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주요 카테고리 AI · 백엔드 · 아키텍처

활동 요약

대표 인기 포스트MDS(Musinsa Design System) 지속 가능한 디자인 시스템을 향한 여정490 조회
최근 30일
4개
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전체 글
103개
마지막 발행
2026. 11. 10.
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무신사 기술 블로그 글 (103)

백엔드

불편함에서 시작된 효율화: QA 리포트 자동화하기

29CM QE팀이 QA 데일리 리포트를 Slack Bot으로 자동화한 사례를 소개했습니다. Jira와 TestRail 연동, 입력 검증, 비동기 처리로 효율과 안정성을 높였습니다.

#Slack Bot#Slack API#Jira API
3700

데브옵스

불편함에서 시작된 효율화: QA 리포트 자동화하기

QA 데일리 리포트를 Slack Bot으로 자동화해 작성과 공유 시간을 크게 줄였습니다. Jira와 TestRail API 연동, 입력 검증, 비동기 처리로 신뢰성과 안정성도 높였습니다.

#Slack#Jira API#Python
9600

백엔드

29CM 에서 무신사머니 사용하기

29CM 주문서에 무신사머니를 외부 서비스 연동으로 도입한 사례를 소개했습니다. 안정성과 연속성을 위해 폴백, 서킷 브레이커, 전략 패턴, 파드 증설을 적용했습니다.

#Spring Boot#Circuit Breaker#resilience4j
10700

백엔드

29CM 에서 무신사머니 사용하기

29CM 주문서에 무신사머니를 외부 연동 방식으로 도입하며 안정성과 연속성을 우선해 설계했습니다. 점진적 기능 저하와 서킷 브레이커, 모니터링과 증설 전략으로 운영 안정성을 확보했습니다.

#Spring Boot#Java#Circuit Breaker
16700

AI

AI뒤에 사람 있어요: Human-in-the-loop를 위한 VLMOps 어드민 구축기

무신사는 VLM 기반 자동화가 늘어도 사람의 검증과 기준 조정이 필요하다고 보았습니다. 이를 위해 실험·검증·평가를 하나로 묶는 VLMOps 어드민을 구축해 효율과 품질을 높였습니다.

#VLM#Human-in-the-loop#Prompt Engineering
4300

AI

AI뒤에 사람 있어요: Human-in-the-loop를 위한 VLMOps 어드민 구축기

VLM 기반 상품 메타데이터 추출에서 Human-in-the-loop를 지원하는 어드민 구축 과정을 소개했습니다. 모델 추론, 검증, 골든셋 관리, 평가를 하나의 순환 구조로 묶어 운영 효율을 높였습니다.

#LLM#MCP#웹
12600

데브옵스

Master Jenkins와 Mac Node로 테스트 자동화 환경 통합하기

Master Jenkins를 EC2에 두고 Mac Mini와 Mac Studio를 Node로 연결해 테스트 자동화 환경을 통합했습니다. 지원 서비스 분리와 중앙 관리로 성능과 운영 효율을 개선했습니다.

#Jenkins#AWS EC2#Mac
3300

데브옵스

Master Jenkins와 Mac Node로 테스트 자동화 환경 통합하기

테스트 자동화 환경을 Master Jenkins와 Mac Node 구조로 통합했습니다. IP 변경, 장애 전파, 자원 분산 문제를 줄이고 운영 효율과 안정성을 높였습니다.

#Jenkins#test#자동화
9400

AI

AI와 함께 테스트 코드 작성 하기

AI 코딩 에이전트로 복잡한 코호트 로직의 테스트 코드 작성과 리팩토링, PR 자동화까지 적용한 사례를 소개했습니다. Plan-Act-Review 방식과 통합 테스트 전략으로 개발 효율과 안정성을 높인 경험을 공유했습니다.

#test#refactoring#Git
29000

프론트엔드

29CM 주문서 결제 혜택 UX 개편기:그래서 얼마에 살 수 있는 거에요?

주문서 결제 혜택을 더 직관적으로 보여주도록 UX와 상태 관리 구조를 개편했습니다. 그 결과 구매전환율과 혜택 사용 비중, 결제 속도가 함께 개선되었습니다.

#React#UI/UX#cache
27500

AI

무슨사이(MUSNSAI) AI 해커톤 운영기: AI와 함께, 코드가 워킹한다

무신사 엔지니어링이 AI 해커톤 무슨사이를 통해 사람과 AI의 협업 문화를 실험했습니다. 경쟁보다 학습을 강조하며 실제 개발과 운영에 AI를 녹여낸 사례를 소개했습니다.

#LLM#Cursor#Claude
21400

백엔드

10초 타임아웃에서 벗어나기까지의 여정

체험단 활동목록 조회 API의 10초 타임아웃을 대용량 데이터에 맞는 인덱스와 쿼리 분리로 해결했습니다. 조회 구조를 바꿔 p99 지연시간을 20ms 이하로 낮췄습니다.

#MySQL#인덱스#커버링 인덱스
35800

AI

Spring AI와 Typesense로 1,400명의 질문에 답변하기

Slack 문의 채널의 반복 답변 문제를 Spring AI와 검색엔진으로 자동화했습니다. Kendra에서 Typesense 하이브리드 검색으로 전환해 짧은 질문 품질과 운영 비용을 개선했습니다.

#Spring AI#Typesense#AWS Bedrock
11400

백엔드

서비스의 건강을 수치화 할 수 있을까? — SLI/SLO

서비스의 건강을 수치로 보기 위해 SLI와 SLO를 정의하고 운영하는 방법을 소개했습니다. 29CM 사례를 통해 지표 설계, 모니터링, 지속 개선 체계를 설명했습니다.

#SRE#모니터링#Prometheus
10200

AI

“이 옷 뭐지?” 스냅 이미지를 AI로 검색해 본 6주간의 여정

스냅 이미지를 검색어로 활용하는 이미지·자연어 검색 PoC를 6주간 검증했습니다. 객체 탐지, 임베딩, 벡터 검색으로 유사 상품 추천과 스타일 검색 가능성을 확인했습니다.

#AWS#LLM#검색
26200

AI

LangChain 기반 지능형 자동화 도입기

LangChain과 RAG를 활용해 반복 CS 업무를 자동화한 사례를 소개했습니다. 승인 절차와 권한 제어로 안정성을 확보하며 처리 시간을 크게 줄였습니다.

#LangChain#LLM#RAG
21400

백엔드

무신사 쿠폰 시스템, DB 성능 64% 개선으로 기술 부채를 갚다

무신사는 쿠폰 시스템의 레거시 병목을 분석해 API와 쿼리 구조를 개선했습니다. 그 결과 DB 성능을 64% 높이고 고트래픽 구간의 CPU 알람을 안정화했습니다.

#DB#성능#cache
47400

데브옵스

AWS Summit Seoul 발표를 꿈꾸는 당신에게(feat. 발표자 후기)

AWS Summit Seoul Community Session 발표 후기와 준비 과정을 공유한 글입니다. EKS 하이브리드 활용 사례와 CDC 기반 실시간 통합 아키텍처 경험, 발표 준비에서 얻은 교훈을 정리했습니다.

#AWS#EKS#Kafka
9100