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주요 카테고리 Backend · Frontend · Else

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대표 인기 포스트개발자가 알면 좋은 Redis 꿀팁 모음357 조회
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마지막 발행
2026. 7. 14.
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최신 게시글 (20)

프론트엔드

프레임워크에 구애받지 않는 통합 백오피스 구축하기

React, Vue, JSP가 섞인 백오피스에서 공통 화면을 웹 컴포넌트로 통합한 사례를 소개했습니다. 부모 시스템의 인증과 자원을 공유하면서도 CDN 독립 배포와 스타일 격리를 구현했습니다.

#Vue#React#JSP
7400

백엔드

옴니채널 재고 정합성 한계에 대응하는 인벤토리 데이터 파이프라인 구축기

옴니채널 재고 정합성과 확장성 문제를 해결하기 위해 인벤토리 데이터 파이프라인을 이벤트 기반으로 재설계했습니다. Spring Batch, Kafka Fan-Out, Push/Pull 분리로 리드타임과 부하를 줄였습니다.

#Kafka#Spring Batch#AWS
2000

데브옵스

에러로그 하나에 깨던 새벽에서 벗어나기까지 — 상품 모니터링 진화기

상품 모니터링 체계를 Slack 알림 중심에서 DLQ 재처리, Workflow 자동 분석, 정합성 자동화로 진화시켰습니다. 사람이 개입할 일을 줄이고 장애 판단과 대응 속도를 높인 사례를 공유했습니다.

#Datadog#DLQ#Slack
1700

AI

150개국 K-뷰티 플랫폼 뒤의 팀, 올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 번째 워크숍 이야기

올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 워크숍에서 GenAI 해커톤과 전략 아이디어톤을 진행했습니다. AI 생산성뿐 아니라 협업 구조와 검증의 중요성도 함께 확인했습니다.

#GenAI#Kubernetes#cloud
7100

백엔드

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#back-end
28300

AI

AI와 협업하는 새로운 개발 프로세스, 올리브영은 어떻게 시작했을까 (feat. AI-DLC)

올리브영은 AI-DLC와 Unicorn Gym으로 AI 협업 개발 프로세스를 실험했습니다. 요구사항부터 테스트까지 구조화한 워크플로우와 레거시 현대화 가능성을 확인했습니다.

#AWS#LLM#Kiro
12300

기타

하루 동안 디지털 마법사가 된 올리브영 개발자들, 2026년의 비전과 전략을 몸소 경험하다

올리브영 테크플랫폼센터가 디지털 마법사 세계관으로 연례 워크숍을 구성했습니다. 2026년 비전과 협업 메시지를 몰입형 경험으로 전달한 사례입니다.

#Culture#게임화#협업
10000

데브옵스

QA가 서버를 죽여본 이유 – Host Level 카오스 엔지니어링 테스트

Host Level 카오스 엔지니어링으로 인프라 장애를 직접 재현하고 QA 관점에서 고객 경험과 데이터 정합성을 검증했습니다. 이를 통해 알림 체계, 자동 복구, 정기 테스트 프로세스를 강화했습니다.

#카오스 엔지니어링#QA#AWS
8800

백엔드

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#Kafka
29000

백엔드

배송최적화 시스템 구축기 Part 01. 올리브영이 멀티 센터 체제로 배송 시간을 14시간 단축한 과정

멀티 센터 전환에 맞춰 배송최적화 시스템을 도입하고 주문분배·이관을 자동화했습니다. 그 결과 배송 리드타임을 평균 14시간 단축하고 운영 개입을 크게 줄였습니다.

#Redis#API#모니터링
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프론트엔드

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#옴니채널
12000

백엔드

Spring 트랜잭션 동기화로 레거시 알림톡 발송 시스템 한계 넘어서기

레거시 알림톡 발송을 트랜잭션 커밋 이후 Kafka 기반 구조로 분리했습니다. 데이터 정합성과 확장성을 높이며 공통 발송 체계를 만들었습니다.

#Spring#Kafka#MSA
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백엔드

오프라인 매장에 코드를 배포하다 Part 2: 올리브영 전자라벨(ESL) 최적화 여정

전국 1,300개 매장 전자라벨 배치를 위해 Partitioning으로 락 경합을 제거하고 처리 시간을 크게 줄였습니다. 또한 Aurora Serverless v2로 트래픽에 맞게 자동 확장해 성능과 비용을 함께 개선했습니다.

#Spring Batch#partitioning#AWS
11200

백엔드

오프라인 매장에 코드를 배포하다 Part 1: 종이 없는 매장을 만드는 데이터 파이프라인 구축

오프라인 매장의 종이라벨을 전자라벨로 전환하며 메시지 기반 데이터 파이프라인을 구축했습니다. 비동기 동기화와 중앙 관제로 운영 효율과 데이터 일관성을 높였습니다.

#Kotlin#Spring Boot#Kafka
8800

백엔드

올리브영 대규모 트래픽 레거시 시스템의 무중단 OAuth2 전환기

레거시 세션 인증을 OAuth2로 무중단 전환한 사례를 다뤘습니다. Feature Flag, 점진적 롤아웃, Jitter, Circuit Breaker로 대규모 트래픽 안정성을 확보했습니다.

#OAuth2#Spring Session#Feature Flag
20000

AI

T4 GPU 1장으로 일궈낸 올리브영의 Gemma 3 기반 sLLM 구축기

올리브영이 Gemma 3-4B 기반 sLLM을 단일 T4 GPU 환경에서 학습해 리뷰 테마 추천에 적용한 사례를 다뤘습니다. 상용 API 대비 재현성과 비용 통제력을 높이고, 프롬프트 단축과 최적화로 실서비스 품질을 확보했습니다.

#Gemma#LLM#sLLM
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프론트엔드

올리브영 타입스크립트로 알아보는 제네릭과 매개변수 다형성

제네릭과 매개변수 다형성으로 서로 다른 타입에 같은 로직을 재사용하는 방법을 설명했습니다. 타입 추론, 제네릭 제약, 변성까지 함께 살펴보며 실무 활용 예시를 정리했습니다.

#TypeScript#제네릭#다형성
20000

백엔드

SQS 기반 알림톡 처리에서 발생한 DB 커넥션 데드락 분석기

SQS 기반 알림톡 처리로 전환한 뒤 DB 커넥션 타임아웃과 데드락이 발생한 원인을 분석했습니다. REQUIRES_NEW 제거와 SQS 메시지 수 조정으로 커넥션 경합을 해소했습니다.

#SQS#DB#transaction
17300

데브옵스

올리브영의 실시간 캠페인 타겟팅을 위한 CDC 전환기

ODI 배치 기반 캠페인 동기화를 OGG와 Kafka 기반 CDC로 전환한 사례를 다뤘습니다. 메시지 순서 문제는 Retry, DLT, 복구 배치로 보완했고 실시간 정합성과 운영 모니터링을 강화했습니다.

#CDC#Kafka#OGG
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프론트엔드

올리브영 타입스크립트로 알아보는 제네릭과 매개변수 다형성

제네릭으로 타입을 추상화해 서로 다른 도메인의 로직을 하나로 묶는 방법을 설명했습니다. 또한 변성과 유틸리티 타입을 통해 타입 안전성과 실용성의 균형을 살펴보았습니다.

#TypeScript#generics#variance
13800