미리보기

(2022/04/01 메가존소프트 -> 알파코드 법인 이전)

B2B 클라우드 빌링 웹 서비스 하이퍼빌링 개발 및 운영
백 오피스 및 고객사 빌링 정산 위주의 개발 업무 진행

주요 업무

• 클라우드 빌링 서비스 하이퍼빌링 개발 및 운영

• 매 월 정산 관련 데이터 대사 업무 진행

• 인보이스 발급 서비스 개발 및 고도화

• 레거시 개선 및 고도화

• PostgreSQL / BigQuery 유지보수 및 성능 개선

팀 문화 제안 및 개선

• 코드 리뷰 체계화: 기존의 Jira를 통한 리뷰에서 Github PR을 통한 코드 리뷰로 변경

• 반복 업무 자동화: 반복되는 작업을 스크립트 자동화를 통해 팀 내 업무 효율 향상

• 테스트 코드 도입: 테스트 코드를 작성하여 수동으로 진행하던 기능 테스트 자동화

B2B 클라우드 빌링 웹 서비스 하이퍼빌링 개발 및 운영

기아 측에서는 차량 메뉴얼 검증을 수작업으로 진행하고 있었으며, 이로 인해 작업 시간이 과도하게 소요되고 휴먼 에러가 빈번하게 발생하는 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 AI 기반의 자동화 파이프라인 구축을 지원하였습니다.

• 주요 작업 내용

  • 단어 분석: 메뉴얼 내 단어를 분석하여 동의어 및 블랙리스트 키워드를 분류하여 유사도를 판단할 수 있는 기준 마련

  • 시스템 설계 및 구축: NestJS와 Docker를 기반 초기 프로젝트 설계 및 모듈화된 구조로 개발 편의성 확보

  • 품질 확보: 테스트 코드를 도입하여 주요 기능의 안정성을 검증하고, 자동화된 테스트 환경을 구성

빌링 서비스가 본사의 빌링개발팀으로 이전되며 서비스에 대한 인수인계를 진행하였습니다. GCP 등의 빌링 서비스 대상으로 인수인계를 진행하였으며, 그 중에서 GCP, Tencent, Alibaba를 담당하여 인수인계를 진행하였습니다.

• 주요 작업 내용

  • 우선순위 기반 인수인계: GCP 등 주요 클라우드 공급사를 중심으로 인수인계 작업을 순차적으로 진행

  • 문서 체계 정비: 빌링 서비스 온보딩 문서를 전면 개정하여 운영 인력이 쉽게 이해할 수 있도록 문서화

  • 지식 공유 강화: 주요 개선 사항 및 추가적인 보완이 필요한 영역을 정리하여 문서화하고, 내부 발표를 통해 공유

• 성과

  • GCP 등 핵심 클라우드 공급사에 대한 인수인계를 안정적으로 완료

  • 전면 개정된 온보딩 문서를 통해 후속 운영 인력의 업무 적응도 향상

  • 지식 공유 및 보완 사항 정리를 통해 인수 이후 발생 가능한 운영 리스크 사전 방지

일자별로 모든 고객사의 빌링 데이터를 수집하는 배치 서비스에서, 고객사 수 증가에 따라 힙 메모리 부족 문제가 발생하였습니다. 지금까지는 단기적인 해결책으로 VM 메모리 증설을 하였으나, 근본적인 원인을 해결하는 것이 맞다고 생각하여 Stream 방식으로 데이터 수집 방식을 개선하였습니다.

• 주요 작업 내용

  • GCP에서 지원하는 Stream 방식의 API를 이용하여 데이터 수집하도록 변경

  • RxJs를 사용하여 데이터가 일정 크기 이상 버퍼에 쌓이면 Flush하도록 구현

• 성과

  • 고객사 수 증가로 수집 데이터가 많아져도, 스트림 기반 처리로 메모리 초과 없이 안정적인 수집 가능

  • 버퍼 단위 처리로 인해 수집량과 관계없이 일정한 메모리 사용 유지

원하는 항목을 선택하여 비용을 확인하는 피벗 테이블의 조회 속도가 1분 이상이 소요되는 상황이 발생하였습니다. DB 메모리 사용량 및 쿼리 로그를 통해 슬로우 쿼리 식별하여 개선을 진행하여 피벗 테이블 조회 속도를 높였습니다.

• 주요 작업 내용

  • 쿼리 실행계획 기반 쿼리 재작성 및 인덱스 최적화

  • 약 1억개의 데이터가 적재된 단일 테이블을 연도별로 수평 파티셔닝 적용

  • 테이블 내에서 월 단위 파티션을 추가하여 논리적으로 데이터 분리

  • 데이터 압축을 통한 모듈간 네트워크 통신 속도 개선

• 성과

  • 피벗 테이블 조회 시간을 50초 → 6초로 단축하여 실사용자 응답 속도 개선

  • 파티셔닝 및 압축 구조 도입으로 데이터 증가에도 성능 저하 없이 안정적으로 조회 성능 유지

Tencent Cloud의 핵심 비용 정책이 변경되면서 정책 로직을 전반적으로 수정할 필요가 있었습니다. 이에 맞춰 기존의 레거시를 전체적으로 리뉴얼하는 방향을 잡고 업무를 진행하게 되었습니다.

• 주요 작업 내용

  • 빌링팀과 협업하여 정책 구조를 세분화하고 다양한 예외 시나리오를 정의함으로써 정책 적용 정확도 향상

  • 빌링 데이터 갱신시 자동 메일 발송 기능을 도입하여 운영 알림 누락 이슈를 방지하고 대응 속도 개선

  • 데이터 변경 추적성 확보를 위해 감사 로깅 구현 및 어드민 페이지를 통한 뷰 제공

• 성과

  • 빌링 데이터 변경 사항을 명확히 추적할 수 있는 구조 마련

  • 정책 구조를 리팩토링함으로써 향후 정책 추가 및 유지보수가 용이한 기반을 구축

새로운 빌링 플랫폼 추가 요청이 있어 구축을 진행하게 되었습니다. 기존 서비스에 플랫폼을 추가하는 대신, 추후 구축할 서비스들의 기반이 될 수 있도록 새로운 프로젝트로 개발을 진행하게 되었습니다.

• 주요 작업 내용

  • Nest.js, Prisma, PostgreSQL 기반 API 서버 개발

  • 프로젝트 구조 및 데이터베이스 ERD 설계

  • 엑셀로 관리되던 업무 이력 및 인보이스를 데이터베이스로 마이그레이션 진행

  • 프로젝트 설계부터 참여하여 유관부서와의 커뮤니케이션 전담하며 개발 진행

• 성과

• 추후 신규 서비스 개발 시 재사용 가능한 구조를 마련하여 확장성과 유지보수성 확보

회계 데이터를 조회하는 기능의 로딩 시간이 증가하며 실사용에 불편을 초래하는 문제가 발생하였습니다. 테이블 비정규화 및 인덱스를 재설계하여 성능을 개선할 수 있었습니다.

• 주요 작업 내용

  • Json Array 컬럼을 비정규화하여 Json 단위로 인덱스 적용되도록 변경

  • 조건절에 사용되는 인덱스를 변경하여 LIKE문 효율성 개선 (B-tree -> GIN)

  • 인덱싱이 불가능한 부분에 한해서 쿼리 대신 비즈니스 로직으로 풀도록 코드 재작성

• 성과

  • 조회 속도 2분 → 5초로 단축하여 대기 시간으로 인한 불편 해소

  • 데이터 구조 최적화를 통해 쿼리 성능 문제의 재발 가능성 감소

모든 정책을 if문으로 관리하던 기존 비즈니스 로직의 복잡도가 커져, 아직 유지보수가 가능한 수준일 때 관심사 분리 및 구조 개선이 필요하다고 생각하여 해당 작업을 진행하게 되었습니다.

• 주요 작업 내용

  • 복잡한 조건 분기 로직에 템플릿 메소드 패턴을 적용해 관심사에 따른 클래스 계층구조로 재설계

  • 빌링팀과의 정기적인 협업 세션을 통해 엣지 케이스와 예외 시나리오를 선제적으로 식별

  • 유지보수를 고려하여 관심사별 모듈 분리에 집중하여 개발 진행

• 성과

  • 정책별 클래스 분리를 통해 신규 정책 추가시 확장에 유리한 구조 마련

  • 정책 로직의 구조를 정비하여 약 2년간 발생한 유지보수 이슈에 대해 신속하게 대응할 수 있었음

모든 정책을 if문으로 관리하던 기존 비즈니스 로직의 복잡도가 커져, 아직 유지보수가 가능한 수준일 때 관심사 분리 및 구조 개선이 필요하다고 생각하여 해당 작업을 진행하게 되었습니다.

• 주요 작업 내용

  • 복잡한 조건 분기 로직에 템플릿 메소드 패턴을 적용해 관심사에 따른 클래스 계층구조로 재설계

  • 빌링팀과의 정기적인 협업 세션을 통해 엣지 케이스와 예외 시나리오를 선제적으로 식별

  • 유지보수를 고려하여 관심사별 모듈 분리에 집중하여 개발 진행

• 성과

  • 정책별 클래스 분리를 통해 신규 정책 추가시 확장에 유리한 구조 마련

  • 정책 로직의 구조를 정비하여 약 2년간 발생한 유지보수 이슈에 대해 신속하게 대응할 수 있었음

• 지역 : California, US
• 회사 : L-Kimmy
• 업종 : e-commerce
• 업무내용 : 제품 매출 관련하여 데이터를 집계하는 Data Analyst 포지션 담당