올리브영 결제 이야기 Part - 2
Datadog으로 주문결제 모니터링 대시보드를 구축한 과정과 알람 체계를 소개했습니다. 로그 포맷 개선과 대시보드 구성으로 장애 인지와 대응 속도를 높인 사례입니다.
#Datadog#모니터링
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
필터 1
컬리 공통 암호화 모듈의 동시성 이슈 해결하기
컬리 공통 암호화 모듈에서 간헐적인 `newPosition > limit` 버퍼 오류를 분석했습니다. 스레드 간 공유 버퍼가 원인이었고 `duplicate()`로 동시성 문제를 해결했습니다.
#AWS KMS#동시성
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오프라인 데이터가 필요할 땐, 로플랫!
오프라인 고객 데이터와 위치정보 기술을 활용하는 로플랫의 방식과 강점을 소개했습니다. 와이파이 핑거프린트의 한계를 인력·크라우드소싱·자동분석으로 보완한 내용입니다.
#빅데이터#WiFi
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Java APM에 대하여
Java APM에 대하여
Java APM의 개념과 동작 방식을 개략적으로 정리한 글입니다. 주요 용어와 모니터링 항목의 의미를 함께 설명했습니다.
#Java#모니터링
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카카오페이 주니어 서버 개발자의 이모저모
카카오페이 마케팅플랫폼팀 주니어 서버 개발자들의 업무와 적응 과정을 소개했습니다.\n스크럼·코드 리뷰·버디 제도와 프로젝트 전 과정 참여 경험을 공유합니다.
#Kafka#Java
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Datadog - "저는 모니터링 요정입니다. ✋"
ECS Fargate Task에 Datadog Agent를 추가하고 Spring Boot·React 트레이싱을 연결하는 방법을 소개했습니다.\nawsvpc 네트워크 모드의 Agent 호스트 설정과 컨테이너·클러스터 지표 확인 방법을 정리했습니다.
#Datadog#AWS
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
무조건 스켈레톤 화면을 보여주는게 사용자 경험에 도움이 될까요?
짧은 API 응답에 스켈레톤을 무조건 노출하면 오히려 화면이 덜그럭거릴 수 있음을 설명했습니다. React Suspense와 성능 지표를 활용한 지연 노출 방식을 제안했습니다.
#React#Suspense
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Sentry로 우아하게 프론트엔드 에러 추적하기
Sentry를 React 프론트엔드에 적용해 재현 어려운 클라이언트 오류를 추적하는 방법을 소개했습니다. Scope·Context·tag·fingerprint로 분석과 알람 조건을 정교화하는 방안을 설명했습니다.
#Sentry#React
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올리브영 결제 이야기 Part - 1
비동기 결제 결과 수신 실패로 발생한 결제 미매칭을 동기식 인증·승인 분리 구조로 개선했습니다.\n단계별 Datadog 모니터링을 강화해 대규모 트래픽에서도 미매칭 0건을 기록했습니다.
#결제#비동기
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데이터 자율주행을 위한 두가지 도구 대시보드와 데이터맵
문제 발견부터 실험까지 지원하도록 KPI·분석·모니터링 대시보드를 재구성했습니다. 핵심 지표의 연결 관계를 데이터맵으로 표현해 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.
#KPI#대시보드
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PostgreSQL 튜닝 - Autovacuum 최적화에 대하여
PostgreSQL 튜닝 - Autovacuum 최적화에 대하여
PostgreSQL MVCC에서 발생하는 dead tuple과 Autovacuum의 동작 기준을 설명했습니다. 테이블별 임계값·비용 설정과 모니터링으로 Data Bloat를 줄이는 방법을 제시합니다.
#PostgreSQL#Autovacuum
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화해 개발팀이 일하는 법 | 백엔드 개발자가 말하는 화해 개발팀
화해 백엔드 개발자의 역할과 성능·안정성 개선 노력을 소개했습니다. 소통, 코드 리뷰, 회고 중심의 개발 문화를 공유했습니다.
#Django#REST API
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코인원이 정의하는 ‘일하기 즐거운 환경’
코인원은 랩터TF를 통해 거래소에 고성능 분산 거래 엔진과 마이크로서비스를 적용했습니다.\nEKS 기반 컨테이너 운영, 모니터링, 데일리 스탠드업으로 안정성과 협업을 강화했습니다.
#MSA#Kubernetes
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Resource Monitoring Tool with Prometheus + Grafana
Prometheus와 Grafana로 GPU 클러스터 리소스를 수집·시각화하는 구성을 소개했습니다. Python 커스텀 exporter로 GPU 점유율 등을 보고하고 수집 주기별 부하를 고려했습니다.
#Prometheus#Grafana
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