The Journey to Daangn Pay’s AI-Powered FDS: From Building a Rule Engine to Applying LLMs
다앙근페이 FDS가 규칙 엔진을 기반으로 이상거래 탐지 체계를 확장한 과정을 소개했습니다. 이후 LLM을 붙여 검토 속도와 판단 일관성을 높이려는 시도를 설명했습니다.
다앙근페이 FDS가 규칙 엔진을 기반으로 이상거래 탐지 체계를 확장한 과정을 소개했습니다. 이후 LLM을 붙여 검토 속도와 판단 일관성을 높이려는 시도를 설명했습니다.
항공권 환불 규정 계산을 AI와 코드로 분담해 자동화한 사례를 다뤘습니다. 최종적으로 응답 시간을 5초 이내로 줄이고 고객 경험도 개선했습니다.

장시간 엑셀 생성 작업에서 Kafka Consumer 타임아웃으로 중복 발송이 발생했습니다. RDB 기반 Task Queue와 Heartbeat로 재시도와 장애 복구를 안정화했습니다.
당근페이는 FDS에 룰엔진을 먼저 구축해 이상거래를 유연하게 탐지하도록 만들었습니다. 이후 LLM과 RAG를 붙여 거래 맥락까지 반영하는 AI Powered FDS로 확장했습니다.

SDUI의 트래픽 병목을 Caffeine과 Redis 이중 캐시로 해결한 사례를 소개했습니다. 백오피스 즉시 무효화와 프리워밍으로 1ms 미만 응답 성능을 확보했습니다.


백엔드팀이 MSA 전환과 기술 고도화를 통해 빠르게 성장하는 서비스를 안정적으로 운영하는 과정을 소개했습니다. 검색 캐시 개선, DB 전환, 실시간 처리 최적화로 확장성과 성능을 함께 높였습니다.


검색 광고의 랭킹 부스트 기능을 설계하고, 노출 수 예측 대신 순위 상승 보장 방식으로 전환했습니다.\n데이터 수집, Delta Score 계산, Elasticsearch 가중치 주입과 A/B 테스트 검증 과정을 정리했습니다.


스타트업 서비스 설계에서는 구현보다 지속 가능성을 먼저 고민해야 한다고 말씀했습니다.\n기술 부채와 운영 요소를 함께 보고, 장기적으로 연결되는 구조를 설계하는 시야가 중요하다고 강조했습니다.
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`@CacheEvict(allEntries = true)`가 내부적으로 어떻게 동작하는지 Spring Cache와 Redis 구현 레벨에서 살펴보았습니다. 기본 `KEYS` 전략이 운영 환경에서 위험할 수 있어 대안도 함께 정리했습니다.

Spring Statemachine으로 알림 시스템의 상태 관리를 체계화한 사례를 다뤘습니다. 직접 구현과 프레임워크 도입의 장단점, TTL 관리 같은 주의점도 함께 정리했습니다.

Redis 신규 커넥션 증가 현상을 추적해 파이프라이닝과 커넥션 풀, Elasticache timeout의 영향을 확인했습니다. FIFO 전환과 IDLE 커넥션 정리 방법도 함께 정리했습니다.


서비스 점검 중 공지만으로 작업을 막기 어려워 애플리케이션 레벨 차단 도구를 만들었습니다. 이후 Redis 캐싱으로 RDBMS 의존성을 줄이며 점검 상황에 대응했습니다.