
올영매장은 MSA 환경에서 흩어진 도메인 데이터를 어떻게 연동했을까?
MSA 환경에서 매장 데이터 연동 방식을 데이터 특성에 따라 다르게 설계한 사례를 다뤘습니다. Redis 캐시와 Kafka 이벤트를 조합해 API 부담을 줄이고 실시간성을 확보했습니다.

MSA 환경에서 매장 데이터 연동 방식을 데이터 특성에 따라 다르게 설계한 사례를 다뤘습니다. Redis 캐시와 Kafka 이벤트를 조합해 API 부담을 줄이고 실시간성을 확보했습니다.

RAG의 필요성과 동작 원리를 설명하고, 교육 운영 시스템에 적용한 구현 사례를 정리했습니다. 6단계 구현 가이드와 색인·검색 설계 포인트도 함께 소개했습니다.

멀티 센터 전환에 맞춰 배송최적화 시스템을 도입하고 주문분배·이관을 자동화했습니다. 그 결과 배송 리드타임을 평균 14시간 단축하고 운영 개입을 크게 줄였습니다.

단일 Queue의 HOL Blocking과 인스턴스 단위 스케일링 비효율을 논리적 파티셔닝으로 개선했습니다. Partition별 독립 스케일링으로 10만 건 처리 시간을 25분에서 4분으로 줄였습니다.

단일 큐에서 발생하던 HOL Blocking을 논리적 파티셔닝으로 완화했습니다. Coordinator 기반 독립 스케일링으로 10만 건 처리 시간을 84% 줄였습니다.
Stage 환경에서 Locust 트래픽을 기반으로 카오스 실험 결과를 정리했습니다. Pod 지연과 외부 API 차단이 서비스와 사용자 경험에 미치는 영향을 확인하고 개선 포인트를 도출했습니다.

고객 타게팅 정교화를 위해 주문·쿠폰·장바구니 데이터를 ClickHouse 기반 OLAP로 옮긴 과정을 정리했습니다. 다만 ReplacingMergeTree, JOIN, Point Query 한계를 보완하려고 하이브리드 아키텍처를 함께 도입했습니다.

고객 타게팅 정교화를 위해 대용량 커머스 데이터를 처리할 OLAP로 ClickHouse를 도입했습니다. 다만 JOIN, Point Query, 업데이트성 데이터 제약은 Hot/Cold 분리와 보조 저장소로 보완했습니다.


Amazon EKS 전환 이후 누적된 운영 toil을 줄이기 위해 Kiro로 Spec-driven IDP를 구축한 사례를 소개했습니다. 문서화된 요구사항과 체크리스트 기반 자동화로 개발자 셀프서비스와 운영 효율을 높였습니다.

뱅크샐러드는 게임형 앱테크 서비스의 데이터 정합성을 위해 낙관적 락을 적용했습니다. 버전 필드와 상태 분리, 시간 차분 정산으로 재시도 없이도 안정성을 확보했습니다.
이구위크 전시 장애는 Redis의 네트워크 대역폭 초과와 버스트 크레딧 소진으로 발생했습니다. 이후 노드 스케일업, 모니터링 강화, 로컬 캐시 도입으로 재발 방지와 성능 개선을 진행했습니다.
Elasticsearch 데이터 노드 재시작 시 캐시 미적재로 레이턴시가 급증하는 문제를 다뤘습니다. search-coordinator와 웜업 절차로 배포 중에도 안정적으로 트래픽을 받도록 개선했습니다.