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게시글: 289
등록: 2026년부터

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DevOps
QA가 서버를 죽여본 이유 – Host Level 카오스 엔지니어링 테스트
이 글은 올리브영 테크 블로그에서 QA 팀이 주도한 Host Level 카오스 엔지니어링 테스트 경험을 공유합니다. 시스템의 안정성을 높이기 위해 실제 운영 환경과 유사한 조건에서 DB, 캐시, 큐 등 주요 인프라 요소를 의도적으로 중단시키며 테스트를 진행했습니다. 이를 통해 시스템은 살아있지만 고객 경험은 무너지는 예상치 못한 문제들을 발견하고, QA의 역할이 단순 기능 검증을 넘어 인프라 안정성 확보까지 확장될 수 있음을 보여줍니다. 궁극적으로는 장애 발생 시에도 안정적인 서비스 제공을 목표로 합니다.
카오스 엔지니어링Host Level 테스트QA
올리브영·2026년 3월 30일
DevOps
한 기기에 개발·운영 앱을 동시에 설치하는 방법: 올리브영 DEV/PROD 환경 분리
올리브영은 개발용 앱과 운영용 앱을 한 기기에 동시에 설치하고 관리하기 위해 Android의 Product Flavor와 iOS의 xcconfig를 활용하여 환경을 코드 밖 설정으로 분리했습니다. 기존에는 동일한 앱 식별자로 인해 한 기기에 두 버전을 동시에 설치할 수 없어 환경 전환 시 데이터 초기화 및 테스트 연속성 저하 문제가 발생했으며, 비개발 직군 동료들의 혼란도 야기했습니다. 이 글에서는 이러한 문제를 해결하고 CI/CD 파이프라인과 연동하여 운영 배포 리스크를 줄인 구체적인 방법을 공유합니다. 이를 통해 개발 및 QA 과정의 효율성을 높이고 안정적인 서비스 운영 기반을 마련했습니다.
AndroidiOSProduct Flavor
올리브영·2025년 12월 24일
DevOps
운영 비용을 95% 절감한 서버리스 온콜 시스템 구축기
올리브영은 기존 외부 솔루션 기반 온콜 시스템의 한계를 극복하기 위해 Amazon SES와 Amazon Connect를 활용한 서버리스 온콜 시스템을 구축했습니다. 이 글은 시스템 전환 과정에서의 설계 의도, 시행착오, 그리고 최종적으로 운영 비용을 95% 절감하고 고가용성을 확보한 결과를 공유합니다. 온콜 시스템의 중요성과 기존 시스템의 해외 발신 번호 문제, 스팸 정책으로 인한 수신 실패 사례 등을 설명하며, 새로운 시스템이 어떻게 안정성과 효율성을 높였는지 구체적인 내용을 담고 있습니다.
서버리스온콜 시스템Amazon SES
올리브영·2025년 12월 24일
DevOps
빅뱅 배포, QA는 어떻게 살아 남았나: GMS 프로젝트 테스트 전략 백서
올리브영의 글로벌 WMS 시스템인 GMS 프로젝트의 구축부터 서비스 안정화까지의 검증 여정을 다룬 글입니다. 특히, 기존 시스템을 한 번에 전환하는 '빅뱅 배포' 방식을 채택하면서 발생할 수 있는 복잡성과 치명적인 리스크를 해결하기 위한 테스트 전략 수립 과정을 상세히 설명합니다. 단순히 기능 검증을 넘어 전환 직후의 안정성과 데이터 정합성까지 전방위적으로 점검하기 위한 시나리오 기반 통합 테스트 및 운영 환경 검증 등 실제 프로젝트 현장에서의 구체적인 경험과 노하우를 공유하며, 물류 시스템 구축 성공의 열쇠로서 QA의 역할을 강조합니다.
GMS빅뱅 배포QA
올리브영·2025년 9월 8일
DevOps
전국 3,500대 POS 실시간 모니터링 구축기
본 글은 올리브영에서 전국 3,500대의 POS 시스템 운영 안정성을 높이기 위해 Datadog을 도입하고 모니터링 체계를 개선한 과정을 다룹니다. 오프라인 매장의 간헐적인 네트워크 불안정성이라는 문제점을 해결하기 위해 Datadog을 활용하여 로그 수집 및 장애 감지 시스템을 구축했습니다. 이를 통해 장애 감지 시간을 76% 단축하는 성과를 거두었으며, 이는 리테일 환경에서 실시간 결제가 이루어지는 POS 시스템의 운영 안정성을 확보하는 데 크게 기여했습니다. 단순한 도구 도입을 넘어 현업 문제를 기술적으로 해결하고 운영 패러다임을 전환한 경험을 공유합니다.
POSDatadog모니터링
올리브영·2025년 6월 27일
DevOps
AWS Summit Seoul 2025 발표 후기 - 소중한 우리의 시간을 위한 클라우드 스케일링 자동화
올리브영 플랫폼 엔지니어링 팀의 무스타파님이 AWS Summit Seoul 2025에서 발표한 내용을 정리한 글입니다. 이 글은 올리브영의 클라우드 자동화 여정을 다루며, 특히 실제 트래픽 패턴과 기존 Auto Scaling의 한계를 극복하기 위한 효과적인 스케일링 전략을 소개합니다. SRE의 핵심 원칙과 비즈니스 중심 모니터링의 중요성을 강조하며, 독자들이 오늘부터 시작할 수 있는 세 가지 실질적인 방안을 제시합니다. 클라우드 환경에서 효율적인 자원 관리와 안정적인 서비스 운영을 위한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
AWS클라우드스케줄링
올리브영·2025년 6월 25일
DevOps
버그가 아니라 장애를 잡아라!! QA와 카오스 엔지니어링의 만남
이 글은 24시간 운영되는 이커머스 서비스에서 발생할 수 있는 다양한 장애(인프라, 코드, 설정, 데이터, 휴먼 에러 등)에 대비하기 위해 카오스 엔지니어링을 도입한 배경과 필요성에 대해 설명합니다. QA 팀의 철저한 테스트만으로는 서비스의 완전한 안정성을 보장하기 어렵기 때문에, 예측 가능한 장애에 대해서는 선제적으로 서비스 안정성을 확보하고자 카오스 엔지니어링을 선택했습니다. 카오스 엔지니어링은 일부러 장애를 일으켜 시스템이 이를 어떻게 처리하는지 실험하고, 이를 통해 시스템의 복원력을 높이며 취약점을 사전에 발견하고 개선하는 방법론입니다. 이를 통해 실제 장애 발생 시 서비스 중단이나 사용자 불편을 최소화하고 대응책을 마련할 수 있습니다.
카오스 엔지니어링QA장애 대응
올리브영·2025년 6월 10일
DevOps
CSP를 중심으로 본 자동화 테스트 실전 사례
이 글은 올리브영에서 QA 자동화 테스트를 도입하고 운영한 경험을 공유합니다. 반복적인 테스트로 인한 리소스 낭비와 서비스 문제 인지 지연 문제를 해결하기 위해 자동화 테스트를 도입했으며, 특히 CSP(Critical Serving Path)를 기반으로 한 자동화 테스트 사례를 중심으로 설명합니다. 올리브영은 CSP 자동화 테스트 외에도 API, UI 자동화 테스트를 활용하여 STG 통합 테스트, 정기/긴급/분리 배포 후 테스트, 그리고 상시 운영 모니터링에 적용하고 있습니다. 이를 통해 테스트 리소스를 줄이고 서비스 안정성을 높이는 것을 목표로 합니다.
테스트 자동화CSPQA
올리브영·2025년 1월 5일
DevOps
TeamCity로 윈도우 클라이언트 배포 파이프라인 만들기
이 글은 올리브영 POS팀이 겪었던 수기 기반의 비효율적인 윈도우 클라이언트 배포 프로세스를 개선하기 위해 TeamCity를 활용하여 CI/CD 파이프라인을 구축한 경험을 공유합니다. 과거에는 개발자 PC에서 빌드 후 수동으로 파일을 선별하고 서버, POS 클라이언트, 셀프계산대 클라이언트에 배포하는 복잡하고 오류 발생 가능성이 높은 과정을 거쳤습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전사적으로 도입된 TeamCity를 기반으로, 빌드부터 배포까지 자동화된 파이프라인을 구축하여 배포 효율성과 안정성을 높인 과정을 상세히 설명합니다. 이를 통해 "제 PC에선 빌드 잘 되는데요?"와 같은 흔한 문제를 해결하고 점진적으로 발전해 나가는 POS팀의 배포 시스템 개선 여정을 보여줍니다.
TeamCityCI/CD배포 파이프라인
올리브영·2024년 12월 6일
DevOps
DASH 2024,올리브영은 어떻게 Datadog으로 비즈니스를 모니터링하는가?
올리브영 플랫폼엔지니어링팀 리더가 DASH 2024 컨퍼런스에서 발표한 내용을 정리한 글입니다. 이 글은 올리브영이 어떻게 Datadog을 도입하여 비즈니스 운영과 인프라 간의 격차를 해소하고 있는지에 대한 성공 사례를 공유합니다. 2017년 온라인몰 런칭 이후 비즈니스 성장에 따라 인프라 관리의 중요성이 커졌고, Datadog을 통해 실시간 모니터링 및 문제 해결 역량을 강화했습니다. 특히, 비즈니스 지표와 인프라 성능을 연계하여 가시성을 확보하고, 이를 통해 더 나은 의사결정과 서비스 안정성을 달성한 경험을 소개합니다. DASH 2024에서 한국 사례로 최초 발표된 이 내용은 SRE 및 개발자들에게 유용한 인사이트를 제공합니다.
Datadog모니터링비즈니스
올리브영·2024년 8월 5일
DevOps
뉴욕 DASH2024에서 전파한 올리브영의 데이터독 활용 사례
본 글은 올리브영이 글로벌 기술 컨퍼런스인 DASH2024에서 데이터독(Datadog)을 활용한 성공 사례를 발표한 경험을 공유합니다. DASH는 클라우드, DevOps, AI 등 최신 기술을 다루는 권위 있는 행사로, 올리브영은 3개월간의 준비 끝에 전 세계 수많은 발표 제안 중 최종 40개에 선정되는 쾌거를 이루었습니다. 발표자는 데이터독을 활용한 비즈니스 사례와 실질적인 노하우를 공유하며 글로벌 무대에서 올리브영의 기술력을 알렸습니다. 특히, 발표 준비부터 실제 세션 진행까지 전 과정에 걸쳐 팀원들의 헌신적인 지원이 있었음을 강조하며, 이는 성공적인 발표의 밑거름이 되었음을 시사합니다. 이 글은 데이터독을 활용한 성공적인 기술 도입 및 발표 경험을 통해 다른 기업들에게도 영감을 제공하고자 합니다.
DatadogDASH2024올리브영
올리브영·2024년 7월 31일
DevOps
뉴욕 DASH2024에서 전파한 올리브영의 데이터독 활용 사례
이 글은 올리브영이 글로벌 기술 컨퍼런스인 DASH2024에서 데이터독(Datadog)을 활용한 성공 사례를 발표한 경험을 공유합니다. DASH는 클라우드, DevOps, AI 등 최신 기술을 다루는 권위 있는 행사로, 올리브영은 3개월간의 준비 끝에 전 세계 40개 발표 중 하나로 선정되는 쾌거를 이루었습니다. 발표자는 데이터독 코리아 및 글로벌 팀과의 긴밀한 협력을 통해 발표 주제를 선정하고 제안서를 제출했으며, 최종 발표자로 선정되었습니다. 특히, 올리브영의 데이터독 활용 사례는 비즈니스 성장에 기여한 실질적인 노하우를 공유하며 참석자들에게 큰 주목을 받았습니다. 이 경험은 올리브영의 기술 역량을 글로벌 무대에 알리는 중요한 기회가 되었습니다.
DatadogDASH2024올리브영
올리브영·2024년 7월 31일
DevOps
올리브영 QA의 AWS Lambda를 통한 On call 도입기
올리브영 QA팀은 기존 슬랙 기반의 인시던트 관리 방식의 한계를 극복하기 위해 AWS Lambda와 Jira Automation을 활용한 On-call 시스템을 도입했습니다. 이 시스템은 인시던트 발생 시 슬랙봇 명령어를 통해 자동으로 채널을 생성하고 관련 담당자를 초대하여 장애 전파 속도와 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다. AWS Lambda의 서버리스 특성을 활용하여 별도의 서버 관리 없이 이벤트 기반으로 웹훅 함수를 호출하고, Jira Automation과 연동하여 인시던트 생성부터 관리까지 자동화함으로써 빠르고 효과적인 장애 대응 체계를 구축했습니다.
AWS LambdaOn callJira Automation
올리브영·2024년 5월 20일
DevOps
올리브영 QA의 AWS Lambda를 통한 On call 도입기
올리브영 QA팀은 기존 슬랙 기반의 인시던트 관리 방식의 한계를 극복하기 위해 AWS Lambda와 Jira Automation을 활용한 On-call 시스템을 도입했습니다. 이 시스템은 슬랙봇 명령어를 통해 인시던트를 생성하면, Lambda 함수가 자동으로 슬랙 채널을 생성하고 관련 그룹을 초대하여 장애 발생 시 신속하고 효과적인 전파를 가능하게 합니다. 서버리스 환경인 Lambda를 사용하여 개발자는 서버 관리에 대한 부담 없이 코드를 실행하고, 원하는 이벤트에 응답하도록 설정할 수 있습니다. 이를 통해 장애 발생 시 알림 누락 없이 빠르고 쉽게 장애를 전파하고 관리할 수 있게 되었습니다.
AWS LambdaOn callJira Automation
올리브영·2024년 5월 20일
DevOps
올리브영 QA는 Datadog을 어떻게 활용하고 있을까?
올리브영 QA팀은 서비스 품질 관리를 위해 Datadog을 적극적으로 활용하고 있습니다. 기존 SRE 영역으로 인식되던 Datadog을 QA에서도 도입한 이유는 운영 중 발생하는 이슈를 신속하게 파악하고, 잠재적인 문제를 사전에 방지하여 서비스 안정성을 높이기 위함입니다. 특히 APM 로그 분석을 통해 오류 빈도 증가를 감지하고 알람 설정을 활용하여 실시간으로 시스템 문제를 인지합니다. 재현이 어려운 간헐적 이슈 발생 시에도 특정 시간대의 로그를 분석하여 문제의 원인을 파악하고 개발팀과 협업하는 데 Datadog이 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 배포 전후의 서비스 상태를 면밀히 모니터링하고 품질을 효과적으로 관리하고 있습니다.
DatadogQA모니터링
올리브영·2024년 4월 11일
DevOps
올리브영 QA는 Datadog을 어떻게 활용하고 있을까?
올리브영 QA팀은 서비스 품질 관리를 위해 Datadog을 적극적으로 활용하고 있습니다. 기존에는 SRE 영역으로 인식되던 Datadog을 QA 관점에서 도입한 이유는 운영 중 발생하는 이슈를 신속하게 파악하고, 잠재적인 문제를 사전에 방지하여 서비스 안정성을 높이기 위함입니다. 특히 APM 로그 분석을 통해 오류 빈도 변화를 감지하고, 간헐적으로 발생하는 이슈의 원인을 규명하는 데 활용합니다. 오류 발생 시 알람 설정을 통해 즉각적인 인지를 가능하게 하며, 배포 전후의 로그 변화를 비교 분석하여 서비스 영향도를 판단하는 데에도 유용하게 사용됩니다. 이를 통해 QA는 보다 능동적으로 서비스 품질을 관리하고 잠재적 위험을 줄이는 역할을 수행합니다.
DatadogQA모니터링
올리브영·2024년 4월 11일
DevOps
AWS OpenSearch를 사용한 EFK Stack 구축하기
이 글은 올리브영에서 재고 변경 이력 관리를 위해 AWS OpenSearch 기반의 EFK(Elasticsearch/OpenSearch, FluentBit, Kibana) 스택을 구축한 경험을 공유합니다. 기존에 Datadog을 사용하고 있음에도 불구하고, 재고 데이터의 복잡성(30개 이상의 이벤트 타입, 하루 최소 천만 건 이상의 변경)과 재고 정합성 확보의 중요성, 그리고 재고 API 사용 도메인 증가에 따른 확장성 요구로 인해 별도의 로그 시스템 구축이 필요했습니다. OpenSearch EFK 스택은 개발자가 로그 데이터를 자유롭게 구성하고 분석할 수 있는 커스터마이징 가능성, Index Lifecycle Management를 통한 비용 효율성, 그리고 REST API 지원을 통한 유연한 데이터 활용 및 확장성을 제공합니다. 이를 통해 재고 변경 이력 관리 및 추적을 용이하게 하고, 관련 서비스의 확장성을 확보하는 것을 목표로 합니다.
OpenSearchEFK StackFluentBit
올리브영·2024년 4월 2일
DevOps
AWS OpenSearch를 사용한 EFK Stack 구축하기
본 글은 올리브영에서 재고 변경 이력 관리를 위해 AWS OpenSearch 기반의 EFK(Elasticsearch/OpenSearch, FluentBit, Kibana) 스택을 구축한 경험을 공유합니다. 기존에 Datadog을 사용하고 있었음에도 불구하고, 재고 관련 복잡한 이벤트 타입과 하루 수천만 건 이상의 재고 변경 발생, 그리고 재고 정합성 확보 및 확장성 요구사항 때문에 별도의 로그 시스템 구축이 필요했습니다. OpenSearch EFK 스택은 커스터마이징 가능성, 비용 효율성(Index Lifecycle Management 활용), 그리고 REST API 지원을 통한 유연한 데이터 활용이라는 장점을 제공합니다. 이를 통해 개발자는 로그 데이터를 자유롭게 구성하고 분석하며, 비용을 최적화하고, 재고 이력 조회 API 서비스 등 다양한 확장이 가능해집니다.
OpenSearchEFKFluentBit
올리브영·2024년 4월 2일
DevOps
올리브영은 인시던트를 어떻게 관리하고 있는가?
이 글은 올리브영에서 인시던트(Incident)를 어떻게 관리하고 있는지에 대한 정책 수립 및 운영 방식을 설명합니다. 인시던트는 예기치 못한 서비스 장애나 매출 손실을 야기하는 사건을 의미하며, 이를 신속하게 대응하기 위해 정책을 수립하게 되었습니다. 정책 수립 배경으로는 내부 직원이 장애 발생 시 공유의 어려움을 겪거나 인시던트 여부를 판단하기 어려운 상황이 있었고, 이로 인한 손실 확대를 방지하고자 했습니다. 정책 수립 과정에서는 전체 Usecase를 작성하여 기능별 연관도와 CSP를 파악하는 단계를 거쳤습니다. 또한, 인시던트 발생 시 진행 절차와 처리 후 관리 방안에 대해서도 다루고 있습니다. 이는 서비스 안정성을 높이고 장애 대응 체계를 효율화하려는 올리브영의 노력을 보여줍니다.
인시던트 관리장애 대응정책 수립
올리브영·2024년 1월 24일
DevOps
올리브영은 인시던트를 어떻게 관리하고 있는가?
이 글은 올리브영이 인시던트를 어떻게 관리하고 있는지에 대한 정책 수립 및 관리 방식을 설명합니다. 인시던트란 예기치 못한 서비스 오작동이나 매출 손실을 야기하는 사건을 의미합니다. 올리브영은 장애 발생 시 신속하게 대응하고 손실을 최소화하기 위해, 누구나 부담 없이 인시던트를 선언할 수 있는 정책을 수립했습니다. 정책 수립을 위해 전체 Usecase를 작성하여 기능별 연관도와 CSP를 파악하는 작업을 진행했습니다. 이를 통해 인시던트 발생 시 효과적인 대응 프로세스를 구축하고 서비스 안정성을 높이는 것을 목표로 합니다.
인시던트 관리장애 대응정책 수립
올리브영·2024년 1월 24일