였습니다.
#CI/CD#Java
28005분
Apache Flink + RocksDB 튜닝으로 광고 Frequency Capping 실시간 집계를 일주일까지 확장하기
Apache Flink와 RocksDB 튜닝으로 광고 Frequency Capping 실시간 집계를 7일 구간까지 확장한 사례를 다루었습니다. 세 개의 Flink 앱으로 분리해 병목을 각각 해결하고 Redis 단일 조회 구조로 단순화했습니다.
#Apache Flink#RocksDB
94005분
여기어때 이벤트 기반 통합 알림 플랫폼 구축기 Part 2. How?
여기어때 이벤트 기반 통합 알림 플랫폼 구축기 Part 2. How?
여기어때의 통합 알림 플랫폼 NotiHub 설계와 핵심 의사결정을 정리했습니다. Kafka, Redis, HPA, 샤딩으로 안정성과 확장성을 함께 확보했습니다.
#Kafka#Redis
68005분
여기어때 이벤트 기반 통합 알림 플랫폼 구축기 Part 1. Why?
여기어때 이벤트 기반 통합 알림 플랫폼 구축기 Part 1. Why?
알림이 과잉·분산되며 중요한 신호가 묻히는 문제를 해결하기 위해 NotiHub를 구축했습니다. 기존 웹훅 호환성을 유지하면서 이벤트 기반 라우팅과 팀 단위 운영 체계를 도입했습니다.
#Kafka#Redis
115005분
Hive에서 Iceberg로: 데이터 반영 속도 12배 향상의 비밀
Hive 기반 전체 재작성 ETL의 한계를 Iceberg와 Flink로 개선한 사례를 소개했습니다. 체크포인트, 2PC, 파티셔닝 최적화로 데이터 반영 속도를 12배 높였습니다.
#Apache Iceberg#Apache Flink
64005분
LINE 서비스의 대규모 광고 데이터를 처리하기 위한 Spark on Kubernetes 적용기
LINE Ads의 대규모 광고 데이터를 처리하기 위해 Spark on Kubernetes를 도입한 사례입니다. 성능 향상, 비용 절감, 버전 유연성을 함께 확보했습니다.
#Spark#Kubernetes
86005분