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게시글: 76
등록: 2026년부터

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Backend
DynamoDB야 진정해! Kafka와 Redis로 구현하는 실시간 역압력 아키텍처 구축기
본 글은 롯데ON에서 DynamoDB 사용 시 발생하는 부하 문제를 해결하기 위해 Kafka와 Redis를 활용한 실시간 역압력 아키텍처 구축 사례를 공유합니다. 새벽 시간대 배치 작업으로 인한 DynamoDB 쓰로틀링 문제를 해결하기 위해, 배치 작업과 실시간 API 작업을 구분하고 각 작업의 우선순위를 정의했습니다. Kafka를 통해 배치 작업의 부하를 감지하고 Redis를 사용하여 실시간 API의 DB 접근을 제어하는 방식으로, DB 자원을 효율적으로 관리하고 실시간 서비스의 안정성을 확보하는 아키텍처를 설계했습니다. 이를 통해 대고객 API의 응답 지연 문제를 해결하고 안정적인 서비스 운영 기반을 마련했습니다.
DynamoDBKafkaRedis
롯데ON·2025년 12월 2일
Backend
Batch Scheduler 내재화 — OnQuartz 개발 여정
롯데ON은 외부 Batch Scheduler 솔루션의 높은 운영 비용, 낮은 커스터마이징 유연성, 장애 대응의 어려움 등의 문제점을 해결하기 위해 솔루션을 내재화하는 프로젝트를 진행했습니다. 이 글은 'OnQuartz'라는 이름으로 개발된 새로운 Batch Scheduler 솔루션을 소개하며, 기존 서비스 흐름 유지, Batch 프로젝트 코드 변경 최소화, Scheduler의 안정적인 서버 탑재를 목표로 삼았습니다. 최종 아키텍처에서는 Quartz Scheduler를 사용하여 Batch 수행을 요청하고, 공통 라이브러리와의 비동기 통신 및 Kafka를 활용한 모니터링 방식을 채택했습니다. 이 과정에서 겪었던 시행착오와 이를 극복하고 안정적인 운영 환경을 구축하기까지의 여정을 공유합니다.
Batch SchedulerQuartz Scheduler시스템 내재화
롯데ON·2025년 11월 26일
Backend
롯데ON의 실시간 이미지 처리 (a.k.a LLIS — LotteOn Live Image Service) 자체구축기
롯데ON은 외부 이미지 처리 솔루션의 높은 라이선스 비용과 복잡한 구조 문제를 해결하기 위해 자체 실시간 이미지 처리 서비스인 LLIS(Lotte Live Image Service)를 구축했습니다. 온라인 커머스에서 이미지 최적화는 페이지 속도와 사용자 경험에 직접적인 영향을 미치는데, 고해상도 원본 이미지는 서버 리소스 낭비, 네트워크 비용 증가, 렌더링 속도 지연을 유발합니다. 기존의 사전 변환 방식은 다양한 해상도별 변환본 저장으로 인한 공간 및 캐시 관리 복잡성 문제를 안고 있었습니다. LLIS는 이러한 한계를 극복하고 안정적인 품질과 비용 효율성을 동시에 확보하는 것을 목표로 합니다.
이미지 처리실시간 처리LLIS
롯데ON·2025년 11월 13일
Backend
AOP와 MDC로 구현하는 보급형 APM - 인터페이스 이력 관리부터 호출 추적까지
이 글은 롯데ON에서 인터페이스 이력 관리 시스템을 도입한 경험을 공유합니다. 인터페이스 이력이란 시스템 간 정보 교환의 경계면에서 주고받은 로그 히스토리를 의미하며, 문제 해결, 디버깅, 성능 분석, 이력 기반 리플레이, 장애 대응 등 다양한 이점을 제공합니다. 특히 비동기 및 분산 환경에서 문제 추적을 용이하게 하고, 시스템 병목 구간 파악 및 최적화에 기여합니다. 필자는 AOP(Aspect-Oriented Programming)와 MDC(Mapped Diagnostic Context)를 활용하여 보급형 APM(Application Performance Monitoring)을 구현하는 방법을 소개하며, 인터페이스 이력 관리 시스템 구축 과정에서의 시행착오와 해결 방안을 상세히 설명합니다. 이를 통해 개발 및 테스트 환경에서 장애율을 낮추고 시스템 안정성을 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다.
AOPMDCAPM
롯데ON·2025년 3월 5일
Backend
에러? 1초 만에 잡아드립니다 - AOP와 Redis로 구축한 실시간 알림 시스템
롯데ON Product Developer가 기존 에러 알림 시스템의 불편함을 해소하기 위해 AOP와 Redis를 활용하여 구축한 실시간 에러 알림 시스템에 대한 글입니다. 이 시스템은 예외 발생 시 시각, URL, 요청 본문 등의 정보를 사내 메신저(Slack, Webex)로 즉시 전송하여 관리자가 신속하게 장애에 대응하고 서비스 안정성을 높이는 것을 목표로 합니다. 빠른 장애 대응, 서비스 안정성 향상, 운영 비용 절감, 사용자 경험 개선, 근본 원인 분석(RCA) 용이성 등의 이점을 강조하며, 시스템 흐름과 구축 과정에서의 시행착오를 공유합니다. 특히 AOP를 통해 에러 로깅을 효율적으로 처리하고, Redis를 캐시 및 메시지 브로커로 활용하여 실시간 알림 기능을 구현한 점이 특징입니다.
AOPRedis실시간 알림
롯데ON·2025년 2월 24일
Backend
RDS Proxy!! Maxscale 오픈소스 전환
이 글은 Aurora MySQL의 Cluster Endpoint에서 발생하는 로드밸런싱 문제를 해결하기 위해 RDS Proxy에서 오픈소스인 Maxscale로 전환한 경험을 공유합니다. 기존 RDS Proxy는 DNS TTL 시간으로 인해 순간 트래픽 발생 시 RO 노드 분배가 원활하지 않아 특정 노드에 CPU 사용률이 몰리는 현상이 발생했습니다. 이러한 문제를 해결하고 비용 절감을 위해 Maxscale 도입을 검토했으며, 전환 과정을 통해 밸런싱 깨짐 현상 완화, 엔드포인트 변경 작업 최소화, 비용 절감 효과를 기대합니다. 글에서는 Maxscale 검토 배경과 기존 RDS Proxy의 한계점을 중심으로 설명합니다.
RDS ProxyMaxscale오픈소스
롯데ON·2024년 7월 11일
Backend
Slow Query 최적화 하기
본 글은 롯데온 주문서 진입 시 발생하는 '상품권 점유 인증 조회 Query'의 비효율성을 개선한 경험을 공유합니다. 해당 쿼리는 최근 한 달 데이터만 조회해야 함에도 불구하고 전체 테이블을 조회하여 성능 저하를 유발했습니다. 글에서는 먼저 관련 테이블의 컬럼 정보와 일간 발생 로우수, 컬럼별 특징을 상세히 설명하며 문제점을 명확히 합니다. 이후 비효율적인 기존 쿼리 구조를 분석하고, 이를 최적화하여 쿼리 속도를 개선하고 불필요한 자원 낭비를 줄인 과정을 설명합니다. 특히 롯데상품권 결제가 많은 고객일수록 체감 속도 저하가 두드러졌던 문제를 해결하며 실질적인 성능 향상을 이루었음을 강조합니다.
Slow QueryQuery 최적화데이터베이스
롯데ON·2024년 6월 12일
Backend
문샷 (Moonshot) 을 향한 롯데온의 도전: 상품 표준화(속성) 플랫폼 구축
롯데온에서 상품 정보의 핵심인 '속성' 데이터를 표준화하고 이를 플랫폼으로 구축하여 롯데 계열사 간 공유하는 프로젝트에 대한 기술 블로그입니다. 이 플랫폼은 고객이 상품을 더 쉽고 빠르게 찾고 비교할 수 있도록 탐색 시간 단축, 편의성 제공, 구매 결정 지원에 기여합니다. 특히, 롯데온뿐만 아니라 롯데홈쇼핑, 롯데하이마트의 파인딩 서비스 개선에도 활용되며, 제휴 판매 상품뿐만 아니라 속성 정보 구축 대상 상품까지 연동할 수 있는 별도의 상품 연동 파이프라인을 신설하여 데이터 관리 및 운영 효율성을 높였습니다. 이를 통해 온라인몰 상품 정보의 체계적인 관리와 운영을 지원합니다.
상품 표준화속성 플랫폼데이터 관리
롯데ON·2023년 12월 5일
Backend
Dynamic했던 DynamoDB 비용효율화
이 글은 롯데ON에서 DynamoDB(DDB) 도입 후 겪었던 비용 문제와 이를 해결하기 위한 과정에 대해 다룹니다. DDB는 잘 활용하면 강력한 도구이지만, 잘못 사용하면 예상치 못한 비용 부담을 야기할 수 있습니다. 롯데ON은 상품 데이터 관리를 위해 DDB를 도입했지만, 초기 운영 과정에서 비용 효율화의 필요성을 절감했습니다. 본문에서는 DDB 비용 최적화를 위한 구체적인 방법론과 실제 적용 사례를 공유하며, 이를 통해 DDB를 더욱 효과적으로 관리하고 비용을 절감하는 방안을 제시합니다. 기술적인 접근과 함께 실제 운영 경험을 바탕으로 한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
DynamoDB비용 최적화데이터베이스
롯데ON·2023년 8월 23일
Backend
AWS Retail Meet-up ‘Purpose-Built DB’ 리뷰
이 글은 AWS Retail Meet-up 'Purpose-Built DB' 후기를 공유합니다. 이커머스 산업의 다양한 워크로드(회원, 상품, 주문 등)에 맞춰 최적의 데이터베이스 솔루션을 적용하는 것의 중요성을 강조합니다. 각 워크로드의 특성에 맞는 '목적별 데이터베이스' 활용 방안을 논의하며, 특히 롯데e커머스와 이마트 담당자가 참여한 고객 패널 토의 세션에서 실제 노하우와 사례를 공유한 점이 인상 깊었습니다. 일반적인 발표 형식이 아닌 토크쇼 형식으로 진행되어 더욱 풍부한 정보와 인사이트를 얻을 수 있었던 행사였습니다.
AWSPurpose-Built Database데이터베이스
롯데ON·2023년 7월 5일
Backend
신입사원 개발 정복기 #5. 오하나의 좌충우돌 코딩이야기
롯데e커머스 신입사원 프로젝트 5조에서 개발한 '오하나' 쇼핑몰 프로젝트의 백엔드 개발 경험을 공유합니다. MZ세대의 취향을 저격하는 초개인화 쇼핑몰을 목표로 하며, 웹과 iOS 앱 서비스를 제공합니다. 특히, 반복적이고 복잡해질 수 있는 예외 처리를 효율적으로 관리하기 위해 @RestControllerAdvice와 @ExceptionHandler 어노테이션을 활용하여 전역적으로 통합 관리하는 방식을 구현했습니다. 이를 통해 코드의 중복을 줄이고 유지보수성을 높이는 데 기여했습니다. 프로젝트 개요와 함께 Exception 처리 구조, 관련 클래스 및 어노테이션 사용법을 상세히 설명하며, 신입 개발자로서 겪는 좌충우돌 코딩 이야기를 담고 있습니다.
Exception 처리Spring BootJava
롯데ON·2022년 12월 5일
Backend
신입사원 개발 정복기 #1.이벤트 응모를 위한 카프카 메시지큐 적용기
롯데e커머스 신입사원 프로젝트 'Feel My Code' 팀이 고객 대상 신규 이벤트 구현을 위해 'The Parabole'이라는 마켓 플랫폼을 개발하며 겪은 경험을 공유합니다. 특히, 선착순 이벤트 구현 시 발생할 수 있는 대규모 트래픽 처리를 위해 메시지 큐 기술인 Kafka를 도입한 과정을 상세히 다룹니다. Kafka의 기본적인 개념을 소개하고, 이를 통해 이벤트 응모 시스템의 안정성과 확장성을 확보하려는 시도를 보여줍니다. 이 글은 신입 개발자가 실제 서비스 개발 과정에서 마주하는 기술적 도전과 해결 과정을 보여주는 좋은 사례입니다.
Kafka메시지 큐이벤트
롯데ON·2022년 12월 5일
Backend
악! 트랜잭션을 종료하지 못한 좀비 세션이 timeout을…
이 글은 Aurora MySQL의 로드 밸런싱 최적화 및 트랜잭션 관련 문제를 다룹니다. Aurora RDS의 엔드포인트는 RW와 RO로 나뉘며, RO는 여러 인스턴스 간 세션 분배 및 장애 복구 기능을 제공합니다. 하지만 동시 접속자가 많을 경우 커넥션이 특정 인스턴스로 집중되어 CPU 사용률 불균형이 발생하는 문제가 지적됩니다. 이는 MySQL Slave DB 사용 시와 유사한 패턴이며, 블루그린 배포와 같이 동시 세션 접속이 많은 환경에서는 더욱 두드러집니다. 글에서는 이러한 로드 밸런싱 문제를 해결하기 위한 클라이언트 접속 분산 및 초기 설정의 필요성을 언급하며, 트랜잭션을 종료하지 못한 좀비 세션이 타임아웃을 유발하는 상황에 대한 경고로 마무리됩니다.
Aurora MySQLRDS로드 밸런싱
롯데ON·2022년 5월 9일
Backend
Aurora MySQL 밸런싱이 왜 안되지, 뭐가 문제지?
이 글은 Aurora MySQL에서 발생하는 DBMS Balancing 문제를 다루며, 특히 수십 개의 EKS pod가 DB에 연결할 때 발생하는 Connection Pool 문제를 해결하기 위한 방안을 제시합니다. Hikari Connection Pool을 적용하여 DB 연결을 최적화하는 과정을 설명하며, 성능 저하의 원인을 분석하고 해결책을 모색합니다. Aurora MySQL 환경에서 데이터베이스 연결 및 성능 최적화에 대한 실질적인 문제 해결 경험을 공유하여, 유사한 문제를 겪는 개발자들에게 유용한 정보를 제공합니다.
Aurora MySQLDBMSBalancing
롯데ON·2022년 5월 2일
Backend
Slack Bot 상호 작용
이 글은 Slack Bot의 핵심 상호작용 기능인 Slash Command와 Event Subscription을 구현하는 방법을 다룹니다. Slash Command는 사용자가 '/command' 형식으로 입력하는 명령어에 반응하며, Event Subscription은 채널 메시지, App Home 열기 등 다양한 이벤트에 반응합니다. Slash Command 구현 방법으로는 Bolt 프레임워크를 활용하는 방법과 Payload를 직접 분해하는 Controller 방식을 소개합니다. Event Subscription은 Controller 방식을 통해 구현됩니다. 이를 통해 사용자의 메시지에 응답하는 Slack Bot을 만들 수 있으며, Slack App 관리 페이지에서 직접 App을 생성하고 Incoming Webhooks나 Workflow 기능을 활용하는 방법도 간략히 언급합니다. 이 글은 Slack Bot 개발의 기초를 다루며, 기본적인 상호작용 구현에 초점을 맞춥니다.
Slack BotSlash CommandEvent Subscription
롯데ON·2022년 4월 21일
Backend
드디어 잡았다 요놈! 기나긴 테스트의 결실
롯데ON 서비스는 AWS RDS Aurora MySQL을 사용하며, 트래픽 급증 시 발생하는 DB Load Balancing 깨짐 현상을 해결하기 위해 RDS Proxy 적용을 검토했습니다. 약 2년간 Hicari CP, Aurora protocol 등 다양한 최적화 작업을 진행했지만, 최종적으로 RDS Proxy를 통해 DB Load Balancing을 성공적으로 최적화할 수 있었습니다. 본 글은 RDS Proxy의 기능 및 성능 테스트 결과를 공유하며, Aurora MySQL의 DB Connection 및 CPU 사용률 개선 효과를 보여줍니다. 이를 통해 서비스 안정성과 효율성을 높이는 방안을 제시합니다.
Aurora MySQLRDS ProxyDB Load Balancing
롯데ON·2022년 4월 8일