

상품 조회 25% 향상시킨 온스타일 상세페이지 개편 비하인드
온스타일 상품 상세페이지를 정보 구조와 개발 프레임워크까지 함께 개편했습니다. 그 결과 고객당 조회 페이지 수가 25% 늘고 클릭과 주문 지표도 개선했습니다.


온스타일 상품 상세페이지를 정보 구조와 개발 프레임워크까지 함께 개편했습니다. 그 결과 고객당 조회 페이지 수가 25% 늘고 클릭과 주문 지표도 개선했습니다.
검색 서비스의 반복 요청 처리 과정을 Kotlin과 Spring Boot로 자동화한 사례를 소개했습니다. SSH 터널링과 전략 패턴으로 접근 제약과 작업 확장성을 함께 해결했습니다.


모노레포로 서비스 레포와 패키지 레포를 통합한 경험을 공유했습니다. turborepo, Changesets, GitHub Actions로 빌드와 배포를 자동화하고 불편한 점도 함께 개선했습니다.


상품 상세페이지 개편을 위해 Front-WEB과 Front-API를 분리하고 독립 배포 구조를 적용했습니다. 외부 API에는 Circuit Breaker를, 상세 API에는 필요한 데이터만 주는 Compact API를 적용했습니다.

당근이 Vertex AI Pipelines와 TFX로 서버리스 ML 훈련 인프라를 구축한 사례를 공유했습니다. 공통 컴포넌트, 모니터링, 알림, EoS 관리로 운영 효율을 높였습니다.

Oracle 주문 DB를 MySQL로 이관하면서 모델과 ID 채번 방식을 함께 재설계했습니다. 읽기·쓰기 성능을 개선하고 정합성과 동시성 문제를 단계적으로 해결했습니다.

쏘카플랜 개편 과정에서 프론트엔드 일정 추정과 QA 대응, 레거시 개선 경험을 정리했습니다. 코로케이션과 WET 원칙으로 복잡한 화면과 도메인 로직을 단계적으로 분리했습니다.

왓챠는 추천 서비스의 Monolithic 추론 구조를 분리된 TorchServe 기반 서버로 개선했습니다. CPU 최적화와 모델 경량화, Datadog 모니터링으로 성능과 안정성을 함께 높였습니다.
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iOS 앱에서 기존 Clean Swift가 최신 Swift 환경과 맞지 않는 문제를 짚고, CIS 패턴으로 재구성한 사례를 소개했습니다. View, Controller, Interactor, Store, Worker로 역할을 나누어 상태 관리와 테스트 가능성을 높였습니다.


AWS Amplify와 Lambda, API Gateway, DynamoDB를 이용해 간단한 웹 애플리케이션을 구성한 사례를 소개했습니다. 온프레미스보다 배포와 운영이 단순하고 확장성과 보안 측면에서 장점이 있다고 정리했습니다.

대규모 Redis 운영에서 HA 구성을 유지하고 오토 힐링으로 점검 대응을 자동화한 사례를 정리했습니다. 미사용·저사용 리소스를 식별해 축소하고, 가이드와 대시보드로 운영 효율도 높였습니다.


커머스 유저 데이터를 기반으로 Activation과 Retention 대시보드를 기획하고 자동화한 사례를 소개했습니다. 데이터 파이프라인 설계, 신선도 관리, Tableau/Databricks 활용 방식까지 함께 다뤘습니다.