![[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
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![[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
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[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
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![[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
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[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
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![[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
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쿠팡 파트너스
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이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
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
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ChatGPT보다 오래 사용하는 AI 서비스, 그 뒤의 백엔드 팀 이야기
제타 백엔드 팀의 비동기·다중 저장소·멀티 클러스터 기반 운영 구조를 소개했습니다. 실험 인프라와 자동화, 장애 재발 방지로 대규모 트래픽을 관리합니다.
#Kotlin#Spring Boot
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[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
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![[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
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[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
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![[미래를 담아낸 뼈대 6/7] AI가 읽을 수 있는 코드베이스](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/7501b9f19ba077678e03fbf57779dfded072b60e-1684x1030.png)
[미래를 담아낸 뼈대 6/7] AI가 읽을 수 있는 코드베이스
AI 코딩 에이전트 시대에 빌드와 구조가 아키텍처 가드레일로 작동하는 방식을 설명했습니다. Standalone E2E와 Acceptance 증명으로 코드 리뷰의 무게 중심을 바꾸는 사례를 다뤘습니다.
#LLM#Kotlin
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무신사 Self-POS — Zero to One 구축기: 직원이 사라진 계산대, 그 자리를 채운 경험 설계
무신사 Self-POS — Zero to One 구축기: 직원이 사라진 계산대, 그 자리를 채운 경험 설계
무신사 매장의 Self-POS를 Zero to One으로 설계한 과정입니다. 필드 리서치와 AI 시각화를 바탕으로 결제 속도, 회원 전환, 글로벌 대응을 함께 풀었습니다.
#UI/UX#Kotlin
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LLM을 이용한 서비스 취약점 분석 자동화 #2
LLM과 MCP, SAST를 결합해 서비스 취약점 분석 자동화 구조를 구현한 과정을 소개했습니다. 토큰 비용과 지속 가능성을 줄이기 위해 오픈 모델과 에이전트 분업도 적용했습니다.
#LLM#보안
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