

올리브영 물류 시스템의 진화 - 고객 경험의 시작과 끝을 함께하다
올리브영 물류 시스템의 전반적 구성과 개선 과정을 정리한 글입니다. 실시간 재고, OMS, WMS, 배송최적화, 자동발주로 고객 경험과 운영 효율을 높였습니다.


올리브영 물류 시스템의 전반적 구성과 개선 과정을 정리한 글입니다. 실시간 재고, OMS, WMS, 배송최적화, 자동발주로 고객 경험과 운영 효율을 높였습니다.

올리브영의 스쿼드 운영 방식과 MSA 결합 사례를 소개했습니다. 2주 스프린트, Jira 포인트 관리, 회고·플래닝 흐름까지 정리했습니다.

BillSetting 조회 부하를 줄이기 위해 로컬 캐시와 Redis 글로벌 캐시를 시도했지만 각각 한계와 병목을 겪었습니다. 이후 Redis Pub/Sub 기반 분산 캐시로 전환해 RDB 조회를 93% 줄였습니다.

BillSetting 조회 부하를 줄이기 위해 로컬 캐시와 Redis 글로벌 캐시를 검토했지만 각각 한계가 있었습니다. 결국 Redis Pub/Sub 기반 분산 캐시로 전환해 RDB 조회를 93% 줄였습니다.


NOL 주문 시스템의 통합 주문 구조와 3단계 처리 흐름을 소개했습니다. 분산 트랜잭션, 이벤트 전파, 보상 처리로 대량 주문의 안정성과 확장성을 확보했습니다.


올리브영이 외부 WMS 의존을 벗어나 GMS를 제로베이스로 구축한 과정을 소개했습니다. Kafka와 Kafka Streams로 Out-of-Order Events를 완화하고 출고 성능과 운영 안정성을 개선했습니다.

Redis를 실무에서 사용할 때 유용한 핵심 팁을 정리했습니다. TTL 설정, 큰 키 방지, 자료구조 활용, 핫키 만료 대응이 핵심입니다.
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SSH 기반 작업 지시 구조의 병목을 Redis Pub/Sub로 완화하는 방법을 다뤘습니다. 비동기 통신과 가변적인 worker 구성에 맞는 설계 방향을 제시했습니다.

무진장 이벤트의 초고트래픽을 버티기 위해 전시, 주문, 재고, 쿠폰, 운영 전반을 재설계했습니다. CQRS, 이벤트 기반 처리, AIOps와 피처 플래그로 안정성과 대응력을 높였습니다.

실거리 기반 배차 정확도를 높이기 위해 OSRM, Kafka, Redis를 활용한 저장·처리 구조를 설계했습니다. 지역 단위 이벤트 순서 보장과 캐시 재사용으로 대량 경로 계산 부하를 줄였습니다.


Azar의 실시간 추천 시스템을 위해 Flink KeyedProcessFunction 기반 스트림 조인과 배포 전략을 구축한 사례를 소개했습니다. Savepoint, Blue-Green 배포, Redis 중복 제거로 무중단과 Exactly Once를 구현했습니다.


AWS Bedrock과 Claude 3.5 기반 챗봇으로 뷰티샵 예약과 샵 정보 상담을 자동화했습니다. 스키마, 프롬프트, 세션 관리와 메시지 묶음 처리로 응답 품질과 비용 효율을 함께 개선했습니다.