최소한으로 울리는 알림 만들기: 비정상 병원 알림
Kafka 기반 병원 판정 흐름에 Redis와 Slack 알림을 결합해 에이전트 연결 끊김을 조기 감지했습니다.\n발송 지연·중복·복구 기준을 설계해 대응이 필요한 알림만 전달하도록 했습니다.
#MongoDB#Kafka
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한꺼번에 짊어지던 배치를 내려놓고, 하나씩 흘려보내는 워크플로로
한꺼번에 짊어지던 배치를 내려놓고, 하나씩 흘려보내는 워크플로로
Temporal 도입 부담을 줄이기 위해 기존 인프라 위에 Flowkit이라는 자체 워크플로 라이브러리를 만들었습니다. 배치로 처리하던 접수지연 알림을 주문 단위 워크플로로 바꾸고, 재시도와 멱등성 정책도 선언적으로 다뤘습니다.
#Kotlin#Spring WebFlux
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MSA - 원칙, 아키텍처, 그리고 DB 분리
단일 DB의 104개 컬렉션을 도메인별 DB 6개로 무중단 분리한 MSA 전환 과정을 정리했습니다. 서비스 경계, 데이터 일관성, CDC 기반 이관과 검증 포인트를 함께 다뤘습니다.
#MSA#DB
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MSA - 원칙, 아키텍처, 그리고 DB 분리
MSA - 원칙, 아키텍처, 그리고 DB 분리
MSA 전환의 원칙과 경계 설정, 통신 패턴, 데이터 일관성 전략을 단계적으로 정리했습니다. 또한 MongoDB Atlas에서 단일 DB를 도메인별 DB로 무중단 분리한 실전 과정을 공유했습니다.
#MSA#DB
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더 빠르게, 그리고 무너지지 않게 — 전시 아키텍처 개선기 (1/3)
더 빠르게, 그리고 무너지지 않게 — 전시 아키텍처 개선기 (1/3)
전시 상품 API의 Redis 병목과 캐시 단일 의존 문제를 구조적으로 개선했습니다. Kafka CDC, 병렬 처리, 다단계 조회로 더 빠르고 무너지지 않는 서빙 구조를 만들었습니다.
#Redis#MongoDB
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MongoDB Online Archive 조회 전략 재설계
MongoDB Online Archive 도입 과정에서 저장 비용뿐 아니라 조회 비용과 탐색 전략까지 함께 재설계했습니다. OFFSET 기반 조회를 Cursor 기반 순차 조회로 바꿔 비용과 메모리 사용량을 줄였습니다.
#MongoDB#Spring Data MongoDB
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이상적인 구조가 빠른 성능은 아닙니다
이상적인 구조가 빠른 성능은 아닙니다
기획전 API의 중복 조회와 중첩 저장 구조를 분리해 성능을 개선한 사례를 다뤘습니다. 다만 구조 분리만으로는 충분하지 않아 실제 조회 패턴과 운영 부하까지 함께 고려해야 했습니다.
#MongoDB#성능
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Amazon DocumentDB 인덱스 최적화로 미리캔버스의 쿼리 성능을 개선 사례
Amazon DocumentDB로 전환하며 발생한 인덱스와 쿼리 성능 문제를 여러 사례로 정리했습니다. 쿼리 플래너 차이와 운영 포인트까지 함께 다뤘습니다.
#Amazon DocumentDB#MongoDB
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
Amazon DocumentDB로 미리캔버스의 성능 50%와 비용 30%를 개선하다
Amazon DocumentDB로 미리캔버스의 성능 50%와 비용 30%를 개선하다
MongoDB Atlas의 IOPS 병목과 비용 문제를 해결하기 위해 Amazon DocumentDB로 전환했습니다. 실시간 협업 서비스의 응답속도를 50% 개선하고 비용도 30% 절감했습니다.
#Amazon DocumentDB#MongoDB
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Amazon DocumentDB 인덱스 최적화로 미리캔버스의 쿼리 성능을 개선 사례
Amazon DocumentDB 전환 후 발생한 인덱스와 쿼리 성능 문제를 실제 사례로 정리했습니다. explain, profiler, 인덱스 재설계와 쿼리 변경으로 성능을 개선했습니다.
#Amazon DocumentDB#MongoDB
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엠넷플러스 실시간 글로벌 투표 시스템 아키텍처 개선 사례
엠넷플러스는 투표 시스템을 이벤트 기반으로 재설계해 수집, 집계, 백업을 분리했습니다. 또한 DynamoDB와 SQS, MSK를 활용해 안정성과 처리 성능을 크게 개선했습니다.
#AWS#DynamoDB
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예약 시스템 개편기: 우리는 왜 '예약 레고'를 만들었나
병원 예약 시스템을 가변 슬롯과 개별 레코드 기반으로 전면 개편한 사례를 다루었습니다. 동시성 제어와 추적성을 강화해 다양한 진료 시간을 유연하게 처리했습니다.
#Redis#동시성
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예약 시스템 개편기: 우리는 왜 '예약 레고'를 만들었나
예약 시스템 개편기: 우리는 왜 '예약 레고'를 만들었나
병원 예약을 진료 항목별 가변 슬롯 구조로 전면 개편한 사례를 다루었습니다. 동시성 제어와 추적 가능성을 위해 분산 락과 개별 레코드 기반 카운팅도 도입했습니다.
#Redis#동시성
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수억 건의 데이터, 맛있게 쪼개 먹는 방법 (with. Partitioning)
Spring Batch Partitioning, Cursor Reader, Bulk Operations로 수억 건 데이터 처리의 OOM 문제를 해결했습니다. 병렬 분할과 스트리밍 읽기, 일괄 쓰기 최적화로 성능과 안정성을 함께 높였습니다.
#Spring Batch#partitioning
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