![[미래를 담아낸 뼈대 1/7] 컴파일이 지키는 아키텍처](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/1f5ee4bdfd63e6846d79a6a0a9787e84e6e74208-1684x1030.png)
[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
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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필터 1
여기어때 Secret 플랫폼 구축기 Part 2: 시크릿 저장소를 전체 서비스에 적용하기까지
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
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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
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“이번 달도 밤샘 정산입니다.” — 정산 시스템은 어떻게 만들었을까 (실전편)
“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
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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
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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
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컬리의 입고 시스템이 외부 인입 데이터를 안전하게 동기화하는 방법
외부 입고 데이터 동기화에서 DB와 Kafka 간 원자성 문제를 아웃박스 패턴으로 보완했습니다.\nSpring Kafka 재시도 토픽으로 선행 정보 지연에 따른 실패를 자동 복구하도록 구성했습니다.
#Kafka#Spring Boot
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![[VOD] re:COMMIT 오늘부터 스타트업 개발자입니다: 서비스 설계에서 놓치기 쉬운 것들](https://tech.goorm.io/wp-content/uploads/2025/12/REcommit_thumbnail-1024x570.png)
[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
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
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
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Sprint Boot 에서 HTTP/3(QUIC) 적용 및 성능 비교
Spring Boot 게이트웨이에 Netty 기반 HTTP/3(QUIC)를 적용하는 설정을 소개했습니다. 대용량 데이터에서 TCP보다 빠른 성능 결과를 확인했습니다.
#Spring Boot#HTTP
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AICX: 수작업의 한계를 넘다. AI 기반 여행 상품 운영 자동화 구축기
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
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AOP 기반 Feature Toggle 라이브러리
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
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@RequestCache: HTTP 요청 범위 캐싱을 위한 커스텀 애너테이션 개발기
@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
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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
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