

뉴욕 DASH2024에서 전파한 올리브영의 데이터독 활용 사례
올리브영이 뉴욕 DASH2024에서 데이터독 활용 사례를 발표한 준비와 현장 경험을 소개했습니다. 발표 선정부터 슬라이드 검토, 드라이런, Tech Check까지의 과정을 공유했습니다.
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올리브영이 뉴욕 DASH2024에서 데이터독 활용 사례를 발표한 준비와 현장 경험을 소개했습니다. 발표 선정부터 슬라이드 검토, 드라이런, Tech Check까지의 과정을 공유했습니다.


올영 세일 기간의 주문·결제 안정성을 위해 모니터링과 알림, 배치 검증 체계를 운영한 사례입니다. 세일 이후 회고로 반복 오류를 줄이고 고객 경험 개선을 이어갔습니다.


올리브영 QA가 Datadog을 이용해 배포 전후 이슈를 감지하고 로그, RUM, Synthetics로 품질을 관리한 사례를 소개했습니다. 추가로 Session Replay와 User Journeys 같은 기능의 활용 가능성도 살펴보았습니다.

왓챠는 추천 서비스의 Monolithic 추론 구조를 분리된 TorchServe 기반 서버로 개선했습니다. CPU 최적화와 모델 경량화, Datadog 모니터링으로 성능과 안정성을 함께 높였습니다.


올리브영은 인시던트 선언부터 대응, 보고, 재발 방지까지의 체계를 정리해 운영하고 있습니다.\n전체 Usecase와 CSP, 레벨 기준을 바탕으로 빠른 전파와 사후 리뷰를 강화했습니다.

DASH 2023 참가 후기를 통해 Datadog의 워크숍, 키노트, 한국어 세션, 부스 체험을 정리했습니다. Bits AI, Trace Queries, Flex Logs 같은 신규 기능과 현장 교류 경험도 공유했습니다.


주문소요시간을 줄이기 위해 결제 동선과 UI를 줄인 사례를 소개했습니다. 고객 행동 데이터를 바탕으로 불필요한 선택과 얼럿을 제거해 결제 속도를 개선했습니다.


Datadog Dash 2022에서 모니터링 신기능과 핸즈온 워크숍을 경험했습니다. OpenTelemetry 연동과 서비스·비용·데이터 흐름 관리 기능을 소개합니다.
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Datadog Dash 2022 컨퍼런스와 뉴욕 본사 방문 경험을 공유한 글입니다. 신규 기능 소개와 워크샵, 현장 분위기, 오프라인 참석의 장점을 중심으로 정리했습니다.

리디 데이터사이언스팀이 기존 시스템을 활용해 머신러닝 파이프라인을 구축한 사례를 소개했습니다. 학습, 배포, A/B 테스트, 모니터링까지 유기적으로 연결해 운영 효율을 높였습니다.


Datadog으로 주문결제 모니터링 대시보드를 구축한 과정과 알람 체계를 소개했습니다. 로그 포맷 개선과 대시보드 구성으로 장애 인지와 대응 속도를 높인 사례입니다.


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.

AWS에서 결제플랫폼의 운영 부담을 줄이기 위해 EKS on Fargate 도입 과정을 소개했습니다. 클러스터 구성, ALB 연동, 오토스케일링, 로그 수집까지의 구축 방법을 정리했습니다.


비동기 결제 결과 수신 실패로 발생한 결제 미매칭을 동기식 인증·승인 분리 구조로 개선했습니다.\n단계별 Datadog 모니터링을 강화해 대규모 트래픽에서도 미매칭 0건을 기록했습니다.