
Kafka Streams 기반 EDA 구축 사례: 올리브영 품절 시스템 현대화 프로젝트
품절 조회를 Oracle 함수 중심 구조에서 Kafka Streams 기반 EDA로 전환해 실시간 재고 처리를 개선했습니다. 그 결과 올영세일 기간 Oracle 함수 호출량을 크게 줄이며 서비스 안정성을 높였습니다.

품절 조회를 Oracle 함수 중심 구조에서 Kafka Streams 기반 EDA로 전환해 실시간 재고 처리를 개선했습니다. 그 결과 올영세일 기간 Oracle 함수 호출량을 크게 줄이며 서비스 안정성을 높였습니다.

에디터 디자인을 다양한 출력물로 빠르고 안정적으로 변환하는 합성 파이프라인을 소개했습니다. 성능, 정합성, 비용을 함께 관리하는 구조와 자동 검증 방향을 다뤘습니다.

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

올영세일 선착순 쿠폰의 미발급 문제를 Redis와 MQ 비동기 구조에서 분석하고 개선했습니다. 이중 카운터 전략으로 정합성을 100% 확보하면서 성능 저하를 최소화했습니다.

20년 레거시 정산 시스템을 분할정복과 데이터 모델 개선으로 개편했습니다. 대규모 배치는 테스트 자동화, 카나리 투입, Jenkins 기반 운영으로 안정성과 성능을 함께 높였습니다.
토스 Business Data Team이 사업자 데이터를 통합해 SSOT 마트를 만들고 월간 리포트를 발행한 과정을 공유했습니다. 전사 지표를 맞추고 인사이트를 제공해 데이터 활용과 리터러시를 높인 사례입니다.
Karrot가 MongoDB 적재 방식의 한계를 해결하기 위해 CDC를 도입한 과정을 공유했습니다. 변경 로그 기반으로 BigQuery 적재를 구성하되, 초기 스냅샷은 별도 도구 활용을 검토했습니다.

MongoDB 커넥션 풀 사용률이 80%를 넘을 때 실시간 알림이 가도록 모니터링 시스템을 구축했습니다. 이를 통해 이벤트성 트래픽 급증을 사전에 감지하고 풀 설정도 조정했습니다.
MongoDB 덤프의 DB 부하와 SLO 문제를 해결하기 위해 CDC를 도입했습니다. Flink CDC와 Spark, 이중 테이블 구조로 적재와 스키마 변경, 정합성 검증을 묶었습니다.
Karrot 데이터팀이 BigQuery SQL 로그를 파싱해 컬럼 단위 데이터 계보를 구축한 과정을 소개했습니다. 테이블 단위 한계를 보완하고 영향 분석과 PII 추적을 정교하게 만든 사례입니다.


PostgreSQL의 JSON/JSONB 기능으로 스키마 유연성과 트랜잭션 무결성을 함께 확보하는 방법을 소개했습니다. CMS 예제를 통해 GIN 인덱스, JSON_TABLE, 전문 검색, AWS 운영 팁까지 정리했습니다.
BigQuery 쿼리 로그를 SQL 파싱해 컬럼 레벨 리니지를 구축한 사례를 소개했습니다. 테이블·컬럼 의존 관계를 빠르게 추적해 데이터 신뢰성과 운영 효율을 높였습니다.