

온보딩 회고
테이블링 백엔드 개발자의 3개월 온보딩 회고입니다. 장비 세팅, 과제 리뷰, 제품 이해, 첫 개발 참여를 통해 적응한 과정과 향후 학습 계획을 공유했습니다.
새로운 기술 블로그가 추가되었어요


테이블링 백엔드 개발자의 3개월 온보딩 회고입니다. 장비 세팅, 과제 리뷰, 제품 이해, 첫 개발 참여를 통해 적응한 과정과 향후 학습 계획을 공유했습니다.

Java 가상 스레드의 생성과 시작 과정을 소스 코드로 분석했습니다. 플랫폼 스레드와 Continuation 구조를 통해 동시성 효율을 높이는 원리를 설명했습니다.

카카오페이의 사내 성능 테스트 존을 소개하는 글입니다. 성능 테스트 진입 장벽을 낮추기 위한 내부 환경 구축 취지를 다룹니다.


외부 API에 의존하던 Reverse Geocoding 기능을 내재화해 비용과 장애 리스크를 줄였습니다. 데이터 선택, GeoHash, Point In Polygon을 거쳐 성능과 운영 효율을 함께 개선했습니다.


토니모리 공식몰 API의 응답 시간을 개선한 사례를 다뤘습니다. COUNT(*)를 EXISTS로 바꾸고 인덱스를 추가해 조회 성능을 높였습니다.

트랜잭션 롤백과 중복 조회에 의존하던 CDC의 한계를 짚고, QueryPie의 쿼리 시뮬레이션 기반 접근을 소개했습니다. DBMS 부하를 줄이면서도 변경 전후 데이터를 확보하는 구조와 효과를 설명했습니다.
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

600줄짜리 쿠폰 쿼리를 분리·캐싱·로직 이관으로 개선한 사례를 소개했습니다. 평균 지연시간과 DB 사용률을 낮추며 유지보수성과 비용 효율을 높였습니다.

LLM 시퀀스 생성 구조를 분석해 애플리케이션 지연 시간을 줄이는 방안을 소개합니다.\n캐릭터 페르소나 구현 경험을 바탕으로 실시간 응답 성능 최적화 전략을 공유합니다.


Next.js 기획전 개편에서 HTML 모듈 사이에 기존 상품 카드를 삽입하는 방법을 다뤘습니다. createRoot와 provider 중복 사용의 성능 영향을 측정해 설계 타당성을 검증했습니다.

Spring Boot 시작 시 발생하는 콜드 스타트 지연을 줄이기 위해 웜업 로직을 개선했습니다. 커스텀 어노테이션과 리플렉션, 비동기 실행으로 초기 응답 속도와 운영 효율을 높였습니다.

하루 6천 개가 넘는 Spark Job을 자동으로 점검하기 위해 Spark Analyzer를 개발했습니다.\nHistory Server 메트릭과 임계치 기반 규칙으로 성능 문제를 탐지하고 알림으로 연결했습니다.

if(kakaoAI)2024의 DevOps 기술 세션 2개를 소개하는 안내 글입니다. DevOps와 애플리케이션 성능 관리 사례를 공유할 예정입니다.

Locust를 활용해 부하 테스트 시나리오를 작성하고 실행하는 방법을 소개했습니다. 요청 제한, 분산 부하, 고유 사용자 테스트 예시로 주요 기능을 설명했습니다.


종합소득세 시즌의 급증 트래픽에 대비해 성능 테스트와 모니터링 체계를 구축했습니다. K6, CloudWatch, Grafana, APM을 활용해 병목을 찾고 HikariCP, HTTP Client, Kafka, Redis를 튜닝했습니다.