
장애 대응보다 중요한 장애 복구 설계 — RTO/RPO를 현실적으로 잡는 법
장애 대응과 별개로 복구 설계를 사전에 준비해야 한다는 점을 RTO/RPO로 설명했습니다. 워크로드 티어링과 DR 전략 선택, 정기적인 복구 테스트의 필요성을 정리했습니다.

장애 대응과 별개로 복구 설계를 사전에 준비해야 한다는 점을 RTO/RPO로 설명했습니다. 워크로드 티어링과 DR 전략 선택, 정기적인 복구 테스트의 필요성을 정리했습니다.


Atlassian Cloud의 Organization·Site·앱·사용자 계층을 회사 건물 비유로 설명했습니다. 사용자 계정, 앱 접근 권한, 관리자 역할을 구분하는 기준을 안내합니다.


인프라 문의가 늘자 사람을 늘리지 않고, 같은 정보에서 시작하는 업무 요청 구조를 만들었습니다. 5분 내 자동 배정과 트리아지로 응답 지연과 미처리 문의를 줄이고, 장애 대응과 팀 생산성도 개선했습니다.

AI가 팀 맥락을 이어받도록 지식 구조와 작업·결정·사고 기록을 하네스로 축적했습니다. 오답 자동 반영을 막고 실행 피해를 제한하기 위해 사람 검토와 다층 통제를 적용했습니다.

9월 넷째 주 Google for Developers의 주요 업데이트를 모아 소개했습니다. AI, Android, Flutter 관련 새 소식과 번역본 안내를 함께 전했습니다.

배송준비중 단계에서 막히던 주문 취소를 앱에서 직접 가능하게 바꾼 사례입니다. 배송유형별 마감 시점을 재정의하고 Kafka, Redis 락, SQS로 동시성과 장애를 처리했습니다.

레거시 문자 발송 데몬을 걷어내기 위해 CDC와 Kafka를 이용한 과도기 구조를 설계했습니다.수십 개 서비스를 한 번에 바꾸지 못하는 상황에서 안전한 전환과 관측성을 확보한 사례를 설명했습니다.
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PostgreSQL 조인 검색을 Elasticsearch로 옮기며 Logstash 폴링과 Debezium CDC를 비교했습니다. 삭제 반영 문제를 해결하기 위해 WAL 기반 CDC와 검색 서비스 분리를 적용했습니다.


병원 전자문진 시스템의 링크 로그인에서 정식 회원 정보가 노출되는 취약점을 발견하고 보완했습니다. 로그인 방식을 토큰 claim으로 구분해 링크 세션을 게스트처럼 제한하도록 개선했습니다.

자동승인 대기 지연을 줄이기 위해 아웃박스 큐를 걷어내고 단일 폴링 구조로 바꿨습니다. 후보 조회와 재시도를 분리해 외부 부하는 유지한 채 처리 시작 시간을 10초 이내로 개선했습니다.

전세대출 문의가 많아지던 문제를 AI 상담 서비스로 풀어낸 사례를 소개했습니다. 사용자가 자주 묻는 질문을 먼저 보여줘 상담 사용률과 전화 문의를 줄였습니다.

브라우저에서 SVG 필터로 이미지를 보정하는 글입니다. 다만 본문 접근이 차단되어 세부 내용은 확인할 수 없었습니다.

같은 PR도 LLM과 프롬프트에 따라 놓치는 결함이 달라질 수 있음을 짚었습니다. 여러 LLM을 동시에 활용해 관점별 코드리뷰를 시도하는 Code Review War를 소개했습니다.

AI로 분석 툴 노트북을 빠르게 검증하고, 디자인으로 밀도와 사용성을 완성한 3개월의 과정을 정리했습니다. 고객이 실제로 쓸 수 있는 제품이 되기까지의 판단과 협업 방식을 소개합니다.