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등록: 2026년부터

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Backend
데이터는 지웠는데 비용은 그대로? Aurora 스토리지 비용 최적화 하기
이 글은 AWS Aurora 사용 시 데이터 삭제 후에도 스토리지 비용이 줄어들지 않는 문제에 대한 해결책을 제시합니다. Aurora는 데이터 삭제 시 즉시 스토리지 공간을 회수하지 않고, 일정 시간이 지나야 스토리지 사용량이 줄어드는 특성이 있습니다. 이러한 특성 때문에 데이터 삭제 후에도 비용이 그대로 발생하는 현상이 나타납니다. 글에서는 Aurora 스토리지 비용 최적화를 위해 `VACUUM` 명령어와 `OPTIMIZE TABLE` 명령어를 활용하는 방법을 설명합니다. `VACUUM`은 삭제된 행의 공간을 재활용하고, `OPTIMIZE TABLE`은 테이블을 재구성하여 스토리지 사용량을 줄이는 데 도움을 줍니다. 이러한 방법을 통해 불필요한 스토리지 비용을 절감할 수 있습니다.
AuroraRDSAWS
원티드·2025년 11월 20일
Backend
Cloudfront의 숨은 힘: 캐싱 없이도 극대화 되는 성능과 비용 효율성
이 글은 AWS CloudFront를 캐싱 없이 동적 콘텐츠에 적용하여 성능과 비용 효율성을 극대화하는 방법에 대해 설명합니다. 기존에는 CloudFront가 정적 콘텐츠 전송이나 캐싱에만 유용하다는 인식이 있었지만, 이 글에서는 캐싱을 사용하지 않더라도 CloudFront의 주요 장점인 '접속지점(PoP/Edge) 활용'을 통해 성능을 개선할 수 있음을 강조합니다. 사용자와 가장 가까운 접속지점에 연결하고 AWS의 전용 네트워크망인 Amazon Global Network를 활용함으로써, 지리적 이점을 얻고 Connection 시간을 단축하여 전체적인 응답 속도를 향상시킬 수 있습니다. 특히 한국 내 사용자들의 접속 환경을 고려할 때, 이러한 접속지점의 이점은 더욱 두드러집니다.
CloudFrontAWSPerformance Optimization
원티드·2024년 12월 19일
Backend
원티드랩 데이터 마트 — 설립기
이 글은 원티드랩에서 데이터 마트를 설립하는 과정을 상세히 설명합니다. 데이터 마트는 운영 데이터를 분석에 용이하도록 가공한 데이터셋으로, 의사결정의 중심이 되는 중요한 정보입니다. 필자는 이미 구글 빅쿼리를 데이터 웨어하우스로 사용 중인 환경에서, 기업과 유저 데이터를 모두 다루는 원티드랩의 특성을 고려하여 데이터 마트 구축을 시작했습니다. 초기 단계에서는 자주 사용되는 뷰테이블의 코드를 분석하여 핵심 테이블과 컬럼을 파악했습니다. 이후 전체적인 데이터 구조를 이해하기 위해 draw.io를 활용하여 원천 테이블 간의 ERD를 작성했습니다. 이 과정에서 테이블 구조화뿐만 아니라 각 테이블과 컬럼에 대한 상세한 설명의 필요성을 인지했으며, 이는 팀원들의 데이터 이해와 활용성을 높이는 데 기여할 것이라고 말합니다. 궁극적으로 데이터 마트 구축은 데이터 기반 의사결정을 강화하는 데 목표를 둡니다.
데이터 마트데이터 웨어하우스Google BigQuery
원티드·2023년 11월 28일
Backend
원티드랩에서 데이터의 가치를 높이는 법, 데이터 거버넌스
이 글은 원티드랩에서 데이터의 가치를 높이기 위한 데이터 거버넌스 구축 사례를 소개합니다. 데이터 기반 의사결정을 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터가 필수적이며, 이를 위해 데이터 거버넌스가 효용성, 효율성, 규범성, 확장성을 고려하는 기준이 된다고 설명합니다. 데이터 거버넌스 매니저의 역할과 데이터 매니지먼트와의 관계를 명확히 하고, 원티드랩이 여러 서비스와 다양한 개발 환경 속에서 데이터 거버넌스 관리에 우선순위를 두는 방식을 제시합니다. 궁극적으로 데이터 거버넌스를 통해 데이터의 정확성, 가용성, 보안을 보장하여 데이터 기반 의사결정을 지원하는 것을 목표로 합니다.
데이터 거버넌스데이터 관리데이터 품질
원티드·2023년 9월 20일
Backend
Python으로 Wanted 서비스의 헬스 체크하기
본 글은 Wanted 서비스의 헬스 체크를 Python으로 구현하는 방법에 대해 설명합니다. Wanted랩 QA팀은 품질 업무를 자동화하고 효율성을 높이기 위해 다양한 스크립트를 개발해왔으며, 그 일환으로 서비스의 안정성을 지속적으로 확인하기 위한 헬스 체크 기능을 Python으로 구현했습니다. 이 글에서는 헬스 체크의 필요성, 구현 과정, 그리고 이를 통해 얻을 수 있는 이점들을 다룹니다. 특히, Python을 활용하여 서비스의 상태를 간편하게 모니터링하고 잠재적인 문제를 사전에 감지하는 방법을 구체적으로 제시합니다. 이를 통해 서비스 운영의 안정성을 확보하고 QA 업무의 효율성을 증대시키는 데 기여할 수 있습니다.
Python헬스 체크Wanted
원티드·2022년 12월 21일
Backend
원티드 서버개발자 QnA 1편 — 원티드 서버 FastAPI 도입 장점과 단점
원티드 서버개발팀에서 메인 개발 언어로 Python을 사용하며, 특히 웹 프레임워크로 FastAPI를 도입한 경험에 대한 Q&A 글입니다. FastAPI는 이름처럼 빠른 성능을 장점으로 가지며, 원티드에서는 Python 2.x에서 3.x로 전환하고 Flask에서 FastAPI로 이전하는 과정을 거쳤습니다. 또한, 각 사업별 스쿼드 조직으로 개발하며 상황에 맞게 다양한 데이터베이스를 유연하게 사용하고, Python, FastAPI, Flask, AWS 등의 기술 스택을 활용하고 있음을 소개합니다. 이 글은 FastAPI 도입의 장단점과 원티드 서버 개발 환경 전반에 대한 궁금증을 해소하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
FastAPIPython서버 개발
원티드·2022년 6월 10일
Backend
Postman에 API 컬렉션 빠르게 생성하기
이 글은 API 테스트 도구인 Postman에서 API 컬렉션을 빠르고 효율적으로 생성하는 방법을 다룹니다. Postman 컬렉션은 관련된 API 요청들을 그룹화하여 관리하고 테스트하는 데 유용합니다. 특히, Postman의 컬렉션 생성 기능을 활용하여 반복적인 작업을 줄이고 API 테스트 워크플로우를 간소화하는 방법을 설명합니다. 이를 통해 개발자들은 API 개발 및 테스트 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
PostmanAPICollection
원티드·2022년 6월 2일
Backend
Python + Seleniumwire를 이용한 에러 크롤링
본 글은 QA 엔지니어가 크레딧잡 사이트의 백엔드 서비스 리뉴얼 프로젝트를 진행하며 겪었던 에러 크롤링 스크립트 개발 경험을 공유합니다. 기존 기능에 대한 문서나 테스트 산출물이 부족한 상황에서 사이트 전수 조사를 효율적으로 수행하고 지속적으로 활용 가능한 도구를 만들기 위해 크롤링을 고려하게 되었습니다. 목표는 대표 주소를 입력하면 하위 페이지 및 연결된 페이지를 탐색하며 발생하는 스크립트, 네트워크 에러를 자동 검출하는 것입니다. Python의 requests 라이브러리는 서버 응답 코드만 받아오는 한계가 있지만, Selenium 라이브러리는 실제 브라우저를 통해 렌더링된 모든 소스 코드를 가져올 수 있어 에러 검출에 더 적합함을 설명합니다.
PythonSeleniumwire크롤링
원티드·2022년 4월 20일
Backend
FastAPI에서 SQLAlchemy Session 다루는 방법
해당 글은 FastAPI와 SQLAlchemy를 함께 사용할 때 세션(Session)을 효과적으로 관리하는 방법에 대해 설명합니다. SQLAlchemy의 세션은 데이터베이스와의 상호작용을 관리하는 핵심적인 부분이며, 특히 비동기 환경에서 이를 올바르게 처리하는 것이 중요합니다. 글에서는 비동기 SQLAlchemy를 사용하여 세션을 생성하고 관리하는 패턴을 소개하며, 각 요청마다 독립적인 세션을 유지하고 요청이 완료되면 세션을 정리하는 방법을 보여줍니다. 이를 통해 데이터베이스 트랜잭션을 안전하게 관리하고 리소스를 효율적으로 사용할 수 있습니다. FastAPI의 의존성 주입(Dependency Injection) 기능을 활용하여 세션 관리 로직을 추상화하고 재사용성을 높이는 방법도 다룹니다. 궁극적으로 이 글은 FastAPI 기반의 백엔드 애플리케이션에서 SQLAlchemy 세션을 안정적이고 효율적으로 다루는 실질적인 가이드라인을 제공합니다.
FastAPISQLAlchemySession
원티드·2022년 3월 24일
Backend
async/await로 API 호출 최적화하기
이 글은 원티드 iOS 앱 홈 화면에서 기존에 단일 피드 API를 사용하던 방식에서 발생하는 비효율성을 개선하기 위한 async/await를 활용한 API 호출 최적화 과정을 다룹니다. 요구사항 증가로 인해 여러 API 호출이 필요해지면서 발생한 성능 문제를 해결하기 위해, 비동기 처리를 효율적으로 관리하는 async/await 문법을 도입했습니다. 이를 통해 여러 API 호출을 병렬적으로 수행하고, 응답을 기다리는 시간을 단축하여 전반적인 앱의 응답 속도를 향상시키는 방법을 설명합니다. 결과적으로 사용자 경험을 개선하고 더 나은 서비스를 제공하는 데 기여했습니다.
async/awaitAPI 호출최적화
원티드·2022년 2월 7일
Backend
Android WorkManager 를 이용하여 매일 알림 표시하기
이 글은 Android WorkManager를 사용하여 매일 특정 시간에 알림을 표시하는 방법을 다룹니다. 원티드 안드로이드 앱에서 사용자가 놓친 알림이 있을 경우 오전 8시에서 9시 사이에 이를 알려주는 기능을 구현하기 위한 기술적 접근 방식을 설명합니다. WorkManager는 안드로이드에서 백그라운드 작업을 안정적으로 예약하고 실행할 수 있게 해주는 라이브러리로, 이 글에서는 반복 작업(매일 알림)을 설정하고, 제약 조건을 추가하며, 알림을 생성하는 과정을 상세히 안내합니다. 이를 통해 개발자는 사용자 경험을 향상시키는 예약된 알림 기능을 효율적으로 구현할 수 있습니다.
AndroidWorkManager알림
원티드·2021년 9월 7일
Backend
AppsFlyer Deferred DeepLink 적용기
원티드 안드로이드 앱 5.7.0 버전에 AppsFlyer의 Deferred Deeplink를 적용한 경험을 공유하는 글입니다. 기존에는 앱 설치 후 딥링크 정보가 유실되어 로그인 화면으로 이동하는 문제가 있었으나, Deferred Deeplink 적용을 통해 사용자가 설치 후 특정 페이지로 바로 이동할 수 있게 되어 회원가입 전환율 개선을 기대하고 있습니다. 이 글에서는 안드로이드 앱에서 AppsFlyer의 Deferred Deeplink를 적용하는 과정과 관련된 기술적인 내용을 다룹니다. 딥링크는 특정 페이지로 이동할 수 있는 URI 형식의 링크를 의미하며, Deferred Deeplink는 앱이 설치되지 않은 상태에서 링크를 클릭했을 때, 앱 설치 후에도 해당 딥링크 정보를 유지하여 원하는 페이지로 바로 연결해주는 기능입니다.
AppsFlyerDeferred DeeplinkOnelink
원티드·2021년 3월 12일
Backend
Stripe 결제 시스템 도입하기
이 글은 원티드에서 해외 사용자에게 더 나은 결제 경험을 제공하기 위해 Stripe 결제 시스템을 도입한 과정을 다룹니다. 기존에 사용하던 아임포트의 팝업 방식 결제가 사용자 이탈률을 높이는 문제점을 발견하고, 페이지 내에 결제 기능을 임베디드할 수 있는 Stripe로 전환을 결정했습니다. Stripe는 팝업 방식 외에도 임베디드 방식 결제를 지원하며, 친절한 API 문서와 간편한 결제 플로우를 제공하여 개발 편의성을 높였습니다. 특히, 사용자 정의가 가능한 Payment Intents API를 통해 원하는 형태로 결제 기능을 구현할 수 있다는 점을 강조하며, Stripe 도입이 결제 전환율 개선에 기여할 것으로 기대하고 있습니다.
Stripe결제 시스템Payment Intents API
원티드·2020년 12월 10일
Backend
RDS MySQL을 RDS Aurora로 이전하기
이 글은 원티드가 서비스 초창기부터 사용해온 RDS MySQL에서 RDS Aurora로 데이터베이스를 이전한 경험을 공유합니다. 서비스 지역 확대와 사용자 증가로 인한 트래픽 증가로 RDS MySQL의 성능 및 안정성 문제가 발생했으며, 인스턴스 스케일업만으로는 근본적인 해결이 어렵다고 판단했습니다. 이에 따라 RDS Aurora 도입을 결정하게 된 배경에는 뛰어난 성능, 유연한 확장성(Auto scaling, Fail over), 멀티 마스터 지원(글로벌 서비스 준비) 등이 있었습니다. 글에서는 마이그레이션 시 고려할 점, 마이그레이션 과정, 그리고 Aurora의 Failover 발생 시 애플리케이션에서의 대응 방법 등을 다룹니다. 특히 Aurora의 클러스터 구조와 RDS MySQL의 마스터-슬레이브 구조 차이점을 인지하고 애플리케이션에서 적절히 대응하는 것이 중요함을 강조합니다.
RDS MySQLRDS AuroraAWS
원티드·2019년 9월 8일
Backend
Codable로 JSON 다루기
이 글은 Swift의 Codable 프로토콜을 사용하여 JSON 데이터를 효과적으로 다루는 방법을 설명합니다. 원티드 앱 4.0.0 버전 출시와 함께 홈 화면에 다양한 콘텐츠, 이벤트, 테마 추천 기능이 추가되면서 JSON 데이터 처리의 중요성이 부각되었습니다. Codable은 JSON 인코딩 및 디코딩 과정을 간소화하여 개발 생산성을 높여줍니다. 특히, 복잡한 JSON 구조를 Swift 객체로 쉽게 변환하고, 반대로 Swift 객체를 JSON으로 직렬화하는 과정을 예시와 함께 보여줍니다. 이를 통해 개발자는 데이터 처리 로직을 더 간결하고 명확하게 작성할 수 있으며, 애플리케이션의 안정성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.
CodableJSONSwift
원티드·2019년 8월 31일