올리브영이 고객 대기 시간을 줄이고 운영 효율을 높이기 위해 셀프계산대(SCO)를 도입하여 매출 증대와 긍정적인 고객 반응을 이끌어냈다.
Spring Batch와 Kafka를 도입하여 대용량 데이터 추출 시 발생하는 서버 부하와 사용자 대기 문제를 해결했다.
올리브영 외부 셀러 서비스가 비동기 처리와 서비스 분리를 통해 스파크성 트래픽으로부터 내부 시스템을 보호하는 아키텍처를 도입했다.
SK플래닛이 Syrup 모바일 웹의 응답 속도를 높이기 위해 WebFlux, SSE, Next.js를 적용해 로딩 시간을 1.56초 단축했다.
MSA 환경에서 라이브러리 의존성을 최소화하고 다양한 실패 상황에 유연하게 대응하는 HTTP 클라이언트 설계 전략을 제안한다.
카카오페이 FE 리더들이 모여 기술적 확장성과 매니징, 웹 접근성 등 실무적 고민을 나눴다.
컬리가 OR-Tools 기반 조합 최적화 모형으로 TC-권역 할당 문제를 해결하고 배송 소요시간을 최소화하는 방식을 공개했다.
Lombok 이슈를 극복하며 자바 프로젝트를 코틀린으로 점진적으로 전환하는 실무 경험을 공유한다.
Docker Compose로 로컬 Airflow를 배포 환경에 가깝게 맞추고 PyCharm 디버깅까지 가능하게 만들었다.
1만 명의 동시 접속을 처리하기 위한 C10K 문제의 정의와 이를 해결하기 위한 기술적 진화 과정을 살펴본다.
카카오페이 SRE팀이 AWX와 Jenkins를 활용해 물리 서버 배포의 안정성과 속도를 높인 '파일런' 파이프라인을 구축했다.
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