백엔드 개발자

이태균

함께 소통하고 끊임없이 도전하는 백엔드 개발자 이태균입니다.

인프콘 2024

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외부 API 호출에 대한 IP 제한 문제를 해결하기 위해 Spring Boot + Netty 기반의 프록시 서버를 구축하였습니다.<ul><li>문제 상황 분석 및 요구사항 정의<ul><li>현재 운영중인 기존 서버의 공인 IP가 API 제공자의 허용 IP 목록에 등록되지 않아 API 호출이 불가능한 상황 파악</li><li>시스템 중단 없이 안정적인 외부 API 연동을 위한 프록시 서버 설계 구축 필요성 확인</li></ul></li><li>비즈니스 로직 분리 및 추상화<ul><li>API 호출 전/후 데이터 필터링 및 변환 로직을 프록시 서버에 구현<ul><li>응답 데이터 포맷 변환(XML to JSON) 처리로 클라이언트 개발 편의성 향상</li></ul></li><li>클라이언트와 외부 API 간 결합도 최소화를 위한 인터페이스 설계 <ul><li>공통 요청/응답 형식 정의로 API 변경 시 클라이언트 코드 수정 최소화</li><li>동적 라우팅 기능 구현으로 API 엔드포인트 변경에 유연하게 대응</li></ul></li></ul></li><li>성과 및 비즈니스 가치<ul><li>IP 제한 없이 모든 Open API 연동 성공으로 서비스 기능 확장</li><li>외부 API 변경 시 프록시 서버만 수정하여 클라이언트 영향 최소화</li><li>시스템 확장성 향상 및 유지보수 용이성 증대</li></ul></li></ul>

프록시 서버를 통한 Open API 우회 설계

<h4>[SI/SM] 운영 중인 웹 서비스 관리 및 최적화</h4>운영 중인 웹 서비스의 안정성과 성능을 유지하기 위해 유지보수 및 최적화 작업을 수행하였습니다.<ul><li>서비스 운영을 위한 스크립트 작성, 신규 기능 개발 및 문서화</li><li>신규 기능 개선을 위한 요주 조건 기획, 설계에 참여 및 개발 진행</li><li>유지보수를 고려한 코드 리팩토링 및 모듈화 진행</li><li>DB 내 복잡한 SQL 쿼리를 자바 애플리케이션 계층으로 리팩토링</li><li>DB 쿼리 성능 튜닝 : Slow Query 분석 후 최적화하여 데이터 조회 속도 향상</li><li>Java 1.8, Spring, Spring Boot, 전자정부프레임워크, JSP, MyBatis, PostgreSQL, Linux</li></ul><hr><h4>[시스템 고도화 1] 엑셀 대용량 데이터 업로드 공통 컴포넌트 개발</h4><ul><li>문제 상황 분석<ul><li>대용량 데이터의 수동 입력 과정에서 과도한 리소스 소요로 업무 효율성 저하</li><li>수동 입력 시 발생할 수 있는 휴먼 에러로 인한 데이터 무결성 저하 및 오류 발생</li><li> 데이터 형식 불일치로 인한 시스템 간 호환성 문제 발생</li></ul></li><li>개발 내용 및 기술적 접근<ul><li>POI 라이브러리 기반으로 한 엑셀 파일 대량 데이터 일괄 처리 시스템 구현</li><li>데이터 유효성 검증 기능을 통한 입력 오류 사전 및 휴먼 에러 방지</li><li>오류 데이터 자동 분류 및 오류 리포트 생성 기능 구현</li><li>공통 기능 컴포넌트로 개발하여 다른 시스템에서 재사용 가능하도록 설계</li></ul></li><li>해결 방안 및 성과<ul><li>데이터 입력 시간 80% 이상 단축 (약 5~6시간 → 30분~1시간)</li><li>데이터 정확성 향상으로 신뢰성 확보 및 과도한 업무 리소스 해결</li><li>여러 시스템에서 재사용 가능한 컴포넌트로 효율성 및 유지보수 용이성 증가</li></ul></li></ul><hr><h4>[시스템 고도화 2] 쿼리 튜닝 - 인덱스 및 함수 최적화</h4>해양 대기질 측정 데이터의 대용량 조회 성능을 개선하는 쿼리 튜닝 및 정상화 작업을 진행하였습니다.<ul><li>문제 상황 분석 및 성능 측정<ul><li>5분 간격으로 적재되는 해양 대기질 데이터 (월 평균 12만 건) 조회 성능 이슈</li><li>한 달 간격 조회 시 초기 실행 시간: 459,532.012 ms(약 460초)로 사용자 경험 저하</li></ul></li><li>데이터베이스 인덱스 설계 및 최적화<ul><li>빈도한 필터링 조건인 날짜 컬럼을 인덱스의 첫 번째 위치에 배치하여 검색 효율 극대화</li><li>성능 개선 결과: 14,534.758 ms(약 14.5초), 96.85% 성능 향상</li></ul></li><li>SQL 쿼리 함수 리팩토링<ul><li>성능 저하 요인인 문자열 변환 함수(to_char)를 날짜 전용 함수(date_trunc)로 대체</li><li>불필요한 데이터 형변환을 제거하고 직접 비교 방식으로 쿼리 로직 개선</li><li>성능 개선 결과: 3,439.653 ms(약 3.4초), 추가 76.33% 성능 향상</li></ul></li><li>성과<ul><li>최종 조회 시간 99.25% 단축 (460초 → 3.44초)</li><li>사용자 경험 개선 및 시스템 리소스 효율화</li></ul></li></ul>

웹 서비스 운영 및 유지보수 개선

<h5>프로젝트 개요</h5>Twincle은 사용자들이 URL을 북마크하고 공유할 수 있는 소셜 네트워크 서비스입니다. 사용자는 자신의 관심 있는 URL을 저장하고, 다른 사람들과 공유하며, 다른 사용자의 북마크도 쉽게 찾아볼 수 있습니다.팀 리더 및 백엔드 팀장으로서 아키텍처 설계와 팀 관리, 주요 백엔드 기능 개발을 주도했습니다. 그리고 Jira Confluence를 활용해 프로젝트 관리[회의록, 회고록]와 일일 스크럼을 진행하며, 팀원들과 원활한 프로젝트 협업을 진행했었습니다.<ul><li>기술 스택 : Java, Spring Boot, Spring JPA, QueryDSL, MySQL, AWS, Git, Slack, JIRA Confluence</li><li>개발 인원 : 백엔드 2명, 프론트엔드 2명, 디자이너 1명</li></ul><h5>주요 업무 및 성과</h5><ul><li>프로젝트 운영 및 협업<ul><li>Jira Confluence를 활용하여 회의록 템플릿을 직접 작성하여 주기적인 회의록 관리 및 회고를 진행</li><li>일일 스크럼을 통한 이슈 공유 및 해결로 프로젝트 진행 효율성 향상</li><li>Github Actions를 활용하여 CI/CD 파이프라인 구축을 통해 빌드, 테스트, 배포 자동화 및 반복 작업을 감소</li></ul></li><li>AWS 인프라 구축 및 서비스 운영<ul><li>AWS EC2, RDS, S3를 활용하여 서비스 배포, 데이터베이스 구축,파일 관리 및 데이터 손실 방지</li></ul></li><li>백엔드 성능 최적화 및 유지보수성 개선<ul><li>Spring Profiles를 활용하여 로컬, 개발, 운영 환경을 분리하고 환경별 설정 오류를 최소화</li><li>QueryDSL을 도입하여 복잡한 동적 검색 조건을 처리하고, 무한 스크롤 방식의 게시글 조회 기능을 구현</li><li>다양한 응답를 관리하는 Response 클래스를 제네릭 타입으로 직적 구현하여 코드의 재사용성, 가독성 및 유지보수성을 향상</li></ul></li><li>테스트 및 품질 관리<ul><li>반복적인 테스트 데이터 설정을 줄이기 위해 테스트 목업을 도입</li><li>테스트 코드 작성 및 자동화하여 버그 및 오류를 조기에 발견 및 해결</li></ul></li></ul>

[사이드 프로젝트] Twincle

<ul><li>GIS(지리정보시스템) 기반의 SI/SM 업체에서 백엔드/프론트엔드 업무를 맡았습니다.</li><li>서비스 전반에 필요한 IT 서비스 기획, 개발 및 배포, 운영을 담당했습니다.</li><li>DB 내 복잡한 SQL 쿼리를 자바 애플리케이션 계층으로 리팩토링했습니다.</li><li>문제를 해결하는 데 있어 수동적으로 임하기보단, 더 나은 방식을 찾고 제안하며 기획과 개발의 완성도를 높이는 데 집중했습니다.</li><li>팀원들 간의 회의록 히스토리 조회 이슈를 해결하기 위해 회의록 대시보드 기능 도입 및 관리했습니다.</li></ul>