

nginx 설정 없이 우아하게 서비스 점검하기 (上)
nginx 권한 없이 점검 중 화면 접근을 차단하는 AccessBlock을 애플리케이션 레벨에 구축했습니다. Redis 캐싱으로 DB 의존성을 낮췄지만 메타데이터 관리 의존성은 과제로 남았습니다.
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nginx 권한 없이 점검 중 화면 접근을 차단하는 AccessBlock을 애플리케이션 레벨에 구축했습니다. Redis 캐싱으로 DB 의존성을 낮췄지만 메타데이터 관리 의존성은 과제로 남았습니다.


SSR에서 개인화 필드 동기화와 중복 요청 문제를 GraphQL 커스텀 디렉티브로 해결한 사례를 소개했습니다.\n`@lazy`로 필요한 필드만 재조회해 네트워크 비용을 줄이고 개발자 경험을 개선했습니다.

주문서 결제 혜택을 더 직관적으로 보여주도록 UX와 상태 관리 구조를 개편했습니다. 그 결과 구매전환율과 혜택 사용 비중, 결제 속도가 함께 개선되었습니다.


GPT 기반 LLM의 추론 최적화와 양자화 개념을 설명했습니다. DeepSeek의 Latent Vector 기반 방식으로 KV Cache 메모리를 줄이는 사례도 다뤘습니다.

선물하기 전시 영역의 캐시 적용 방식을 커스텀 모듈과 AoP로 재구성했습니다. Redis 분산 락을 더해 캐시 스탬피드까지 해결했습니다.

BillSetting 조회 부하를 줄이기 위해 로컬 캐시와 Redis 글로벌 캐시를 시도했지만 각각 한계와 병목을 겪었습니다. 이후 Redis Pub/Sub 기반 분산 캐시로 전환해 RDB 조회를 93% 줄였습니다.

BillSetting 조회 부하를 줄이기 위해 로컬 캐시와 Redis 글로벌 캐시를 검토했지만 각각 한계가 있었습니다. 결국 Redis Pub/Sub 기반 분산 캐시로 전환해 RDB 조회를 93% 줄였습니다.
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무신사는 쿠폰 시스템의 레거시 병목을 분석해 API와 쿼리 구조를 개선했습니다. 그 결과 DB 성능을 64% 높이고 고트래픽 구간의 CPU 알람을 안정화했습니다.

Redis를 실무에서 사용할 때 유용한 핵심 팁을 정리했습니다. TTL 설정, 큰 키 방지, 자료구조 활용, 핫키 만료 대응이 핵심입니다.

Flutter 상태 관리 라이브러리 Riverpod의 기본 사용법과 서버 데이터 처리, 캐시, 오프라인 대응 같은 응용법을 소개했습니다. 또한 provider 설계 단순화, watch 최적화, 생명 주기 관리 같은 유의점도 정리했습니다.

토스뱅크 인턴들이 변수명 추천 플러그인과 민감정보 마스킹 플러그인을 만든 경험을 소개했습니다.\nDRI 문화와 수평적 협업 속에서 문제를 정의하고 해결하며 성장한 과정을 정리했습니다.


Aurora Auto Scaling으로 늘어난 읽기 복제본의 초기 성능 저하를 막기 위해 캐시 워밍 자동화 워크플로를 소개했습니다. Step Functions, EventBridge, Lambda를 조합해 운영 효율과 읽기 성능을 개선하는 방법을 설명했습니다.

시맨틱 캐싱을 도입해 채팅 AI 메시지 추천의 LLM 호출 비용을 크게 줄인 사례를 소개했습니다. 오프라인과 온라인 검증을 통해 약 25% HIT 비율과 연간 2억 원대 절감 효과를 확인했습니다.

금융 용어를 AI가 쉽게 설명하고 관련 상품까지 추천하는 사전 서비스를 만들었습니다. 응답 지연은 캐싱으로 줄이고, 프롬프트 구조화를 통해 원하는 형식의 답변을 유도했습니다.