최소한으로 울리는 알림 만들기: 비정상 병원 알림
Kafka 기반 병원 판정 흐름에 Redis와 Slack 알림을 결합해 에이전트 연결 끊김을 조기 감지했습니다.\n발송 지연·중복·복구 기준을 설계해 대응이 필요한 알림만 전달하도록 했습니다.

Redis 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
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Kafka 기반 병원 판정 흐름에 Redis와 Slack 알림을 결합해 에이전트 연결 끊김을 조기 감지했습니다.\n발송 지연·중복·복구 기준을 설계해 대응이 필요한 알림만 전달하도록 했습니다.

배송준비중 단계에서 막히던 주문 취소를 앱에서 직접 가능하게 바꾼 사례입니다. 배송유형별 마감 시점을 재정의하고 Kafka, Redis 락, SQS로 동시성과 장애를 처리했습니다.
병원 전자문진 시스템의 링크 로그인에서 정식 회원 정보가 노출되는 취약점을 발견하고 보완했습니다. 로그인 방식을 토큰 claim으로 구분해 링크 세션을 게스트처럼 제한하도록 개선했습니다.

유령 키로 누적되는 MemoryDB OPTIN tracking item 문제를 BCAST 전환으로 구조적으로 차단했습니다.\n리허설 후 failover를 두 차례 수행해 7,684만 개 항목과 메모리 사용률을 정상화했습니다.
레거시 연동 수신 구간을 Inbox 패턴으로 바꾸고 Kafka 비동기 처리로 분리한 사례를 정리했습니다. 응답 시간 단축, 중복 방지, 장애 복구 자동화까지 실측으로 검증했습니다.

MemoryDB 메모리 급증의 원인을 Redis 클라이언트 캐싱 tracking item 누적으로 분석했습니다. 존재하지 않는 유령 키 조회가 TTL 없이 기록을 쌓는 구조를 확인했습니다.
수천 명 동시 접속 행사 게임을 WebSocket 없이 Redis와 SSE 중심으로 단순화해 구현했습니다. 리허설에서 드러난 저사양 전광판 문제는 렌더링 방식을 바꾸고 영상은 하드코딩으로 대응했습니다.
n8n Queue Mode에서 worker만 늘려도 처리량이 오르지 않는 이유를 k6 부하테스트로 검증했습니다. 실제 병목은 worker가 아니라 task runner 한도였고, 두 값을 함께 조정해야 했습니다.

@Scheduled 기반 배치가 Pod 확장 시 중복 실행과 유실 문제를 드러내자, 트리거를 애플리케이션 밖으로 분리했습니다. 실행은 선점과 체크포인트로 나눠 맡겨 여러 Pod가 작업을 분담하도록 전환했습니다.

우아한형제들 기술블로그 글을 엮은 《요즘 우아한 백엔드 개발》 출간 소식입니다. 아키텍처, 트래픽, 데이터, AI 활용 사례를 현장 경험 중심으로 담았습니다.
아임웹이 Valkey 9.1 업그레이드로 캐시 엔진 효율을 실측한 사례를 공유했습니다. 같은 트래픽에서 CPU와 지연 시간이 줄고, 메모리와 운영 안정성도 개선되었습니다.

Vizend의 ThirdParty 로그인 설계와 리팩토링 과정을 정리했습니다. 외부 인증과 내부 사용자 정책을 분리해 보안과 운영 유연성을 높였습니다.

천만 MAU를 버티기 위한 커뮤니티 시스템의 구조와 선택을 소개했습니다. 웹앱과 서버앱, 모듈과 이벤트 분리로 확장성과 운영성을 함께 확보한 사례입니다.
전시 상품 API의 Redis 병목과 캐시 단일 의존 문제를 구조적으로 개선했습니다. Kafka CDC, 병렬 처리, 다단계 조회로 더 빠르고 무너지지 않는 서빙 구조를 만들었습니다.
Lua 오류 응답 경로의 RESP 인젝션으로 소켓 포이즈닝과 DoS가 가능한 원인을 분석했습니다.\nCRLF 정제 누락과 RESP 파싱 악용 흐름, 영향 버전 및 패치 정보를 정리했습니다.
Redis OSS 6.x 캐시를 Valkey 9.0으로 전환해 성능과 비용을 함께 개선한 사례를 정리했습니다. 업그레이드 중 client 재연결과 클러스터 대응 검증이 핵심이었습니다.
Spring Data Redis Repository와 RedisTemplate의 실전 성능을 비교했습니다. 단순 캐시에는 RedisTemplate이 더 적합하며 CPU와 메모리 효율이 좋았습니다.
의료 설문 플랫폼에서 설문 정의와 수집을 담당하는 서비스를 헥사고날 구조와 CQRS로 설계했습니다. Master/Snapshot, Kafka, Outbox 등을 적용해 정합성과 운영 안정성을 확보했습니다.
메뉴 권한처럼 변경은 적고 조회는 많은 데이터를 싱글톤 인메모리 캐시로 관리하는 방법을 소개했습니다. 이를 통해 로그인 시 DB 부하를 줄이고 응답 속도와 유지보수성을 개선했습니다.
Spark Connect를 멀티세션 서비스로 운영하며 생기는 단일 장애점과 리소스 경합 문제를 다뤘습니다. replica, Gateway, 부하 점수 기반 세션 배치로 안정성을 높인 과정을 정리했습니다.
