미리보기

API 개발 시 앱과 웹과의 긴밀한 협업을 진행하여 유연한 스키마 구현

검색 엔진 이관 프로젝트에서 안정적인 전환 및 성능 개선

GitHub Actions를 통해 강제적으로 테스트 수행 및 릴리즈 노트 자동 생성같은 팀에서 불편했던 사항을 자발적으로 개선

Datadog을 통해 API 성능 최적화를 위한 모니터링 경험 보유

프론트 친화적인 RESTful API 설계 및 구현

PostgreSQL 기반 데이터베이스 설계 및 성능 최적화

React를 활용한 어드민 UI 페이지 구현

목적: 상품 정보를 저장하는 중간 DB를 추가하여 검색 엔진 효율화

기술 스택: Java, SpringBoot, MongoDB, Kafka, Opensearch, Redis

액션

• MongoDB에 상품 정보를 저장하는 로직 구현

• 데이터 전체 갱신 시 실시간 상태 모니터링을 위한 SSE 추가

• 데이터 안정성을 확보하기 위한 retry 메커니즘 설계

성과:

중간 DB 도입 및 데이터 접근성 개선으로 타 서비스 의존도 감소

목적:

대형 프로모션 상품 필터링 기능 개발

기술 스택: Java, SpringBoot, Opensearch, Redis

액션

• 프로모션 필터 인덱싱 로직 개선 및 Redis 기반 필터 값 관리

• 유효한 필터 값 생성 및 필터 쿼리 최적화

성과:

프로모션 참여 및 노출의 유연성 확보, 사용자 경험 개선

목적:

기존 Fusion 엔진을 AWS Opensearch로 대체

기술 스택: Java, SpringBoot, Opensearch, React, JavaScript, Kafka, Python, MariaDB

액션

• JPA Auditing 설정을 추가하여 엔티티의 공통된 속성을 추상 클래스로 구현

• 아키텍처 변경에 따른 성능 테스트(nGrinder) 및 품질 보장

• Python 스크립트 기반 데이터 마이그레이션

• 쿼리 룰 업데이트 시 변경사항이 즉시 반영되도록 AOP 사용

• 엔진 운영 전환 시 품질 및 퍼포먼스 모니터링 측면에서 유리하도록 점진적 전환 시도

성과:

운영 비용 30% 절감 및 안정적인 이관 수행

목적: 뷰티 전용 사이트 검색 기능 개발

기술 스택: Java, SpringBoot, Redis, Kafka, Fusion

액션

• 카테고리 데이터 캐싱 및 actuator로 업데이트 로직 설계

• 필터 요청 처리 비용 최적화를 위한 partial-update 구현

성과:

새로운 도메인 지원을 통해 사이트 트래픽 및 사용자 만족도 증가