
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.

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.


Amazon DocumentDB로 전환하며 발생한 인덱스와 쿼리 성능 문제를 여러 사례로 정리했습니다. 쿼리 플래너 차이와 운영 포인트까지 함께 다뤘습니다.

MongoDB Atlas의 IOPS 병목과 비용 문제를 해결하기 위해 Amazon DocumentDB로 전환했습니다. 실시간 협업 서비스의 응답속도를 50% 개선하고 비용도 30% 절감했습니다.


Amazon DocumentDB 전환 후 발생한 인덱스와 쿼리 성능 문제를 실제 사례로 정리했습니다. explain, profiler, 인덱스 재설계와 쿼리 변경으로 성능을 개선했습니다.

엠넷플러스는 투표 시스템을 이벤트 기반으로 재설계해 수집, 집계, 백업을 분리했습니다. 또한 DynamoDB와 SQS, MSK를 활용해 안정성과 처리 성능을 크게 개선했습니다.

병원 예약을 진료 항목별 가변 슬롯 구조로 전면 개편한 사례를 다루었습니다. 동시성 제어와 추적 가능성을 위해 분산 락과 개별 레코드 기반 카운팅도 도입했습니다.

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.

모듈매장 노출 이슈를 추적하기 위해 요청 흐름을 하나의 식별자로 묶는 디버깅 도구를 만들었습니다. 분산 로그를 한 화면에서 확인하고 직접 재현까지 하도록 확장해 운영 대응 속도를 높였습니다.


AI 에이전트 시대에 유용한 MCP 서버 7가지를 소개했습니다. 각 서버의 기능과 실무 활용 예시를 통해 자동화 가능성을 정리했습니다.

MongoDB 새 GA 버전이 공개될 때 업그레이드를 검토하는 운영 관점을 소개했습니다. 안정성을 중시하며 MongoDB 8.0 업그레이드 이유를 정리한 글입니다.


AWS와 리멤버 해커톤에서 영업팀용 AI 에이전트 샐리 개발 사례를 공유했습니다.리드 발굴과 반복 업무를 자동화하고, 멀티 에이전트 구조를 단순화해 성능을 개선했습니다.


삼성전자가 로봇 설비 데이터를 Quick Sight 대시보드로 통합해 운영 인사이트를 확보한 사례를 소개합니다. SPICE, Direct Query, 계산된 필드로 성능과 분석 유연성을 함께 높였습니다.