

올리브영 셔터 이미지 업로드 성능 개선기
고화질 이미지 다장 업로드의 지연과 서버 부하를 줄이기 위해 병렬 업로드, PreSignedURL, 이미지 압축을 적용했습니다. 업로드 진행 상태 UI까지 개선해 평균 50% 이상 성능을 향상했습니다.
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고화질 이미지 다장 업로드의 지연과 서버 부하를 줄이기 위해 병렬 업로드, PreSignedURL, 이미지 압축을 적용했습니다. 업로드 진행 상태 UI까지 개선해 평균 50% 이상 성능을 향상했습니다.

외부 솔루션에 의존하던 HTML 상품 설명 영역을 내재화해 PC와 모바일 모두 빠르게 제공하도록 개선했습니다. 또한 이미지 검증과 비동기 가공 파이프라인을 구축해 운영 안정성과 유지보수성을 높였습니다.


AWS Serverless Image Handler를 도입해 이미지 크기 불일치와 백엔드 의존성을 줄였습니다. 점진적 적용과 캐시 버스팅으로 운영 리스크를 낮추고 성능을 개선했습니다.

AWS Re:Invent 2023 참관기와 세션 후기를 통해 클라우드·서버리스·성능 최적화 인사이트를 정리했습니다. 장애 회복력, 캐싱, 샤딩, 생성형 AI 서비스의 실무 적용 가능성도 함께 살펴봤습니다.


AWS re:Invent 2023 현장 참가 경험을 세션, 워크숍, 키노트 중심으로 정리했습니다. 특히 Amazon Q, CodeWhisperer, zero ETL 등 주요 발표와 인상 깊은 포인트를 소개했습니다.

엑셀 데이터 추출 기능이 느려지고 서버 부하가 커지는 문제를 개선한 경험을 공유했습니다. 비동기 이벤트와 Spring Batch Partitioning으로 처리 분리와 재다운로드 구조를 구성했습니다.
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AWS Lambda@Edge로 CloudFront 응답 시점에 이미지를 워터마킹하는 방법을 소개했습니다. Sharp로 합성하고 권한 설정과 배포 절차까지 함께 설명했습니다.


사운드 리소스 전달용 WebApp Sonic을 단순한 설계 원칙으로 구현한 사례를 소개했습니다.\nNext.js, S3, git을 조합해 버전 관리와 동기화를 처리하고 복잡한 기능은 최소화했습니다.

무신사 VoC를 자동 분류하기 위해 키워드 기반 접근과 AWS Comprehend를 함께 적용했습니다. 또한 Google 시트와 대시보드를 연결해 실무자가 바로 활용할 수 있는 리포팅 페이지를 만들었습니다.

이력성 데이터 증가로 MySQL 부담이 커져 S3와 Athena로 저장·조회 구조를 옮긴 사례를 다뤘습니다. Spark bucketing으로 필요한 데이터만 읽도록 최적화하는 흐름을 소개했습니다.

분석 데이터를 프로덕션에서 쉽게 쓰기 위한 데이터서빙 서비스 구축 과정을 소개합니다. 분석 테이블을 API로 제공하기 위해 S3, Airflow, Spark 등을 활용했습니다.


AWS 서버 구성 시 함께 고려할 항목들을 도메인, 로드밸런서, 오토스케일링 중심으로 정리했습니다.\n실무 적용을 위한 기본 절차와 테스트 서버 활용 팁도 함께 소개했습니다.


YAML 템플릿과 Airflow 팩토리 패턴으로 셀프 서빙 데이터 파이프라인을 구축했습니다.\n파티셔닝·의존성·멱등성을 추상화해 데이터 엔지니어 의존도를 낮췄습니다.


S3 업로드를 트리거로 AWS Lambda 이미지 리사이징을 구성한 사례를 정리했습니다. 무한 업로드 방지와 메모리 조정 같은 운영상 주의점도 함께 다뤘습니다.