

올리브영 전시영역 MongoDB 도입하기
전시영역의 비규칙적인 데이터 구조를 개선하기 위해 MongoDB를 도입한 사례를 소개했습니다. 문서지향 저장과 버저닝으로 관리 효율과 롤백 안정성을 높였습니다.


전시영역의 비규칙적인 데이터 구조를 개선하기 위해 MongoDB를 도입한 사례를 소개했습니다. 문서지향 저장과 버저닝으로 관리 효율과 롤백 안정성을 높였습니다.


선물하기 서비스에 매장 픽업 기능을 추가하는 개발 과정을 소개했습니다. 수락 페이지, 바코드 페이지, SMS 통일, 예치금 반환 로직까지 구현했습니다.

카카오페이 신규 서비스의 BFF 서버를 WebFlux와 코루틴으로 구현한 경험을 공유했습니다. 비동기 API 서버 구조와 적용 사례를 중심으로 설명했습니다.


Python Django에서 TDD를 실제로 적용한 과정을 정리했습니다.\n테스트를 먼저 쪼개 작성하고 구현·리팩토링을 반복한 경험과 적용 시점을 공유했습니다.


트렌비 리뷰 서비스의 성능 병목을 줄인 개선 사례를 정리했습니다. API 호출 축소, 트랜잭션 분리, 캐시와 인덱스 추가로 응답 속도와 안정성을 높였습니다.

OpenAPI Specification을 이용한 API 문서화 방법을 소개했습니다. Swagger와 Spring REST Docs의 장점을 함께 활용하는 방향을 공유했습니다.

BentoML로 딥러닝 모델을 API 형태로 서빙한 경험과 패키징, 도커라이징 과정을 정리했습니다.\nSwagger UI 제공과 성능 개선, 운영 편의성 측면의 장단점도 함께 공유했습니다.
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줌인터넷과 연합뉴스가 AI 기반 뉴스 3줄 요약 서비스를 공동 개발했습니다.\n추출식 요약 모델과 자체 태깅 툴로 학습 데이터를 구축해 실시간 API로 운영했습니다.