AI와 함께 OMS의 Writer connection을 15.9% 줄인 방법
OMS 주문 흐름의 책임을 분리하고 반복 조회를 줄여 Writer connection과 slow query를 개선했습니다. 사람이 검수할 수 있는 작은 변경을 반복하며 안전하게 성능과 구조를 함께 다듬었습니다.
#SOLID#DB#cache
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- 2026. 8. 14.
최신 게시글 (20)
963초짜리 쿼리 하나가 HLL 205만까지 끌어올렸습니다
Aurora MySQL에서 963초짜리 쿼리 하나가 HLL을 205만까지 끌어올린 원인을 분석했습니다. 긴 스냅샷을 짧은 청크 조회로 나눠 HLL 급증을 완화했습니다.
#Aurora MySQL#MySQL#HLL
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2. 유스케이스를 격리하고 의존성을 나누어 Lint로 규칙 세우기
Mock 의존을 줄이기 위해 유스케이스 분리, 리포지토리 포트화, 트랜잭션 정리를 단계적으로 진행했습니다. 문서보다 lint·타입·CI 같은 강제 규칙으로 사람과 AI의 관성을 막았습니다.
#Lint#TypeScript#mock
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1. 통과하는 테스트 뒤에 숨어 있던 것들
통합 테스트가 없던 코드베이스에서 Mock이 급증한 원인과, AI가 그 관성을 더 키우는 구조를 정리했습니다. 실제 DB와 기록형 대역, 스냅샷, lint로 검증 기반을 바꿔 Mock 의존을 줄인 과정을 공유했습니다.
#TypeScript#test#Mock
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EKS 클러스터 11개를 서비스 중단 없이 버전 통일하기
EKS 11개 클러스터를 서비스 중단 없이 v1.35로 통일한 업그레이드 사례입니다. AI 에이전트를 오퍼레이터로 써 8일 만에 PR 109건을 처리하고 안전하게 전환했습니다.
#EKS#Kubernetes#Karpenter
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EKS 4개와 클러스터 11개를 서비스 중단 없이 버전 통일하기
EKS 11개 클러스터를 단계적 절차와 안전판으로 8일 만에 v1.35로 통일했습니다. AI 에이전트와 사람의 승인 분리를 통해 서비스 중단 없이 업그레이드를 마쳤습니다.
#EKS#Kubernetes#Karpenter
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누구도 손대지 못하던 13년의 운영 환경을 stage로 재구축하기까지
13년간 누적된 운영 흔적을 분류해 stage 환경을 새로 구축했습니다. Packer와 CodeDeploy, AI 분석을 결합해 운영에 가까운 검증 구조를 만들었습니다.
#Packer#CodeDeploy#EKS
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운영 환경의 복제 없이 검증 가능한 stage로 만들기
13년간 쌓인 운영 흔적을 분리해 검증 가능한 stage 환경을 구축했습니다. 운영에 가까운 조건에서 배포와 변경을 안전하게 확인하도록 재구성했습니다.
#AI Native#Packer#CodeDeploy
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보안 계정을 처음부터 다시 설계했습니다.
보안 전용 AWS 계정을 새로 만들어 인증·네트워크·서버 접근 기준을 한곳으로 모았습니다.\nOkta, TGW, QueryPie, SSM, GitOps로 표준 경로를 만들고 직접 접근은 예외로 바꿨습니다.
#AWS#Zero Trust#Okta
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GA에게 AI를 쥐어주면 생기는 일
GA 매니저가 AI와 함께 사내 인사·회의실 정보를 모아 조회 시스템을 만들었습니다. 반복 문의를 줄이고 보안을 고려한 슬랙·캘린더 연동 방식도 정리했습니다.
#Slack#OAuth#보안
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코드에서 1급 시민으로 다룬다는 것
AI에게 기능만 요청하면 조건문이 늘어나기 쉽다고 설명했습니다. 개념을 1급 시민으로 다루게 해야 설계와 운영까지 연결된다고 말했습니다.
#TypeScript#설계#도메인 모델
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Redis 6.x에서 Valkey 9.0으로: 운영 캐시 성능과 비용을 함께 개선한 전환기
Redis OSS 6.x 캐시를 Valkey 9.0으로 전환해 성능과 비용을 함께 개선한 사례를 정리했습니다. 업그레이드 중 client 재연결과 클러스터 대응 검증이 핵심이었습니다.
#Valkey#Redis#ElastiCache
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세 개의 플랫폼, 하나의 배포 관측
세 플랫폼에 흩어진 배포 이력을 APM 트레이스 기반 신호로 통합했습니다.\n장애 스레드에 직전 배포를 자동 첨부해 대응 속도를 높였습니다.
#EKS#ECS#APM
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AI가 쓴 SQL을 안전하게 쓰는 법
자연어를 SQL로 바꾸는 과정에서 LLM이 만든 쿼리를 그대로 믿지 않고 여러 단계로 검증하는 구조를 소개했습니다. 도메인 지식은 DB에 담고, 실행 전후 게이트와 회귀 평가로 안전성과 품질을 지켰습니다.
#LLM#SQL#PostgreSQL
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아임웹의 새로운 기술블로그를 소개합니다.
아임웹이 기술 블로그를 새로 런칭하며 외부 플랫폼의 한계를 보완하고 자체 도메인 기반 구조를 만들었습니다. 또한 운영 설정, 작성 가이드, 외부 접점까지 함께 정비해 기술 조직의 포트폴리오로 삼았습니다.
#Next.js#Notion#GitHub Pages
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전사 장애를 데이터로 잠재운 인프라팀의 8개월
13년 된 단일 Writer 구조에서 전사 장애가 반복되자, 새로운 DB 전환보다 캐싱과 쿼리 최적화를 먼저 적용했습니다. 그 결과 Writer 연결과 응답 시간이 크게 줄고, 장애 탐지와 복구 체계도 함께 개선했습니다.
#cache#쿼리 최적화#부하 분산
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AI 트리아지로 인입을 자동 분류하기
인프라 인입 이슈를 AI 트리아지로 자동 분류하고 런북으로 라우팅하는 설계를 정리했습니다.\n분류와 실행을 분리하고, 사용자 컨펌 전 외부 액션을 막는 안전한 운영 원칙을 소개했습니다.
#triage#SRE#Jira
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Datadog RUM 도입기: 비용을 90% 줄이기까지
Datadog RUM 도입 과정에서 세션 과금 구조를 분석하고 의미 있는 세션만 남기는 전략을 적용했습니다. 봇 필터링과 샘플링 최적화로 비용을 약 90% 줄이며 관측 품질도 높였습니다.
#Datadog#RUM#micro frontends
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만든건 직접 써보기: AI 시대의 개밥 먹기
개밥먹기는 만든 사람이 직접 써보며 사용자 불편을 찾는 방법이라고 설명했습니다. 이제는 AI에게 고객처럼 사용해 보게 하여 빠르게 점검할 수 있다고 제안했습니다.
#Claude#UI/UX#개발문화
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Slack 봇 쿼리곰: 없으면 안 되는 봇이 되기까지
Slack에서 자연어로 SQL을 실행하는 봇 쿼리곰을 전사 필수 도구로 만든 사례를 다뤘습니다. 멀티에이전트 검증, Hybrid RAG, 이중 메모리로 신뢰와 재방문을 끌어올렸습니다.
#LLM#RAG#SQL
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