뱅크샐러드

RSS

게시글: 111
등록: 2026년부터

All Frontend Backend AI DevOps Architecture Etc

Backend
뱅크샐러드가 게임을 만들 때 데이터 정합성을 유지하는 법 (feat. 낙관적 락)
뱅크샐러드에서 금융 자산 관리와 게임화 요소를 결합한 '일해라 김뱅샐' 서비스를 개발하며 겪었던 데이터 정합성 문제를 해결하기 위한 방안을 공유합니다. 이 글은 실제 원화로 전환 가능한 게임 재화 '샐(SAL)'을 다루면서 발생할 수 있는 데이터 불일치 문제를 해결하기 위해 '재시도 로직 없는 낙관적 락' 설계 패턴을 도입한 경험을 설명합니다. 이를 통해 게임의 재미는 유지하면서도 금융 서비스로서의 정확성과 신뢰성을 확보하는 방법을 다룹니다.
데이터 정합성낙관적 락재시도 로직
뱅크샐러드·2026년 1월 16일
Backend
우리가 테스트를 하는 이유. 근데 이제 Golang을 곁들인
이 글은 "왜 테스트를 하는가?"라는 근본적인 질문에 답하며, 테스트의 목적과 본질을 탐구합니다. 엔지니어링에서 테스트는 회귀 버그 방지 및 코드 품질 향상이라는 가치를 제공하지만, 그 사고 과정과 본질에 대한 깊이 있는 논의는 부족하다고 지적합니다. 테스트는 세상의 도구들이 탄생하는 과정과 유사하게, 특정 문제점을 발견하고 이를 해결하기 위한 '해결 방안(Solution)'으로 도출되었으며, '구체적인 방법'으로서 다양한 테스트 방법론이 존재한다고 설명합니다. 또한, 우리는 무의식적으로도 불확실성을 해소하기 위해 테스트와 유사한 행동을 하고 있음을 예시를 통해 보여줍니다. 마지막으로 Golang에서 테스트를 돕는 도구들에 대해서도 다룰 예정임을 언급합니다.
테스트Golang회귀 버그
뱅크샐러드·2025년 12월 15일
Backend
뱅크샐러드에서 합법적으로 Vibe Coding 하는 법
뱅크샐러드에서 '샐러드게임'의 운영자가 개발자 개입 없이 게임 규칙을 자유롭게 수정하고 업데이트할 수 있도록 하기 위한 해결책으로 '샐러드게임 DSL(Domain Specific Language)'을 도입한 경험을 공유합니다. 기존에는 운영자의 자유도와 코드 안정성 사이의 딜레마가 존재했으나, DSL을 통해 특정 기간의 지출 내역이라는 입력에 대해 map, filter, reduce와 같은 함수를 활용하여 게임 규칙을 정의할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 운영자는 LLM 기반의 Vibe Coding 환경에서도 안전하게 게임 규칙을 변경하고, 개발자는 코드 리뷰 부담을 줄여 생산성을 향상시키는 방안을 모색했습니다.
DSLDomain Specific Language샐러드게임
뱅크샐러드·2025년 9월 5일
Backend
100여개의 대출 기관 API, 자동으로 운영하기
뱅크샐러드 금융쇼핑 PA팀은 100여 개 금융 기관의 대출 API를 연동하고 운영하는 과정에서 겪었던 문제점과 해결 방안을 공유합니다. 대출비교 서비스는 사용자의 요청 시 여러 금융사에 API로 대출 한도와 금리를 조회하여 결과를 제공하는데, 이 과정에서 API 호출의 안정성이 중요합니다. 이를 위해 서비스 내부 상태를 이해하는 관찰 가능성(Observability) 확보가 필수적이며, 특히 API 성공률 측정을 위해 메트릭(metric)을 활용하여 금융사 API 호출의 성공 또는 실패 횟수를 기록하는 방안을 제시합니다.
API대출비교뱅크샐러드
뱅크샐러드·2024년 12월 26일
Backend
뱅크샐러드 Go 코딩 컨벤션
뱅크샐러드 백엔드 팀에서 Go 언어 사용 경험을 바탕으로 정립한 코딩 컨벤션에 대해 소개하는 글입니다. Go 언어는 배우기 쉽고 오용하기 어렵다는 장점이 있지만, Generic 사용 가이드나 포매팅 스타일 등 명확한 규칙이 필요한 부분도 있습니다. 뱅크샐러드는 이러한 모호함을 해결하고 비용을 절감하기 위해 golangci-lint와 같은 린트 도구를 활용하여 코드 일관성을 유지하고 있습니다. 시간이 지남에 따라 팀 규모가 커지고 구성원이 바뀌더라도 코드 베이스 전반의 개념적 일관성을 유지하는 것이 중요하며, 이 글은 뱅크샐러드가 따르는 Go 코딩 컨벤션과 권장 사항을 공유합니다.
GogRPC코딩 컨벤션
뱅크샐러드·2023년 9월 6일
Backend
점점 커지는 RDB Table, S3로 귀양 보내고 Athena로 불러오기 - feat. Optimization with Spark Bucketing
이 글은 뱅크샐러드 Core Infra 팀에서 MySQL에 쌓이는 대용량 이력성 데이터를 S3로 이전하고 Athena를 통해 효율적으로 조회하는 방법을 공유합니다. 서비스가 성장함에 따라 MySQL 테이블이 계속 커져 비용 및 성능 문제가 발생했고, 이를 해결하기 위해 Kafka와 Spark를 활용하여 데이터를 S3의 Parquet 형식으로 저장하는 방식으로 전환했습니다. 데이터는 `dt=YYYY-MM-DD`, `hour=HH` 파티션 구조로 저장되며, 조회 시에는 Athena를 사용합니다. 이 아키텍처 변경을 통해 데이터 저장 비용을 절감하고, Spark Bucketing 기법을 적용하여 필요한 데이터만 빠르게 읽어올 수 있도록 최적화했습니다. 이를 통해 대용량 데이터 처리 및 비용 효율성을 높이는 방안을 제시합니다.
RDBS3Athena
뱅크샐러드·2023년 6월 8일
Backend
분석 데이터를 프로덕션에서 쉽게 사용할 수 없을까?
이 글은 뱅크샐러드에서 분석 데이터를 프로덕션 환경에서 쉽게 활용하기 위해 데이터 서빙 서비스를 구축한 경험을 공유합니다. 기존에는 S3, Airflow, Spark 기반의 데이터 파이프라인에서 복잡한 분석이 이루어졌지만, 이 데이터를 제품에서 직접 사용하기 어려웠습니다. "새소식" 및 "사용자 분석 태그"와 같은 서비스를 통해 분석 결과를 API 형태로 제공하는 데이터 서빙 시스템을 설계했습니다. 이를 통해 프로덕션 DB에서 복잡한 연산을 수행하는 대신, 데이터 파이프라인에서 계산된 분석 결과를 API로 제공하여 사용자별 맞춤형 경험을 제공하고 서비스 효율성을 높였습니다. 이 과정에서 데이터 파이프라인의 활용성과 데이터 접근성의 중요성을 강조합니다.
데이터 파이프라인API데이터 서빙
뱅크샐러드·2023년 6월 7일
Backend
[여의도 43층 사람들] Data Engineer 에게 무엇이든 물어보세요!
이 글은 뱅크샐러드의 Data Engineer 직무에 대한 인터뷰 형식의 소개입니다. Data Engineer는 뱅크샐러드 내 모든 구성원이 데이터에 쉽게 접근하고 분석할 수 있는 환경을 제공하며, 데이터 파이프라인과 인프라 구축을 넘어 데이터 기반의 임팩트 창출을 돕는 역할을 합니다. 글에서는 실제 Data Engineer에게 자주 묻는 질문 TOP 5를 선정하여 답변하는 방식으로 직무 내용을 구체적으로 설명합니다. 이를 통해 뱅크샐러드 Data Engineer가 어떤 일을 하는지, 어떤 기술 스택을 활용하는지, 그리고 팀의 비전은 무엇인지 등을 엿볼 수 있습니다. 데이터 엔지니어링 분야에 관심 있는 개발자, 디자이너, 또는 뱅크샐러드 서비스 사용자들에게 유용한 정보를 제공합니다.
데이터 엔지니어데이터 파이프라인데이터 인프라
뱅크샐러드·2022년 6월 30일
Backend
뱅크샐러드 Data Discovery Platform의 시작
뱅크샐러드 Data Foundation의 Data Engineering팀에서 데이터 기반 의사결정을 지원하기 위한 Data Discovery Platform 구축의 시작을 다루는 글입니다. 제품과 데이터의 생태계(Ecosystem)를 구축하는 것이 Data Foundation의 미션이며, 이를 위해 모든 데이터에 대한 쉽고 편리한 접근 및 분석 환경 제공이 중요하다고 강조합니다. 기존에는 단단한 데이터 파이프라인을 구축하여 모든 데이터를 분석 환경에서 확인할 수 있도록 했으나, 데이터 분석 시 필요한 테이블 탐색, 의미 파악, SQL 숙련도 부족 등 사용자들이 겪는 Pain Point를 언급하며, 이러한 문제를 해결하기 위한 Data Discovery Platform의 필요성을 시사합니다.
Data Discovery PlatformData EngineeringData Pipeline
뱅크샐러드·2021년 9월 15일
Backend
프로덕션 환경에서 사용하는 golang과 gRPC
뱅크샐러드는 마이크로서비스 환경에서 다양한 언어와 프로토콜을 활용하여 서비스를 운영하고 있습니다. 기존 서비스들은 주로 REST API와 JSON으로 통신했지만, 최근에는 go 언어와 gRPC를 활용한 내부 서비스 간 통신 비중이 늘어나고 있습니다. 이 글은 뱅크샐러드가 go와 gRPC를 선택한 이유와 프로덕션 환경에서 gRPC를 효과적으로 사용하기 위해 고민했던 내용들을 공유합니다. 특히, protobuf IDL 리포지토리 관리, gRPC 레이어 구성, grpc-gateway를 이용한 JSON 통신, 그리고 기존 서비스를 호출하기 위한 golang 클라이언트 구현 등 구체적인 적용 사례와 패턴을 다룹니다. 이를 통해 gRPC 도입 및 운영에 대한 실질적인 인사이트를 제공합니다.
golanggRPCMSA
뱅크샐러드·2020년 2월 27일