애플리케이션 계층에서 관계 다루기
애플리케이션 계층에서 관계를 다루는 이유와 구조를 정리했습니다. DB/JPA에 맡기기보다 이벤트 전파와 메타데이터로 관계를 명시적으로 관리하는 방식입니다.
#JPA#DB
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필터 1
Vello: 클래스 패스에 없는 외부 이벤트 처리
클래스패스에 없는 외부 이벤트를 역직렬화 실패 없이 원시 형태로 보존하는 `LakeyEventConverter`를 소개했습니다. 대상 토픽 필터링과 중복 제거를 거쳐 `RawEvent`로 저장하는 흐름도 설명했습니다.
#Java#LLM
2000
LLM 자동번역: 중첩 객체와 목록 구조 확장
LLM 자동번역 대상을 엔티티 직접 필드에서 중첩 객체와 목록 구조까지 확장했습니다.사용자 API는 단순하게 유지하고, index 기반 번역은 안정성 문제로 제외했습니다.
#LLM#번역
2000
순서대로, 한 번만, 빠르게
Airbridge는 Kafka 이벤트 처리에서 마이크로 배치 병목을 줄이기 위해 Differential 구조를 도입했습니다. 순서 보장과 중복 방지를 유지하면서 처리 속도를 10배 이상 높였습니다.
#Kafka#gRPC
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putlfAbsent()의 한계와 변경감지 개선
실시간 모니터링에서 계산식 메타데이터 동기화 문제를 다뤘습니다. `putIfAbsent()` 한계를 보완하기 위해 `replace()`로 변경 감지와 이벤트 발행을 개선했습니다.
#Java#동시성
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MSA도, 모놀리스도 아닌 제3의 선택 — Spring Modulith
모놀리스와 MSA 사이의 대안으로 Spring Modulith 기반 Modular Monolith를 소개했습니다. 모듈 경계 검증, 이벤트 통신, 문서화, 모니터링 사례를 실제 적용 경험과 함께 정리했습니다.
#Spring Boot#MSA
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#개발자#노트북#컴퓨터
45분 배치에서 준실시간으로! 다수 도메인 데이터를 Kafka로 통합한 전환기
상품·쿠폰·증정·프로모션 데이터를 Kafka 기반 준실시간 구조로 전환한 사례입니다.\nRedis Pub/Sub, Aggregation Topic, Shadow Table로 정합성과 안전한 이관을 확보했습니다.
#Kafka#Redis
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올영매장은 MSA 환경에서 흩어진 도메인 데이터를 어떻게 연동했을까?
MSA 환경에서 매장 데이터 연동 방식을 데이터 특성에 따라 다르게 설계한 사례를 다뤘습니다. Redis 캐시와 Kafka 이벤트를 조합해 API 부담을 줄이고 실시간성을 확보했습니다.
#MSA#Redis
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매장을 찾는 과정을 설계한 올영매장 고도화 여정
올영매장은 매장 정보를 보여주는 기능에서 고객의 행동을 이끄는 탐색 공간으로 고도화했습니다. 콘텐츠와 픽업 대시보드를 통해 방문 이유와 다음 행동을 더 선명하게 설계했습니다.
#UI/UX#O2O
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AI 기반 금융 플랫폼 아키텍처와 혁신적인 금융 여정
DDD와 AI 매칭을 결합해 금융상품 비교·선택·승인 흐름을 재구성했습니다.투명한 오퍼 비교와 리다이렉션 없는 인앱 여정으로 금융 포용성을 높였습니다.
#핀테크#DDD
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비동기 요청-응답 패턴으로 풀어낸 발주 서비스 개발기
동기식 발주 처리의 지연과 안정성 문제를 해결하기 위해 Kafka 기반 비동기 요청-응답 아키텍처를 도입했습니다. API와 Kafka를 결합해 결과 전달과 중복 처리 방지를 함께 해결했습니다.
#Kafka#비동기
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서비스 조직에서 Kafka를 사용할 때 알아 두어야 할 것들 (3)
Kafka Client가 클러스터 상태를 파악하는 metadata 동작 방식을 설명했습니다. 서비스 개발 시 관련 옵션을 어떻게 설정하면 좋은지도 다뤘습니다.
#Kafka#event
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서비스 조직에서 Kafka를 사용할 때 알아 두어야 할 것들 (3)
Kafka Client가 클러스터 상태를 알기 위한 metadata 동작과 교환 방식을 설명했습니다. 서비스 개발에서 관련 옵션을 어떻게 잡아야 하는지도 다뤘습니다.
#Kafka#cloud
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[퀸잇] ‘냉감·레인부츠·샌들’ 등 4050 여름 쇼핑 수요 급증
4050 고객의 여름 쇼핑 수요가 레인부츠, 냉감용품, 샌들 중심으로 크게 늘었습니다. 퀸잇은 여름 필수 아이템을 최대 87% 할인하는 기획전을 진행했습니다.
#검색#쇼핑
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