미리보기

• 개발, 운영 환경의 6개의 데이터베이스 인스턴스를 MySQL 8.0으로 버전업하여 연 2400만원 이상 비용을 절약

• 초당 2000개 이상의 트랜잭션을 발생시키는 레거시 코드를 개선하여 CPU 95% 이상 사용률을 60%까지 낮추고 I/O Usage 비용 30% 절약

• 상품 중고 등급 로직 추가, 재고 불일치 이슈 해결, 상품 최저가 변경 이력 저장 등을 통해 상품 정보 신뢰도 향상 및 고객 CS 문의 30 % 감소

• Skills: Kotlin, SpringBoot, SpringBatch, SpringCloud, php, EKS, OpenSearch, Redis, Docker, Jenkins, Mysql, Grafana

• 전체  대학교의 70% 규모의 데이터셋 구축과 15만명의 취업 준비생 유저를 분류하기 위한 데이터 수집 프로세스 개발

• 100만개 이상의 정보를 가진 학적 정보 테이블을 운영중단 없이 안정적으로 마이그레이션

• 모놀리식 시스템에 있던 결제 기능을 마이크로서비스로 분리하기 위해 오케스트레이션 계층을 설계·구현

• Skills: RubyOnRails, Sidekiq, SpringBoot, Java, NewRelic, Docker, React, Node.js, ElasticSearch, Redis, MySQL

• Cafe24 연동 쿠폰 스토어 프로젝트를 리드하며 도메인 설계·개발을 통해 쿠폰 발급·사용 프로세스 자동화, 작업 시간 80 % 단축

• 비정상 종료, 네트워크 연결 유실, 배터리 부족 등으로 인해 매일 5건 이상의 데이터 손실이 발생하는 랭킹 시스템에서 클라이언트 캐시를
  도입하고 서버와 클라이언트 간의 캐시 동기화 전략을 구축하여 개선함으로써 6달 넘게 데이터 손실의 발생 X

• 슬로우 쿼리 알림 시스템, 오류 모니터링 시스템 등을 구축하여 평균 배포 후 오류 대응 시간을 4h에서 40 min으로 단축

• 기존 JDBC Template 로직을 JPA 기반 ORM으로 전환하고 80개 이상의 API를 RESTful 규칙으로 재설계하여 가독성과 유지보수성 대폭 향상

• Skills: SpringBoot, SpringBatch, Java, MariaDB, Jenkins, Redis, Lambda, Sentry, AWS

• 항만에서 원자재 운반할 때 활용되는 기기의 로그들을 수집하여 GUI로 제공해주는 소프트웨어 개발

• 제철소 내부 공정 작업시 발생하는 로그를 기반으로 현재 진행 상황을 알림으로 알려주고 시각적으로 보여주는 인터페이스 개발

• Skills: C#, WindowForm, WPF, Intouch, Oracle, MSSQL, Window

[중고 명풍 상품을 판매율을 높이기 위한 중고 등급 옵션 추가]

• 중고 명품 상품에 대한 수요 증가에 대응하여, 상품의 품질을 투명하게 노출할 수 있는 중고 등급 옵션을 도입해 판매율을 높이고자 진행

• 중고 등급 도입에 따라, 상품 조회, 수정, 생성과 관련된 셀러 페이지, 상품 상세 페이지, 어드민 페이지, 검색 페이지 등 여러 인터페이스를 변경하여 중고 등급 기능을 통합적으로 관리할 수 있도록 개선

• 중고 등급 스키마를 설계하고, 셀러 페이지와 어드민 페이지에 중고 등급을 선택·설정할 수 있는 UI를 구현

• 검색 서버 인덱싱과 메인 서버 PDP 조회 API에 활용되는 상품 조회 API 로직을 수정하여 응답 메시지에 중고등급 추가

• 셀러가 중고 상품의 상태를 명확하게 등록할 수 있게 되어, 구매자에게 투명한 상품 정보를 제공할 수 있게 되고 운영팀의 검수와 승인 프로세스를 단축시키는 성과를 얻음

[부티크 상품 재고 이슈 개선]

• 특정 부티크의 재고와 커머스 시스템의 재고 간 불일치로 인해 총 주문 취소율의 40%까지 증가했으며, 이로 인해 매달 20건 이상의
  고객 컴플레인이 지속적으로 발생

• 부티크의 상품 재고를 정확하게 관리함으로써 재고 불일치 문제를 해결하고 고객과 부티크의 사용성 개선을 목표로 진행

• 비활성화되어 있던 상품 품절 JOB을 활성화했으나, 여전히 재고 불일치 문제가 발생하여 전체 로직을 검토하여 재고 불일치 문제의 근본 원인을 분석

• 재고 연동 JOB 로직, 외부 연동 API 문서 등을 검토, 부티크에서 업데이트 상품으로 등록하지 않으면 내부 상품 재고가 갱신되지 않는 것을 발견

• 특정 상품, 전체 상품 조회 외에는 다른 API를 제공되지 않아, 상품 주문 시 외부 API를 호출하여 내부 상품 재고를 갱산하도록 하여 해결

• 이슈 개선을 통해 매달 20건 이상 발생하던 고객 컴플레인을 해결하였으며, 부티크와 플랫폼사 간의 갈등도 크게 감소

[초당 2000건 이상의 트랜잭션이 실행되어 RDS I/O 급상승한 이슈 해결]

• 스파이크 트래픽 발생 시 데이터베이스 CPU 사용률이 95%까지 상승하여 전체 서비스의 성능 저하가 발생

• RDS 성능 개선 도우미와 Grafana를 통해 병목 구간을 모니터링한 결과, 특정 테이블에 과도한 쿼리가 집중적으로 실행되는 문제가 발견

• N+1 쿼리를 유발하는 비즈니스 로직을 식별하고, 성능 저하가 심한 로직부터 단계적으로 최적화하기 위해 문서를 만들고 우선순위 정리

• 상품 정보 변경 시 CDC 이벤트를 통해 상품 카탈로그를 갱신하는 핸들러가 N개의 상품을 하나씩 조회하고 FetchJoin 없이 매핑된 엔티티를 사용하면서 N×M개의 쿼리가 추가적으로 실행 되는 것을 발견

• Query Method 기반의 조회 로직을 JPQL기반의 쿼리로 변경하고 FetchJoin을 활용하여 단일 쿼리로 조회하도록 개선

• Jpa Repository의 save로 단일 저장되는 구조에서 데이터 저장 시에는 Batch Insert 방식을 적용하여 벌크로 상품 정보를 처리 되도록 최적화

• 스파이크 트래픽이 들어오더라도 데이터베이스 CPU 사용률이 95%에서 70%까지 저하하였고 초당 20~30개의 트랜잭션 정도로 낮아져 디비 안정화와 I/O Usage 비용을 20% 정도 절약

[MySQL 8.0 버전업]

• 여러 데이터 파이프라인과 실시간 ETL 작업에 연결된 메인 RDS 특성상 무중단 배포가 리스크가 높다고 판단, 3시간 다운타임 일정을 협의하고 공지

• MySQL 8.0 TF 조직원으로 참여하여 MySQL 8.0부터 지원하지 않는 로직을 정규식을 통해 찾아 10개 이상의 레파지토리를 분석하고 수정

• 개발 환경 배포 후 QA를 통해 검토하고 총 6개의 운영환경 RDS 디비 인스턴스를 블루, 그린 전략으로 배포 진행

• MySQL 8.0 버전 업을 통해 월 100만원 연장 비용(연 1200 만원)을 절약하고 평균 레이턴시 시간 감소

[MAU 45 만 취업 준비생 대상 채용 광고 세분화 프로젝트]

• 취업 준비생(월 MAU 45만)을 대상으로 맞춤형 채용 광고 효율을 높이기 위해 전국 대학·학과 기반 유저 세분화 프로젝트를 주도

• 제한된 일정 안에 국내 대학 데이터셋 확보 및 사이드 이펙트를 최소화하여 무중단 배포를 하는 방향을 목표로 진행

• PO와 협의 후 동료를 설득하여 파편화된 학교 정보를 통합하는 표준 테이블 만드는 대신 기존 제휴 대학 스키마로 마이그레이션 결정

• 마이그레이션으로 영향 받는 로직 전수 분석·수정, 배치·실패 로그 테이블 구성하여 롤백 가능성을 확보

• 국내 전체 대학의 86.2 % 데이터 확보, 배포 후 90 일간 장애·버그 0 건 유지

[여러 시스템과 강결합 된 대규모 테이블 스키마 구조 개선]

• 학과 정보 수집 범위가 주전공에서 복수전공(데이터 2.3 배 증가) 으로 확장되며, 여러 시스템과 강하게 결합된 스키마를 무중단으로
  변경해야 하는 상황 발생

• 제한된 4주 일정 안에 사이드이펙트를 최소화하며 배포하기 위해 이중쓰기 패턴 + 피처토글 전략 채택

• 마이그레이션 작업 중 N+1 쿼리 & 콜백으로 작업 시간이 3시간 이상 지연되는 문제 확인

• 100만 row를 키 기준으로 작업 분할, 멀티프로세스 + 벌크 Insert 적용해 배치 시간을 3 시간 → 10 분(-95%) 단축

• 이중쓰기로 안정성 보증하고 토글 전환하여 다운타임·데이터 손실을 최소화하여 대규모 구조 변경 배포 완료, 이후 90일간 장애 보고 0건

[결제 마이크로 서비스 설계]

• 구글·애플·PG사 등으로 분산된 결제 테이블을 결제 마이크로서비스로 통합하여 운영 복잡도와 장애 리스크를 줄이기 위해 프로젝트 진행

• 블랙박스 결제 시스템을 리버스 엔지니어링하여 UML 다이어그램·시퀀스차트·ERD를 작성·공유하고, 이벤트 스토밍 세미나를 2회 주관하여 DDD 바운디드 컨텍스트 설계를 가이드

• 설계 일정을 단축시키고 DDD 이론을 팀 내에 전파하면서 3분기 성과 평가 때 테크 리더에게 2등급의 평가를 받음

[결제 마이크로서비스와 연동되는 오케스트레이션 서비스 개발]

• 모놀리식 핵심 시스템에 오케스트레이션 계층을 도입해 결제 마이크로서비스와의 안정적 연동·트랜잭션 일관성 확보가 필요

• 결제 마이크로서비스와 통신하는 전용 클라이언트 모듈 구현과 커스텀 타임아웃·Circuit Breaker를 구현

• Exception·API Response 포맷을 통합하고 Enum 기반 에러코드 관리로 중복 로직 제거

• 네트워크 단절·권한 오류 대비하여 숏 폴링 재시도 패턴 적용함으로써 요청 성공률을 높임

[쿠폰 상점 도메인 설계 & 동시성 제어]

• 올클 앱 사용자를 자사몰로 유입하기 위해 쿠폰 발급 포인트 상점을 신규 구축해야 했으며, 도메인의 명확한 정의와 재고 일관성이 중요했던 프로젝트

• 발급‧사용‧만료 전 과정을 UML 다이어그램·시퀀스 차트로 시각화하고 협업 툴에 공유해 미스커뮤니케이션 구간 사전 제거

• 잔여 포인트 부족·중복 사용 등 예외 시나리오를 문서화하여 운영 가이드로 배포

• 한 유저 중복 클릭은 Redisson 분산 락으로 제어, 다수 유저 동시 주문은 낙관적 락 + 재시도 로직으로 쿠폰 재고 무결성 보장

• 평균 미팅 횟수를 단축시키고 베타 오픈부터 3개월 넘게 도메인 관련 장애 0건, 중복 쿠폰 발급·재고 불일치 CS 0건

[레디스 기반 실시간 랭킹 시스템 & 캐싱 전략 재설계]

• 단 1명의 개발자가 운영해야 하는 환경에서, 서로 다른 유저의 공부 시간을 실시간으로 집계·경쟁시키는 랭킹 서비스를 구축해야 했고, 초기 버전은
  통신 유실·비정상 세션으로 데이터 정합성 실패·지연 1 s 이상 발생

• 소켓 대신 Redis Sorted Set + Hash로 구현하여 접속 타임스탬프·누적 사용 시간을 저장, TTL 로직 추가해 최대 접속 시간 설정

• 단일 서버 캐시 → 다중 계층 캐싱(애플리케이션 메모리 ↔ Redis ↔ 영속 DB) 로 전환해 클라이언트 장애 시에도 일관성 유지

• 랭킹 응답 지연 1000 ms → 200 ms(-80 %) 단축, 비정상 세션으로 인한 순위 오류 주 2건 → 0건(8주간), 사용자 리뷰 4.1 → 4.8/5 상승

[모니터링&알림 시스템 구축과 레거시 코드 OOP 기반의 코드로 개선]

• 사용자 트래픽 급증으로 실시간 오류 탐지와 배포 안정성 확보가 시급

  • Spring Boot·Flutter SDK 기반 Sentry 도입, 배포 전 에러 트렌드-기반 자동 롤백 파이프라인 구축

  • 고객 CS 건수 -50 %, 배포 후 평균 대응 시간 4 h → 40 min

• 트래픽 증가로 슬로우 쿼리 및 DB 부하 상승 → 비용 최적화 필요

  • RDS 성능 개선 도우미 + AWS Lambda로 슬로우 쿼리 실시간 알림, 배포 전 쿼리 검증 절차 도입

  • DB CPU 사용률 -20 ~ -30 %, 인스턴스 스펙 다운그레이드로 비용 절감

• JDBC Template 기반 절차지향 코드로 생산성 저하·데드 코드 누적

  • 8개월간 ORM + OOP 기반의 코드로 리팩토링 주도(50+ 핵심 API) &.사내 OOP 스터디·세미나로 팀 역량 확산

  • 데드 코드 8 만 줄 제거, 가독성·유지보수성 향상, 사이드 이펙트 감소로 개발 생산성 크게 증가

• LLM 기반 챗봇을 통해 데이터 분석 인력이 없는 비영리단체들에 마치 주니어 분석가를 채용한 것과 같은 수준의 모금 전략 인사이트를 제공하는 챗봇 개발

• Serverless Framework 전환: 복잡한 SAM 설정·외부 통합 한계 해결을 위해 Serverless Framework로 마이그레이션, 플러그인 활용함으로써
  며칠 걸리는 배포·설정 시간을 하루로 단축

• Kakao Chatbot SDK 개발: depth가 깊은 SkillPayload JSON을  SDK로 캡슐화하여 활용함으로써 중복 코드를 줄이고 재사용성을 높임

• 컨테이너 기반 로컬 환경 구축: Redis·SQS 등 AWS 리소스를 Docker로 Mocking, 팀별 독립 테스트 확보로 피드백 주기 1~2분에서 1~2초로 단축

• 인프라 비용 최적화: RDS→Supabase, NAT GW→NAT Instance, Redis→Valkey Serverless 전환하여 월 고정비 절약 $130 → $10 (<92 %↓)

• 트러블슈팅 ① Lambda 통신 에러: VPC 재설계·NAT Instance 도입으로 Supabase·AI 서버 연결 복구

• 트러블슈팅 ② Azure GPT 과부화: Redis 기반 세션 락으로 동시 요청 한도 제어, 토큰 초과 다운타임 횟수 감소

• DDD 방법론을 기반으로 영화 예매 시스템에서 유비쿼터스 언어 정의, 도메인 모델 설계를 진행.

• 각 애그리거트의 역활과 책임을 정의하고 이를 기반으로 엔티티와 값 객체를 구현.

• 도메인에 사전에 정의된 정책들을 테스트 코드로 구현하여, 코드 변경 시마다 정책의 유효성을 검증

• 배송에서 생기는 휴먼 에러를 최소화하고 배송 지연으로 생기는 제품 폐기를 줄이기 위한 프로젝트

• ML을 통해 학습된 결과를 활용할 수 있도록 데이터 파이프 라인을 구축

• 프로젝트 리더를 담당하여 기획, 역활, 일정 등을 관리, 추가적으로 백엔드 개발까지 담당