올리브영이 글로벌 WMS인 GMS를 빅뱅 배포 방식으로 구축하며 적용한 단계별 테스트 전략을 소개한다.
올리브영이 블록 기반 CMS를 직접 구축하여 콘텐츠 제작 시간을 7일에서 20분으로 단축하고 프레임워크 독립적인 에디터를 구현했다.
올리브영이 SpringCamp 2025에 골드 후원사로 참여하여 물류 시스템 개선 사례를 발표하고 개발자들과 소통했다.
Amazon Q의 MCP, Rule, Memory Bank 기능을 활용해 VS Code를 강력한 AI 코딩 환경으로 구축하는 방법을 소개한다.
올리브영은 기존 Spring의 캐시 및 서킷 브레이커 설정의 불편함을 개선하기 위해 커스텀 어노테이션 기반의 캐시 모듈을 개발했다.
올리브영이 온·오프라인 재고 통합과 메시지 기반 OMS 구축을 통해 물류 효율성을 극대화했다.
SPA 환경에서 데이터 로딩 및 동적 콘텐츠 변화로 발생하는 스크롤 복구 문제를 해결하기 위한 상황별 전략을 다룬다.
올리브영이 외부 솔루션 없이 Kafka 기반의 독자적인 글로벌 물류 시스템(GMS)을 구축하며 겪은 기술적 도전과 해결 과정을 다룬다.
Redis 운영 시 메모리 관리와 성능 최적화를 위한 TTL 설정, Big Key 방지, 데이터 타입 활용법을 다룬다.
마이크로프론트엔드의 개념과 등장 배경, 그리고 진정한 구현을 위한 통합 전략을 살펴본다.
올리브영은 기존 동기식 발주 시스템의 성능 저하 문제를 해결하기 위해 Kafka 기반의 비동기 요청-응답 아키텍처를 도입했다.
올리브영이 Datadog을 도입하여 전국 3,500대 POS 시스템의 모니터링 체계를 개선하고 장애 대응 시간을 76% 단축했다.
올리브영은 급격한 트래픽 스파이크에 대응하기 위해 기존 Auto Scaling의 한계를 극복하는 4단계 스케일링 자동화 전략을 제안한다.
iOS 개발자 출신 신입 QA 엔지니어가 올리브영에서 겪은 5개월간의 성장과 온보딩 경험을 공유한다.
올리브영은 서비스 안정성을 높이기 위해 인위적으로 장애를 일으켜 시스템의 복원력을 테스트하는 카오스 엔지니어링을 도입했다.
올리브영은 기존 속성 기반 유사도 계산의 한계를 극복하기 위해 사용자 검색 로그를 활용한 의미론적 상품 유사도 모델을 개발했다.
올리브영 커뮤니티 셔터에 끊김 없는 숏폼 경험을 제공하기 위해 HLS 포맷을 도입하고 하이브리드 업로드 방식을 구현했다.
리소스가 제한된 1인 QA 환경에서 사용자 관점의 해피패스 정의와 테스트 환경 분리를 통해 효율적인 품질 관리 체계를 구축한 사례를 공유한다.
올리브영은 외부 플랫폼의 크롤링 방식 대신 스토어 API를 직접 활용하여 앱 리뷰 수신 리드타임을 50% 단축했다.
올리브영이 DDD로 분리한 매장 도메인을 온·오프라인 대고객 서비스로 확장하며 겪은 설계 경험을 공유한다.
올리브영 셔터 서비스에서 고해상도 이미지 처리 시 발생하는 메인 스레드 부하와 UI 저하 문제를 Web Worker 도입으로 해결하는 과정을 다룬다.
올리브영 iOS 팀이 코드와 문서의 불일치를 해결하기 위해 Apple의 DocC를 도입한 사례와 활용법을 소개한다.
올리브영 iOS 개발팀이 Let'Swift 2024 컨퍼런스에서 부스를 운영하며 개발자들과 소통하고 브랜드 인지도를 높였다.
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