올리브영 글로벌몰 주소 자동완성 및 검증 솔루션 도입기
글로벌몰의 복잡한 주소 입력 문제를 해결하기 위해 자동완성과 검증 기능을 도입했습니다. 그 결과 입력 시간과 배송보류를 줄이고 주문 완료율과 운영 효율을 높였습니다.

글로벌몰의 복잡한 주소 입력 문제를 해결하기 위해 자동완성과 검증 기능을 도입했습니다. 그 결과 입력 시간과 배송보류를 줄이고 주문 완료율과 운영 효율을 높였습니다.
DocumentDB에 적재한 상품 데이터를 OpenSearch로 동기화하기 위해 Monstache를 도입했습니다. 변경 스트림 설정과 타임아웃 조정으로 실시간 조회와 운영 확인까지 해결했습니다.
레거시에서 매장 도메인을 분리하기 위한 멀티모듈 아키텍처와 CQRS 적용 과정을 소개했습니다. 또한 Entity와 VO를 추상화해 도메인 모델을 구현한 사례를 설명했습니다.
레거시 백오피스의 매장 도메인을 분리하기 위해 문제와 경계를 먼저 정리했습니다. 이벤트 스토밍과 컨텍스트 매핑으로 바운디드 컨텍스트와 연계 방식을 식별했습니다.
CSP 기준으로 핵심 사용자 플로우만 선별해 자동화 테스트를 구축한 사례입니다.배포와 운영 모니터링에 활용해 리소스를 줄이고 주요 이슈를 조기에 발견했습니다.

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.

디자인 토큰을 Figma에서 정의하고 GitHub Actions와 token-transformer로 자동 변환하는 과정을 소개했습니다. 또한 Panda CSS에 맞게 토큰을 재구성해 디자인 시스템에 연결한 흐름을 설명했습니다.
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.

증정 행사 조회 트래픽 급증 문제를 해결하기 위해 RDS, ElastiCache, 로컬 캐시를 결합한 다중 레이어 캐시를 적용했습니다. 그 결과 TPS는 크게 증가하고 Redis 네트워크 송신량은 대폭 감소했습니다.

Java 개발자가 Kotlin을 사용하며 느낀 문법적 장점을 정리한 글입니다. null 안전성, data class, 기본 인자, 확장함수 같은 편의 기능을 소개했습니다.
TeamCity를 이용해 셀프계산대의 수작업 배포를 자동화한 과정을 소개했습니다. 빌드 환경 통일과 단계 분리로 휴먼에러를 줄이고 배포 시간을 66.8% 개선했습니다.

정산 데이터를 프로세스별로 가공해 적재하던 구조를 원천 데이터 기반 정산 구조로 개편했습니다. 보정 작업이 사라지고 마감과 운영 효율이 크게 개선되었습니다.

올리브영 서비스용 디자인 시스템을 Storybook과 Emotion으로 구축한 과정을 소개했습니다. 전역 스타일, 상태별 컴포넌트 문서화, 패키지 배포와 서비스 적용 방법을 다뤘습니다.
올리브영 선물하기관은 DB 의존과 배치 지연으로 성능과 신뢰성 문제가 있었습니다. 전시 전략 통합과 AOP·리플렉션 기반 개선으로 빠르고 정확한 서비스로 개편했습니다.
Redis Stream으로 재고 변동 이력을 시계열 데이터로 쌓아 조회 비효율을 줄인 사례를 소개했습니다. 날짜 단위 키와 범위 분할 조회로 순서 보장과 성능을 함께 고려했습니다.

Debezium MSK Connect 장애 대응을 위해 Heartbeat 모니터링과 Failover 복구 흐름을 구성했습니다. 신규 Connector 재생성, op 변환, AOP 공통화로 데이터 연속성과 안정성을 높였습니다.