![[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
Composite PK에서 시작된 Spring Boot 4 / Spring Batch 6 업그레이드 기록
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
140005분
![[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
![[코드가 환경을 모르는 구조 4/7] 타임머신 — 시간 축을 교체한다](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/6a70f8e2c090762cbd4b1a9d470f573cbc0fc038-1684x1030.png)
[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
33005분
[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
3005분
![[코드가 환경을 모르는 구조 3/7] IaC에도 헥사고날이 관통한다](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/b2a8cb4606e7b21da6b7f074f0c8238e9d02de14-1684x1030.png)
[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
68005분
[코드가 환경을 모르는 구조 1/7] 코드는 무엇을, 환경은 어디서 - 다시 더 깊이
코드가 무엇을 정의하고 환경은 어디서 주입할지 분리하는 원리를 설명했습니다. 이를 배포, 클라우드, 시간, 테스트 전반에 반복 적용하는 관점을 제시했습니다.
#Helm#ArgoCD
6005분
![[코드가 환경을 모르는 구조 1/7] 코드는 무엇을, 환경은 어디서 - 다시 더 깊이](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/d7669e80f5e28954ae4a8e30b97d6d297e7f7c35-1684x1030.png)
[코드가 환경을 모르는 구조 1/7] 코드는 무엇을, 환경은 어디서 - 다시 더 깊이
코드가 무엇을 정의하고 환경은 어디서 주입하는지라는 원리를 배포, 인프라, 테스트 전반에 걸쳐 설명했습니다. 경계를 구조에 새겨 교체 가능성과 안정성을 높이는 시리즈의 출발점입니다.
#Helm#ArgoCD
40005분
GraalVM Native Image 으로 기동 시간 11배 단축기
GraalVM Native Image 으로 기동 시간 11배 단축기
Jib에서 Buildpacks로 옮긴 뒤 GraalVM Native Image까지 적용해 기동 시간을 11배 단축했습니다. AI로 메타데이터 반복 보완을 자동화해 운영 적용 가능성까지 높였습니다.
#GraalVM#Spring Boot
11005분
[미래를 담아낸 뼈대 7/7] 의존성의 방향을 따라
의존성 그래프를 따라 레포 간 마이그레이션을 자동화하는 Evergreen 구조를 소개했습니다. 빌드 검증과 AI 보조로 버전업과 패치 전파를 빠르게 만드는 방식입니다.
#Spring Boot#Kotlin
5005분
![[미래를 담아낸 뼈대 7/7] 의존성의 방향을 따라](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/85a2456afffb0f96fb7c09ce89e31b7ad3400ab7-1684x1030.png)
[미래를 담아낸 뼈대 7/7] 의존성의 방향을 따라
의존성 그래프를 따라 마이그레이션을 자동 전파하는 Evergreen 구조를 소개했습니다. 표준화된 빌드 규칙과 AI 보조로 대규모 버전업을 빠르게 처리했습니다.
#Spring Boot#Kotlin
105005분
[미래를 담아낸 뼈대 6/7] AI가 읽을 수 있는 코드베이스
AI 코딩 에이전트 시대에는 빌드와 컴파일이 아키텍처를 지키는 가장 강한 가드레일이었습니다.\nStandalone 검증과 E2E 증명으로 코드리뷰는 동작 확인에서 설계 판단 중심으로 바뀌었습니다.
#Gradle#Kotlin
8005분