기술블로그 세 번째 책 《요즘 우아한 백엔드 개발》 출간
우아한형제들 기술블로그 글을 엮은 《요즘 우아한 백엔드 개발》 출간 소식입니다. 아키텍처, 트래픽, 데이터, AI 활용 사례를 현장 경험 중심으로 담았습니다.
#Java#Kotlin#Spring Boot
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Redis 기술 블로그 글
Redis 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
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20개 표시
“같은 트래픽, CPU는 86% 덜 쓴다” — 100만 사이트 플랫폼 아임웹의 Valkey 9.1 실측 결과
아임웹이 Valkey 9.1 업그레이드로 캐시 엔진 효율을 실측한 사례를 공유했습니다. 같은 트래픽에서 CPU와 지연 시간이 줄고, 메모리와 운영 안정성도 개선되었습니다.
#Valkey#Redis#ElastiCache
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ThirdParty 로그인 도입과 인증 흐름 리팩토링
Vizend의 ThirdParty 로그인 설계와 리팩토링 과정을 정리했습니다. 외부 인증과 내부 사용자 정책을 분리해 보안과 운영 유연성을 높였습니다.
#OAuth#OIDC#Redis
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천만 MAU를 지탱하는 커뮤니티 시스템을 소개해요
천만 MAU를 버티기 위한 커뮤니티 시스템의 구조와 선택을 소개했습니다. 웹앱과 서버앱, 모듈과 이벤트 분리로 확장성과 운영성을 함께 확보한 사례입니다.
#MSA#모듈형 모놀리스#Redis
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더 빠르게, 그리고 무너지지 않게 — 전시 아키텍처 개선기 (1/3)
전시 상품 API의 Redis 병목과 캐시 단일 의존 문제를 구조적으로 개선했습니다. Kafka CDC, 병렬 처리, 다단계 조회로 더 빠르고 무너지지 않는 서빙 구조를 만들었습니다.
#Redis#MongoDB#Kafka
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Redis와 Valkey를 해킹해 보자(Feat. CVE ID)
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#Redis#cloud
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Redis 6.x에서 Valkey 9.0으로: 운영 캐시 성능과 비용을 함께 개선한 전환기
Redis OSS 6.x 캐시를 Valkey 9.0으로 전환해 성능과 비용을 함께 개선한 사례를 정리했습니다. 업그레이드 중 client 재연결과 클러스터 대응 검증이 핵심이었습니다.
#Valkey#Redis#ElastiCache
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Spring Data Redis: Repository vs RedisTemplate — 실전 성능 비교
Spring Data Redis Repository와 RedisTemplate의 실전 성능을 비교했습니다. 단순 캐시에는 RedisTemplate이 더 적합하며 CPU와 메모리 효율이 좋았습니다.
#Spring Data Redis#RedisTemplate#Redis
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설문 관리 서비스 구현 사례
의료 설문 플랫폼에서 설문 정의와 수집을 담당하는 서비스를 헥사고날 구조와 CQRS로 설계했습니다. Master/Snapshot, Kafka, Outbox 등을 적용해 정합성과 운영 안정성을 확보했습니다.
#Java#Spring Boot#Kafka
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싱글톤 패턴을 이용한 캐시 관리
메뉴 권한처럼 변경은 적고 조회는 많은 데이터를 싱글톤 인메모리 캐시로 관리하는 방법을 소개했습니다. 이를 통해 로그인 시 DB 부하를 줄이고 응답 속도와 유지보수성을 개선했습니다.
#싱글톤#cache#Spring Boot
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Spark Connect on Kubernetes #1: 견고한 Spark Connect 만들기
Spark Connect를 멀티세션 서비스로 운영하며 생기는 단일 장애점과 리소스 경합 문제를 다뤘습니다. replica, Gateway, 부하 점수 기반 세션 배치로 안정성을 높인 과정을 정리했습니다.
#Spark#Kubernetes#gRPC
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전사 장애를 데이터로 잠재운 인프라팀의 8개월
13년 된 단일 Writer 구조에서 전사 장애가 반복되자, 새로운 DB 전환보다 캐싱과 쿼리 최적화를 먼저 적용했습니다. 그 결과 Writer 연결과 응답 시간이 크게 줄고, 장애 탐지와 복구 체계도 함께 개선했습니다.
#cache#쿼리 최적화#부하 분산
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GS SHOP의 영상 기반 AI 상품 추천 플랫폼 구축기
GS SHOP이 영상의 소구 포인트를 추출해 추천 신호로 바꾸고, 기존 추천 엔진과 결합한 Hybrid 시스템을 구축했습니다. A/B 테스트에서 클릭과 주문, 전환율이 모두 개선되었습니다.
#Amazon Bedrock#추천#OpenSearch
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DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (1): 인덱스 테이블로 GSI 떼어내기 설계편
DynamoDB managed GSI의 핫 파티션이 Boot 트래픽까지 막는 구조를 분석했습니다. 이를 해결하기 위해 인덱스 테이블과 쓰기 전파 파이프라인을 설계했습니다.
#DynamoDB#GSI#NoSQL
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DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (1): 인덱스 테이블로 GSI 떼어내기 설계편
DynamoDB GSI 핫 파티션이 Boot까지 막는 장애 구조를 분석했습니다. 인덱스 테이블과 스트림 기반 파이프라인으로 쓰기 병목을 분리하는 설계를 소개했습니다.
#DynamoDB#GSI#AWS
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[코드가 환경을 모르는 구조 5/7] Rewrite Host — 공간 축을 교체한다
MSA 환경에서 전체 시스템을 띄우지 않고 수정 중인 서비스만 로컬로 교체하는 Rewrite Host를 소개했습니다. 디버그 헤더로 라우팅을 바꾸고, 응답 헤더로 적용 여부를 알려주는 방식입니다.
#MSA#Spring Cloud Gateway#Redis
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![[코드가 환경을 모르는 구조 5/7] Rewrite Host — 공간 축을 교체한다](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/880cbd1201bc94d8f408147dcd135aef78e683b4-1684x1030.png)
비개발자의 AI 협업 도전기 — 생산성 측정하려다 서버까지 띄운 9일
비개발자가 AI와 사내 가이드를 활용해 생산성 측정 대시보드를 만든 과정을 공유했습니다. 리드타임 계산부터 서버 구축, 데이터 검증까지의 시행착오와 배운 점을 정리했습니다.
#Jira#GitHub#Docker
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AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기
팀챗을 공용 인터페이스로 삼아 AI를 조직의 실행 흐름에 연결한 구축 사례를 소개했습니다.\nClaude Code 위에 상태머신, K8s 실행기, 메모리 계층을 얹어 보안 대응과 운영 점검까지 확장했습니다.
#Kubernetes#Redis#PostgreSQL
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AI Native 레포에서 조직으로: hollon-ai 구축기
AI Native 레포를 조직 전체가 쓰는 실행 harness로 확장한 hollon-ai 구축기를 소개했습니다. 팀챗, Kubernetes, 상태머신, 메모리 계층으로 요청부터 복구까지 같은 흐름에 묶었습니다.
#LLM#Kubernetes#Redis
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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
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