네이버페이 주문의 DB CDC 복제 도구를 ergate로 전환한 경험을 공유했습니다. Flink와 Spring으로 복제, 검증, 복구를 분리해 성능과 운영 편의성을 개선했습니다.
시니어 IC 성장을 마이크로 코딩에서 매크로 코딩으로의 관점 확장으로 설명했습니다. 코드 품질을 넘어 비즈니스 흐름과 시스템 임팩트를 보라는 메시지였습니다.
LINE 메신저의 대량 푸시 알림을 안정적으로 보내기 위해 Pushsphere를 설계하고 도입했습니다. 재시도, 할당량, 엔드포인트 상태를 함께 고려해 도달률과 운영 안정성을 높였습니다.
엔터프라이즈 데이터 허브를 위해 JupyterHub 아키텍처와 사용자 격리, 보안 구조를 재설계했습니다. DockerSpawner, 표준 베이스 이미지, IAM Role 기반 권한 관리로 통합 환경을 구축했습니다.
레저 상품이 왜 NOL을 거쳐 발급되는지 채널링 구조와 LCMS 운영 방식을 설명했습니다. 판매 채널, 재고, 정산, CS를 한 곳에서 통합하는 허브 역할을 다뤘습니다.
데이터는 많지만 도구와 흐름이 흩어져 있어 활용이 어려운 문제를 다뤘습니다. 이를 해결하기 위해 JupyterHub와 dbt 조합을 통합 데이터 허브의 기반으로 선택했습니다.
준비되지 않은 인스턴스를 잘못 사용하는 문제를 다뤘습니다. 초기화 시 준비, 지연 준비, 타입 분리를 통해 안전한 API 설계를 제안했습니다.
S3 Tables의 운영 전략과 StarRocks 도입 과정을 정리했습니다. Compaction, Snapshot, 모니터링, 캐시 TTL 설정의 실무 포인트를 다뤘습니다.
서버가 UI를 주도하는 SDUI로 KREAM의 배포 병목을 줄이고 실험 속도를 높인 사례를 소개했습니다. 또한 Builder 레이어를 더한 4-Layer Architecture와 내부 Generator로 유지보수성과 검증 효율을 개선했습니다.
멀티클라우드와 AI 통합을 위해 LLM 비종속 아키텍처와 권한 자동화 체계를 구축했습니다. 또한 호출 로그를 모아 비용을 추적하고 FinOps 인사이트를 확보했습니다.
레거시 결제창을 결제 도메인 중심 구조로 재설계한 사례를 다뤘습니다. 기능 추상화와 단계적 전환, 자동 롤백으로 가맹점 영향 없이 개편했습니다.
대규모 검색 API를 멀티모듈 구조로 리팩토링한 사례를 정리했습니다. 도메인 분리와 의존성 정리를 통해 유지보수성과 협업 효율을 높이는 방법을 설명했습니다.
