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마지막 발행
2026. 11. 9.
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뱅크샐러드 기술 블로그 글 (12)

백엔드

뱅크샐러드가 게임을 만들 때 데이터 정합성을 유지하는 법 (feat. 낙관적 락)

현금성 게임 재화의 정합성을 위해 시간 차분 정산과 낙관적 락을 결합했습니다. 버전 기반 CAS 구현과 복제 지연·재시도 운영 원칙을 공유합니다.

#낙관적 락#동시성#MySQL
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백엔드

뱅크샐러드가 게임을 만들 때 데이터 정합성을 유지하는 법 (feat. 낙관적 락)

뱅크샐러드는 게임형 앱테크 서비스의 데이터 정합성을 위해 낙관적 락을 적용했습니다. 버전 필드와 상태 분리, 시간 차분 정산으로 재시도 없이도 안정성을 확보했습니다.

#낙관적 락#동시성#데이터 분석
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백엔드

우리가 테스트를 하는 이유. 근데 이제 Golang을 곁들인

테스트를 불확실성을 줄이는 피드백 순환 고리이자 비즈니스 리스크 관리 수단으로 설명했습니다. Go의 Table Driven Test, testify, go-cmp, suite 기반 테스트 방식을 소개합니다.

#Golang#test#testify
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백엔드

우리가 테스트를 하는 이유. 근데 이제 Golang을 곁들인

테스트를 불확실성을 줄이는 피드백 순환 고리로 설명하고, 비즈니스 리스크 감소와 연결해 정리했습니다. 또한 Go에서 Table Driven Test, testify, suite, go-cmp를 활용하는 방법을 소개했습니다.

#Golang#test#Table Driven Test
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백엔드

뱅크샐러드 Go 코딩 컨벤션

Go 서버 개발에서 안전한 오류 처리와 고루틴, HTTP 연결 관리 원칙을 정리했습니다. 테스트·네이밍·프로젝트 구조까지 일관된 코드베이스를 위한 컨벤션을 제시합니다.

#Go#gRPC#HTTP
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백엔드

뱅크샐러드 Go 코딩 컨벤션

뱅크샐러드 코어 백엔드 팀의 Go 코딩 컨벤션을 소개한 글입니다. Go와 gRPC 기반 백엔드 개발에서 코드 일관성을 높이기 위한 기준을 정리했습니다.

#Go#gRPC
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백엔드

점점 커지는 RDB Table, S3로 귀양 보내고 Athena로 불러오기 - feat. Optimization with Spark Bucketing

MySQL 이력 데이터를 S3·Athena 구조로 옮기며 발생한 객체 호출 비용 문제를 분석했습니다. user id 버케팅과 일별 파티션으로 Athena 비용을 약 700배 줄였습니다.

#Spark#S3#Athena
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백엔드

점점 커지는 RDB Table, S3로 귀양 보내고 Athena로 불러오기 - feat. Optimization with Spark Bucketing

이력성 데이터 증가로 MySQL 부담이 커져 S3와 Athena로 저장·조회 구조를 옮긴 사례를 다뤘습니다. Spark bucketing으로 필요한 데이터만 읽도록 최적화하는 흐름을 소개했습니다.

#MySQL#S3#Athena
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백엔드

분석 데이터를 프로덕션에서 쉽게 사용할 수 없을까?

분석 테이블을 API로 제공하는 dataserving 플랫폼 구축 과정을 소개했습니다. protobuf 명세와 데이터 파이프라인으로 다양한 데이터 제품 개발을 지원했습니다.

#S3#Airflow#Spark
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백엔드

분석 데이터를 프로덕션에서 쉽게 사용할 수 없을까?

분석 데이터를 프로덕션에서 쉽게 쓰기 위한 데이터서빙 서비스 구축 과정을 소개합니다. 분석 테이블을 API로 제공하기 위해 S3, Airflow, Spark 등을 활용했습니다.

#S3#Airflow#Spark
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백엔드

뱅크샐러드의 실험플랫폼 분석 인프라 살펴보기

수동 Notebook 분석의 인적과오와 확장성 문제를 자동 실험 분석 파이프라인으로 해결했습니다. 지표 설정·데이터 준비·통계 계산을 분리해 신뢰성과 재사용성을 높였습니다.

#A/B 테스트#Python#AWS S3
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백엔드

프로덕션 환경에서 사용하는 golang과 gRPC

Go·gRPC 기반 마이크로서비스에서 protobuf를 API 단일 원천으로 관리한 방식을 소개합니다. grpc-gateway와 interceptor로 REST 호환성 및 운영 관측성을 확보했습니다.

#Go#gRPC#protobuf
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