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학습: CDC 컨슈머 처리량을 초당 3만 건에서 8만 건으로 올리기

챌린지 API의 화면 선택을 위한 출석과 리워드 상태 구분하기

챌린지 API의 조건별 검증을 위한 경계값 테스트 설계하기

공공데이터로 만든 ‘공항 지금’ PoC

챌린지 API의 응답 지연을 줄이기 위한 DB 풀과 서버 CPU 조정하기

챌린지 API의 장시간 동작 검증을 위한 30시간 Soak Test 진행하기

알툴즈 AI API의 OOM kill과 정상 종료 과정 구분하기

챌린지 API의 출석 달력 검증을 위한 회차 경계 테스트 보강하기

챌린지 API의 출시 후 검증을 위한 운영 지표 점검하기

이해하기 쉽게 설명하려다 말이 길어질 때

챌린지 API의 횟수 원장 통합을 위한 보관과 조회 방식 비교하기

챌린지 API의 쿼리 지연 분석을 위한 실행 정보 수집 방식 비교하기

챌린지 API의 DB 호출 지연 분석을 위한 쿼리 실행과 대기 시간 구분하기

Fluent Bit 설정과 로그 유실 대응 고민하기

챌린지 API의 QA 대응을 위한 테스트 도구와 수정 자동화 구성하기

학습: 트랜잭션 유무별 조회와 이벤트 리스너 동작 확인하기

로그 수집 방식을 최상·평균·최악의 경우로 나눠 비교하기

ClickHouse로 적재 구조 단순화하기

ClickHouse Merge 증가 원인 분석하기

사내 버셀을 Spring으로 통합하기

사내 버셀의 HTML 배포 지원과 GitHub 조직 초대 자동화하기

사내 버셀의 배포와 권한 조회 개선하기

사내 버셀의 포털 사용성 개선과 이용 흐름 분석

알툴즈 AI API의 구독 확장을 위한 판별 책임과 정책 분리하기

사내 버셀 연동을 위해 LGTM을 직접 관리하기

사내 버셀의 빌드를 분리하고 빌드 결과 기록하기

알툴즈 AI API의 단계적 전환을 위한 API와 데이터 변경 범위 정하기

학습: 알툴즈 AI API의 파일 읽기 방식별 메모리 사용 비교하기

ClickHouse 100억 건 적재를 위한 수집 조정하기

ClickHouse 100억 건 조회 부하 줄이기

ClickHouse로 300억 건 통계 통합하기

학습: 조회 패턴에 맞춰 복합 인덱스 설계하기

사내 버셀에 정적 페이지 업로드 API 추가하기

학습: ArrayList 확장과 GC의 객체 이동 비교하기

ClickHouse 통합 전 분석과 복구 검토하기

ClickHouse 800억 건 적재 비용 줄이기

ClickHouse 800억 건 집계 비용 줄이기

학습: 주문 데이터를 여러 DB로 나누기 위한 샤딩 설계하기

알툴즈 AI API의 정책 관리를 위한 코드 역분석과 관리 화면 구성하기

학습: 목표와 이유가 드러나도록 글 다듬기

학습: idle connection 유지 비용과 connection pool 크기 조정하기