SSG.COM은 Multi-Armed Bandit과 Thompson Sampling을 이용해 다양한 머신러닝 모델의 할인율을 동적으로 평가하고 최적 가격을 결정합니다. 이 방법은 KPI 달성과 실적 향상에 기여했으나, 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 새로운 모델 선택 방법이 필요해 2부에서 소개할 예정입니다.

#A/B test#ML#Bayesian

128000분

3월 14일

백엔드

제휴 서비스 수집 시스템, 첫 설계부터 지금까지의 여정

SSG는 기존 배치 기반 제휴 서비스 수집 시스템의 성능 문제를 이벤트 기반 아키텍처와 CQRS, Zero Payload 패턴 도입으로 개선했습니다. Kotlin Composite 시스템과 Golang 큐 서버 개발 등 단계별 고도화를 통해 안정성과 확장성을 확보했습니다.

#event#Kotlin#Java

246000분

2월 25일

백엔드

SSG 자동화센터 운영시스템에서 분산 락을 사용하는 방법

SSG ECMS 시스템에서 발생한 동시성 이슈를 Redis 분산 락과 스프링 AOP를 활용해 해결했습니다. 또한 분산 락과 @Transactional의 상호작용 문제를 분석하고 적절한 Advisor 순서 지정을 통해 안정적인 동시성 제어 방안을 제시했습니다.

#transaction#Redis#AOP

116000분

2월 19일

데브옵스

카나리 배포 도입과 상품 유닛의 쓱데이 대응기

SSG는 쓱데이 트래픽 급증에 대응하기 위해 카나리 배포를 도입하여 안정적인 서비스 운영과 빠른 문제 대응을 가능하게 했습니다. 카나리 배포는 장애 위험을 줄이고 A/B 테스트 등에도 활용되며, 운영 환경에서 신중한 적용이 필요함을 사례와 함께 설명합니다.

#Java#performance#CI/CD

30000분

2월 14일

백엔드

Redis로 분산 락 애노테이션 구현하기 — 스프링 AOP 활용 사례와 주의점

이 글은 Redis를 이용해 분산 락을 구현하고 스프링 AOP를 활용해 락 애노테이션을 만드는 방법을 소개합니다. 동시성 문제 해결과 구현 시 주의해야 할 점들도 함께 다룹니다.

#Redis#AOP#spring boot

98000분

Redis로 분산 락 애노테이션 구현하기 — 스프링 AOP 활용 사례와 주의점

1월 8일

미우미우 핑크핀은 왜 안나오나요 ?

SSG.COM 검색추천팀은 BERT 계열 모델을 활용해 롱테일 검색어인 '미우미우 핑크핀'의 검색 실패 문제를 효과적으로 해결했습니다. 이로 인해 전체 검색 실패의 46%가 성공으로 전환되었으며, 향후 개인화 기능 등 고도화를 추진할 예정입니다.

#NLP#검색#모델

35000분

1월 8일

백엔드

검색엔진에 의존하지 않는 Reranking API 개발하기

SSG.COM은 기존 Elasticsearch 기반 LTR 1.0에서 구조적 한계를 극복하고 별도의 Reranking API와 모델 API를 도입한 LTR 2.0을 개발했습니다. 이를 통해 검색 랭킹 품질과 확장성을 개선하며 1페이지 CTR을 2.44%p 상승시키는 성과를 거두었습니다.

#Kotlin#Redis#search

32000분

끝

SSG.COM

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