CI/CD에서 기존 Provisioning Profile을 Git과 fastlane match로 유지하는 방법을 정리했습니다.\nupdate_project_provisioning과 update_code_signing_settings로 Xcode 서명 설정까지 연결했습니다.
다나와 PC견적 iOS 앱에 Tuist를 도입한 배경과 Project.swift 기반 설정 구성을 소개했습니다. Xcode 프로젝트 충돌을 줄이고 모듈화 기반을 마련하려는 방향을 설명했습니다.
Elasticsearch 동적 색인에서 발생한 CPU 과부하와 정합성 문제를 BulkProcessor와 백프레셔로 개선했습니다. 운영 로그와 테스트에서 안정성을 높이면서도 처리 시간은 유사하게 유지했습니다.
검색 서비스의 반복 요청 처리 과정을 Kotlin과 Spring Boot로 자동화한 사례를 소개했습니다. SSH 터널링과 전략 패턴으로 접근 제약과 작업 확장성을 함께 해결했습니다.
다나와에서 Kotlin을 도입한 배경과 활용 사례를 소개했습니다. Java 호환성과 간결한 문법 덕분에 스터디와 마이그레이션에 적용했습니다.
다나와 웹 트래픽 로그 분석용 내부 서비스를 도입한 과정을 정리했습니다. 유비쿼터스 언어 정리부터 Opensearch 선택, 필터링과 검증까지의 흐름을 설명했습니다.
다나와 상품 색인 파이프라인을 logstash로 이관해 유지보수성을 높이고 MQ 의존성을 줄였습니다. 1G 로그 처리 테스트에서는 기존 대비 처리 시간이 크게 줄어 성능 개선도 확인했습니다.
다나와의 상품 데이터가 수집기, 분류기, 오피스, 검색을 거치며 관리되는 흐름을 소개했습니다. 자동 분류와 수동 보완, 검색 색인 최적화의 역할을 함께 설명했습니다.
Elasticsearch 대용량 인덱스 reindex에서 속도와 안정성을 높이는 설정 조정 사례를 다뤘습니다. replica 분리, refresh 비활성화, throttling과 복구 속도 제한으로 장애를 줄였습니다.
IntelliJ에서 ChatGPT 플러그인을 설치하고 API Key를 연동하는 방법을 소개했습니다. IDE 안에서 코드 보조와 커스텀 액션을 활용해 생산성을 높일 수 있다고 정리했습니다.
Elasticsearch의 페이지네이션 방식으로 Scroll API와 Search After를 비교해 성능을 점검했습니다. 대용량 조회에서는 병렬 처리와 PIT 조합이 중요하며, 사용 목적에 따라 방식을 선택해야 했습니다.
Elasticsearch 한국어 분석기 Mecab-Ko, Nori, Fastcat의 색인 성능을 비교했습니다. 사전 수를 줄이면 색인 시간이 줄어들고, Nori는 상대적으로 느렸습니다.
Next.js와 MUI로 프론트엔드를 개발한 경험과 시행착오를 정리한 글입니다. SSR, API Routes 활용과 컴포넌트 분리의 중요성을 함께 소개했습니다.
