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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Redis 6.x에서 Valkey 9.0으로: 운영 캐시 성능과 비용을 함께 개선한 전환기
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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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Spring Data Redis: Repository vs RedisTemplate — 실전 성능 비교
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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설문 관리 서비스 구현 사례
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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싱글톤 패턴을 이용한 캐시 관리
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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전사 장애를 데이터로 잠재운 인프라팀의 8개월
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 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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비개발자의 AI 협업 도전기 — 생산성 측정하려다 서버까지 띄운 9일
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 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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Amazon DocumentDB 인덱스 최적화로 미리캔버스의 쿼리 성능을 개선 사례
Amazon DocumentDB 전환 후 발생한 인덱스와 쿼리 성능 문제를 실제 사례로 정리했습니다. explain, profiler, 인덱스 재설계와 쿼리 변경으로 성능을 개선했습니다.
#Amazon DocumentDB#MongoDB#index
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채널톡 메인 백엔드 서버 CI 개선기
채널톡 메인 백엔드 서버의 CI 병목을 단계적으로 분해해 개선한 과정을 정리했습니다. 공유 상태 제거, prepare 분리, 동적 큐와 캐시로 실행 시간을 크게 줄였습니다.
#CI/CD#Java#PostgreSQL
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채널톡 메인 백엔드 서버 CI 개선기
채널톡 메인 백엔드 서버 CI 개선기
AI가 코드를 빠르게 만들수록 CI 병목과 피드백 속도가 더 중요해졌습니다. 채널톡은 공유 상태 제거와 캐시, 동적 큐로 메인 백엔드 CI를 36.6분에서 15분대까지 줄였습니다.
#CI/CD#Java#PostgreSQL
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Product Engineer: 클릭 몇 번으로 여행 상품 5,000개를 만들다
마이리얼트립이 여행 상품 등록의 수작업 병목을 AI로 자동화한 사례를 공유했습니다.\n번역, 상세 페이지 생성, 카테고리 분류를 묶어 하루 20개 수준을 5,000개 이상으로 늘렸습니다.
#LLM#자동화#prompt
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Apache Flink + RocksDB 튜닝으로 광고 Frequency Capping 실시간 집계를 일주일까지 확장하기
Apache Flink와 RocksDB 튜닝으로 광고 Frequency Capping 실시간 집계를 7일 구간까지 확장한 사례를 다루었습니다. 세 개의 Flink 앱으로 분리해 병목을 각각 해결하고 Redis 단일 조회 구조로 단순화했습니다.
#Apache Flink#RocksDB#Kafka
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주문 트래픽 20배를 견디는 재고 처리 구조 만들기
공동구매 트래픽 폭증으로 재고 처리의 lock 경합이 병목이 되자 Redis와 Kafka 중심으로 구조를 재설계했습니다. 재고 경로를 단일화하고 비동기 반영과 fallback을 더해 약 20배 트래픽을 안정적으로 견뎠습니다.
#Redis#Kafka#DB
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주문 트래픽 20배를 견디는 재고 처리 구조 만들기