
150개국 K-뷰티 플랫폼 뒤의 팀, 올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 번째 워크숍 이야기
올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 워크숍에서 GenAI 해커톤과 전략 아이디어톤을 진행했습니다. AI 생산성뿐 아니라 협업 구조와 검증의 중요성도 함께 확인했습니다.

올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 워크숍에서 GenAI 해커톤과 전략 아이디어톤을 진행했습니다. AI 생산성뿐 아니라 협업 구조와 검증의 중요성도 함께 확인했습니다.

Kubernetes Pod의 Request와 Limit을 실제 사용 패턴에 맞게 조정하는 Right-Sizing 기준 수립 과정을 다뤘습니다. P95, 버퍼율, 컴포넌트 특성, Throttling 지표를 함께 고려하는 방법을 정리했습니다.

EKS + ALB 환경에서 Blue/Green과 기본 Canary의 Promote 시 503이 발생하는 원인을 분석했습니다. Argo Rollouts Canary PingPong으로 selector 변경 없이 weight만 교대해 문제를 해결했습니다.

Kubernetes StatefulSet의 Immutable 제약을 우회해 PVC를 먼저 확장하고 Non-cascade로 컨트롤러만 교체하는 절차를 정리했습니다. 서비스 중단 없이 스토리지를 늘리는 실무 트러블슈팅 방법을 설명했습니다.

네이버 검색의 대규모 VictoriaMetrics 운영 구조와 Hot/Warm 2계층 설계를 소개했습니다. 메모리 한계를 해결하고 180대 장비를 무중단으로 전환한 방법도 공유했습니다.

Deep Insight의 프로덕션 전환을 하네스 엔지니어링 관점에서 정리했습니다. 에이전트 추론, 코드 실행, 저장소, 네트워크를 분리해 안정성과 보안을 높였습니다.

팀챗을 공용 인터페이스로 삼아 AI를 조직의 실행 흐름에 연결한 구축 사례를 소개했습니다.\nClaude Code 위에 상태머신, K8s 실행기, 메모리 계층을 얹어 보안 대응과 운영 점검까지 확장했습니다.

AI Native 레포를 조직 전체가 쓰는 실행 harness로 확장한 hollon-ai 구축기를 소개했습니다. 팀챗, Kubernetes, 상태머신, 메모리 계층으로 요청부터 복구까지 같은 흐름에 묶었습니다.
Job 워크로드는 중단에 취약해 EKS 노드그룹 오토스케일링이 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 PodAffinity로 bin-packing을 유도하고, 애노테이션으로 축소 중 종료를 막았습니다.
Job 워크로드를 위한 EKS Node Group 오토스케일링 적용 과정을 정리한 글입니다. Bin-packing과 강제 종료 방지, kubelet maxPods 조정까지 함께 다뤘습니다.

ADK로 싱글·멀티 에이전트를 만들고 MCP로 사내 시스템과 연동한 워크숍 내용을 소개했습니다. 작은 자동화부터 시작해 팀 전체로 AI 활용을 확산하는 방법을 공유했습니다.

Spring Boot Startup Time을 90초에서 30초로 줄인 6단계 최적화 과정을 정리했습니다. 프로파일링으로 원인을 찾고, Spring 내부 동작과 오픈소스 패치까지 활용해 병목을 해소했습니다.