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[미래를 담아낸 뼈대 1/7] 컴파일이 지키는 아키텍처
flex
아키텍처

[미래를 담아낸 뼈대 1/7] 컴파일이 지키는 아키텍처

HR SaaS에서 트래픽보다 중요한 아키텍처 일관성과 도메인 경계를 다루는 방식을 소개했습니다. 빌드 도구로 규칙을 강제해 구조를 유지하는 접근을 설명했습니다.

#Hexagonal Architecture#module
4400
여기어때
데브옵스

여기어때 Secret 플랫폼 구축기 Part 2: 시크릿 저장소를 전체 서비스에 적용하기까지

여기어때는 Secrethub를 EKS 환경에 먼저 적용하고 ESO로 Secret을 자동 동기화하도록 설계했습니다. Spring Boot 공통 Loader와 Shadow Jar를 통해 전사 확산과 의존성 충돌 방지를 함께 해결했습니다.

#Kubernetes#AWS
4600
오프라인 매장에 코드를 배포하다 Part 1: 종이 없는 매장을 만드는 데이터 파이프라인 구축
올리브영
백엔드

오프라인 매장에 코드를 배포하다 Part 1: 종이 없는 매장을 만드는 데이터 파이프라인 구축

오프라인 매장의 종이라벨을 전자라벨로 전환하며 메시지 기반 데이터 파이프라인을 구축했습니다. 비동기 동기화와 중앙 관제로 운영 효율과 데이터 일관성을 높였습니다.

#Kotlin#Spring Boot
8900
무신사
백엔드

“이번 달도 밤샘 정산입니다.” — 정산 시스템은 어떻게 만들었을까 (실전편)

정산 도메인의 특성에 맞춰 이벤트 처리와 배치 처리를 분리한 하이브리드 구조를 설명했습니다. Kafka, Spring Batch, Argo Workflow로 실패와 재처리를 전제로 한 정산 시스템을 구현했습니다.

#Kotlin#Spring Boot
20200
소프트웨어 3.0 시대를 맞이하며
토스
AI

소프트웨어 3.0 시대를 맞이하며

Software 3.0 시대의 의미와 Claude Code를 기존 레이어드 아키텍처로 해석하는 관점을 정리했습니다. 또한 HITL, 토큰 관리, Skill 설계에서의 실전 주의점을 함께 다뤘습니다.

#LLM#Claude Code
30400
컬리의 입고 시스템이 외부 인입 데이터를 안전하게 동기화하는 방법
마켓컬리
백엔드

컬리의 입고 시스템이 외부 인입 데이터를 안전하게 동기화하는 방법

외부 채널 입고 정보를 안전하게 동기화하기 위해 아웃박스 패턴과 재시도 토픽을 적용한 사례를 소개했습니다. Spring Kafka와 Namastack Outbox로 원자성, 재시도, 실패 알림을 정리했습니다.

#Spring Boot#Kafka
16300
[VOD] re:COMMIT 오늘부터 스타트업 개발자입니다: 서비스 설계에서 놓치기 쉬운 것들
구름
기타

[VOD] re:COMMIT 오늘부터 스타트업 개발자입니다: 서비스 설계에서 놓치기 쉬운 것들

스타트업 개발자가 서비스 설계에서 마주하는 핵심 의사결정 포인트를 다룹니다. 가상의 SNS 설계를 통해 기술 선택과 운영 관점을 함께 살펴봅니다.

#node.js#Spring Boot
3500
권한마다 보안 솔루션이 다르다면? 하이브리드 환경에서 우아하게 파일 보호하기
올리브영
아키텍처

권한마다 보안 솔루션이 다르다면? 하이브리드 환경에서 우아하게 파일 보호하기

권한에 따라 다른 파일 보안 솔루션을 적용하기 위해 전략 패턴과 AOP를 조합한 설계를 소개했습니다. 로컬 개발 제약은 Mock 전략과 프로파일 분리로 해결했습니다.

#AOP#전략 패턴
8300
마이리얼트립
AI

AICX: 수작업의 한계를 넘다. AI 기반 여행 상품 운영 자동화 구축기

여행 상품 운영의 수작업 과정을 AI로 자동화한 구축 사례를 소개했습니다. 데이터 통합, 카테고리 매칭, 번역, 적재 최적화와 프롬프트 개선 과정을 다뤘습니다.

#LLM#prompt
7400
펫프렌즈
백엔드

AOP 기반 Feature Toggle 라이브러리

AOP 기반 Feature Toggle 라이브러리의 전체 구조와 핵심 동작 흐름을 정리했습니다.\n멀티모듈, 라우팅 어노테이션, Registry, WebClient 조회를 통해 기능 전환을 유연하게 처리했습니다.

#AOP#Spring Boot
6300
네이버 D2
백엔드

@RequestCache: HTTP 요청 범위 캐싱을 위한 커스텀 애너테이션 개발기

HTTP 요청 범위에서 반복 호출을 막기 위해 @RequestCache를 설계한 과정을 정리했습니다. 요청 스코프와 Actuator 충돌로 발생한 예외와 해결 방향도 함께 다뤘습니다.

#Spring Boot#cache
10800
한계에 도달한 전시 서버, 그리고 우리의 해답
11번가
백엔드

한계에 도달한 전시 서버, 그리고 우리의 해답

전시 API 서버의 트래픽 증가와 Scale-in 전환에 맞춰 성능 최적화 과정을 정리했습니다. MongoDB 커넥션, 재시도 정책, 캐시와 조회 로직을 조정해 TPS와 안정성을 함께 높였습니다.

#Java#MongoDB
12210
SDUI의 성능 병목을 넘어: 올리브영 로컬 캐시 기반 백엔드 최적화 성공기
올리브영
백엔드

SDUI의 성능 병목을 넘어: 올리브영 로컬 캐시 기반 백엔드 최적화 성공기

SDUI의 트래픽 병목을 Caffeine과 Redis 이중 캐시로 해결한 사례를 소개했습니다. 백오피스 즉시 무효화와 프리워밍으로 1ms 미만 응답 성능을 확보했습니다.

#Kotlin#Spring Boot
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“폭발적인 성장을 지탱하는 기술, 백엔드팀이 만드는 안정성과 확장성의 아키텍처”
미리디
백엔드

“폭발적인 성장을 지탱하는 기술, 백엔드팀이 만드는 안정성과 확장성의 아키텍처”

백엔드팀이 MSA 전환과 기술 고도화를 통해 빠르게 성장하는 서비스를 안정적으로 운영하는 과정을 소개했습니다. 검색 캐시 개선, DB 전환, 실시간 처리 최적화로 확장성과 성능을 함께 높였습니다.

#Java#Spring Boot
5800