7,000줄 PL/SQL 프로시저와의 결별: 클레임 로직 Java 모듈 이관기
7,000줄 PL/SQL 프로시저에 얽힌 교환·반품 로직을 Java 모듈로 점진 이관한 사례를 소개했습니다. Strangler Pattern과 Fallback, 모니터링 강화로 유지보수성과 확장성을 확보했습니다.


7,000줄 PL/SQL 프로시저에 얽힌 교환·반품 로직을 Java 모듈로 점진 이관한 사례를 소개했습니다. Strangler Pattern과 Fallback, 모니터링 강화로 유지보수성과 확장성을 확보했습니다.

여러 MSA의 공통 설정 변경을 재배포 없이 반영하기 위해 Spring Cloud Config와 Bus-Refresh를 도입했습니다. 그 결과 배포 시간이 크게 줄고 운영 중 설정 변경 대응이 쉬워졌습니다.
대량 쿠폰 발급 중 RabbitMQ Classic Queue 메모리 장애와 동기화 실패 원인을 분석했습니다. 긴급 복구 후 버전 업그레이드와 Quorum Queue 전환으로 안정성을 높였습니다.

올리브영 주문결제 스쿼드가 KPT 회고로 문제를 실행 과제로 바꾸며 협업 문화를 개선했습니다. PR 템플릿, 데일리 스크럼, 장바구니 캐싱으로 코드 품질과 운영 안정성도 높였습니다.

실시간 메시지 기반 환경에서 데이터 정합성을 API 자동화 테스트로 검증한 사례를 소개했습니다. 정기 실행과 모니터링까지 연결해 리소스를 줄이고 운영 안정성을 높였습니다.

올리브영이 SpringCamp 2025에서 물류·재고 시스템 개선 사례를 발표하고 외부 개발자와 소통했습니다. Kafka, Redis, OpenSearch 기반 운영 경험과 커뮤니티 활동을 함께 공유했습니다.

선물하기 전시 영역의 캐시 적용 방식을 커스텀 모듈과 AoP로 재구성했습니다. Redis 분산 락을 더해 캐시 스탬피드까지 해결했습니다.
올리브영 물류 시스템의 전반적 구성과 개선 과정을 정리한 글입니다. 실시간 재고, OMS, WMS, 배송최적화, 자동발주로 고객 경험과 운영 효율을 높였습니다.

올리브영이 외부 WMS 의존을 벗어나 GMS를 제로베이스로 구축한 과정을 소개했습니다. Kafka와 Kafka Streams로 Out-of-Order Events를 완화하고 출고 성능과 운영 안정성을 개선했습니다.

Redis를 실무에서 사용할 때 유용한 핵심 팁을 정리했습니다. TTL 설정, 큰 키 방지, 자료구조 활용, 핫키 만료 대응이 핵심입니다.
동기식 발주 처리의 지연과 안정성 문제를 해결하기 위해 Kafka 기반 비동기 요청-응답 아키텍처를 도입했습니다. API와 Kafka를 결합해 결과 전달과 중복 처리 방지를 함께 해결했습니다.
예측 가능한 장애를 사전에 검증하기 위해 카오스 엔지니어링을 도입한 사례를 소개했습니다. 특히 mitmproxy로 API 응답에 null을 주입하는 Application Level 테스트 방법을 다뤘습니다.

기존 앱 리뷰 수신의 2~3일 지연 문제를 해결하기 위해 공식 스토어 API 기반 시스템을 구축했습니다. Slack 알림과 자동 배포, 모니터링을 더해 리뷰 수신 리드타임을 50% 단축했습니다.
매장 도메인을 온·오프라인 대고객 서비스로 확장한 과정과 API 분리 전략을 소개했습니다. 또한 ECS, TeamCity, Datadog 기반의 배포·모니터링 구성까지 정리했습니다.
올리브영 주문결제에 현대카드 리워드와 모바일 상품권을 API로 연동한 과정을 소개했습니다. 인증, 잔액 조회, 사용, 취소까지의 흐름과 협업의 중요성을 다뤘습니다.
회원 승급 작업을 수작업에서 AWS Batch 기반 자동화로 전환했습니다. Apache Kafka 도입으로 대용량 동기화 지연도 크게 줄였습니다.

MongoDB 트랜잭션의 동작 조건과 Snapshot Isolation, Write Conflict를 설명했습니다. 또한 복제 지연과 이벤트 발행 타이밍 문제를 PRIMARY 설정과 AFTER_COMMIT 이벤트로 해결했습니다.

대량 쿠폰 발급을 Direct Exchange 기반 구조에서 Fanout Exchange 기반 분산 구조로 개선했습니다. 그 결과 작업 시간을 크게 줄이고 백오피스 의존성을 낮춰 운영 안정성을 높였습니다.
