AI Briefing#backend
#backend와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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올리브영이 RabbitMQ의 Exchange 방식을 변경하고 작업 주체를 분리하여 쿠폰 대량 발급 시간을 15시간에서 5시간대로 단축했다.
카카오페이가 RabbitMQ 기반 지연이체 서비스를 Kafka로 재설계하여 처리 속도를 8배 개선했다.
올리브영은 데이터 수집 구조를 원천 데이터 중심의 방식으로 개편하여 정산 데이터의 정합성을 확보하고 운영 리소스를 획기적으로 줄였다.
카카오뱅크가 레거시 모노리식 서버에서 벗어나 헥사고날 아키텍처와 코루틴을 적용해 홈 서비스를 MSA로 성공적으로 분리했다.
RequestBodyAdvice와 Jackson Custom Deserializer를 활용해 서버 점검 없이 900개 DTO의 케이스를 Camel로 일원화했다.
올리브영 인벤토리 스쿼드가 Redis Stream을 활용해 대규모 SKU의 재고 변동 이력을 효율적으로 관리하는 방법을 소개한다.
10월 22~24일 3일간 AI, Backend, Cloud 등 8개 트랙에서 총 89개 세션 진행
카카오페이 결제 분산락, 카카오워크 메시징 엔진의 Rust 전환 등 11개 기술 세션이 10월 24일 열린다.
10월 22~24일 카카오 AI 캠퍼스에서 AI, 모빌리티, 인프라 등 3일간 90여 개 세션 진행
카카오가 if(kakaoAI)2024 셋째 날에 AI, Backend, Cloud, Data 등 4개 분야 총 29개의 기술 세션을 공개했다.
올리브영이 기존 EAI 방식의 지연과 의존성 문제를 해결하기 위해 MQ를 도입하여 물류 데이터 전송 속도를 대폭 개선했다.
자바, 스프링, TDD 및 WAS 직접 구현 등 실무 중심의 백엔드 역량 강화 과정으로 운영됐다.
올리브영 셔터는 이미지 업로드 속도 저하와 서버 부하 문제를 해결하기 위해 병렬 업로드와 PreSignedURL 방식을 도입했다.
신규 서비스 G-world를 위해 네이밍, ERD, 테이블 설계를 한 달 안에 끝냈다.
GOGC 대신 GOMEMLIMIT을 활용해 STW를 최소화하고, Heap Profile 분석 및 코드 최적화 팁으로 GC 부하를 줄이는 실전 가이드
인프랩은 Spring Boot와 JPA 기반 프로젝트에서 Java와 Kotlin을 혼용하기로 결정했다.
올리브영 파트너스쿼드가 코드 가독성 및 유지보수성 향상을 위해 진행한 리팩터링 과정과 성과를 공유한다.
Spring Batch와 Kafka를 도입하여 대용량 데이터 추출 시 발생하는 서버 부하와 사용자 대기 문제를 해결했다.