3월 30일
QA가 서버를 죽여본 이유 – Host Level 카오스 엔지니어링 테스트
인프라 차단 실험으로 고객이 체감하는 장애와 데이터 정합성 문제를 발견했습니다. 알림·자동복구·정합성 검증 API 도입과 정기 테스트로 대응합니다.

3월 30일
인프라 차단 실험으로 고객이 체감하는 장애와 데이터 정합성 문제를 발견했습니다. 알림·자동복구·정합성 검증 API 도입과 정기 테스트로 대응합니다.
3월 19일
올영매장은 MSA에서 분산된 매장·프로모션·픽업 주문 데이터를 연동했습니다. 프로모션은 Redis Cache-Aside, 픽업 주문은 Kafka 이벤트+Redis 키 하이브리드로 처리했습니다.
3월 6일
배송최적화 시스템 도입으로 OMS와 WMS 사이에 판단 레이어를 추가하여 멀티 센터 분배 자동화했습니다. 그 결과 출고량과 운영 효율 개선, 평균 배송시간 14시간 단축 성과를 달성했습니다.
2월 28일
올영매장은 매장 탐색을 독립된 O2O 경험으로 재설계해 유입과 탐색을 늘렸습니다. 다음 단계는 픽업 설득과 개인화로 전환을 높이는 것입니다.
2월 24일
트랜잭션 커밋 후 Kafka 메시지 발행으로 알림톡 데이터 정합성 확보했습니다. 레거시에서 MSA로 전환해 발송 일원화와 유지보수성 개선했습니다.
2월 10일
PK 범위 Partitioning으로 배치 시간을 13.5일에서 10분으로 단축했습니다. Aurora Serverless v2로 트래픽 폭주에 자동 확장해 비용을 절감했습니다.
2월 9일
종이 라벨을 전자라벨로 전환해 이벤트 기반 파이프라인으로 실시간 동기화했습니다. 전국 1,300개 매장에서 매장당 일 2시간 절감 효과를 얻었습니다.
1월 31일
레거시 세션 인증을 OAuth2로 무중단 전환했습니다. Feature Flag, Jitter, Circuit Breaker로 대규모 트래픽에서도 무장애 운영했습니다.
1월 21일
T4 16GB로 Gemma 3-4B를 QLoRA SFT해 리뷰 테마 sLLM을 만들었습니다. 비용을 줄이고 약 95% 정확도와 배치 0.6초 성능을 달성했습니다.
1월 1일
타입스크립트 제네릭과 매개변수 다형성의 개념과 실무 활용법을 설명했습니다. ApiResponse<T> 등 예제를 통해 코드 중복 제거와 타입 안전성 유지 방법을 제시합니다.
12월 31일
SQS 폴링과 REQUIRES_NEW 중첩으로 DB 커넥션 데드락이 발생했습니다. REQUIRES_NEW 제거와 SQS 폴링 메시지 수 조정으로 문제를 해결했습니다.
12월 30일
ODI 배치 기반 캠페인 시스템을 OGG/Kafka CDC 및 하이브리드 워커로 전환하여 실시간 타깃팅 가능하게 했습니다. Retry·DLT·복구 배치와 Datadog 모니터링으로 메시지 순서 문제와 데이터 누락을 방지했습니다.
12월 29일
제네릭으로 타입을 추상화해 중복을 제거하고 타입 안전성을 유지했습니다. 변성과 제약을 통해 실무에서의 안전성 이슈와 사용법을 설명했습니다.
12월 26일
권한에 따라 서로 다른 파일 보안 솔루션을 전략 패턴과 AOP로 분리하여 적용했습니다. 자동 암호화와 전략 선택으로 확장성 및 호출 누락 문제를 해결했습니다.
12월 25일
Android Product Flavor와 iOS xcconfig로 개발·운영 앱을 분리해 한 기기에 동시 설치 가능하게 했습니다. CI/CD에서 환경별 워크플로우와 식별자 분리를 적용해 배포 리스크를 줄였습니다.
12월 25일
Amazon SES와 Amazon Connect로 이메일 기반 서버리스 온콜 시스템을 구축해 운영비를 95% 절감했습니다. SQS와 Lambda로 발신 속도 제어하고 Google Groups로 수신자 관리를 자동화했습니다.

12월 18일
올리브영 QA팀이 QA Korea Conference에서 부스 운영과 발표로 옴니채널 QA 전략 공유. 참여형 프로그램과 커피챗으로 팀워크·브랜드 인지도 제고

12월 16일
Kafka Streams와 CDC 기반 EDA로 올리브영 품절 시스템을 실시간 처리 파이프라인으로 전환. Oracle 함수 호출량 86% 감소로 대규모 트래픽 안정화 달성.
12월 15일
선착순 쿠폰 비동기 발급에서 Redis GET/INCR 원자성 부재와 MQ 지연으로 미발급 발생. 선차감과 이중 카운터 조합으로 미발급 0% 달성 및 성능 영향 최소화.
12월 9일
올리브영 QA팀은 AI 영상 제작 툴을 조합해 인시던트 교육 영상을 효율적으로 제작하여 구성원들의 이해도를 높였습니다. AI 도구를 활용해 제작 비용과 시간을 절감하면서도 높은 품질의 교육 콘텐츠를 제공했습니다.

끝