장준영

주요 내용

• 11번가 Open API 시스템에 API Gateway를 도입하여 기존의 Monolithic 구조에서 벗어나 MSA로 나아갈 수 있는 환경 구성
• 자세한 내용은 11번가 TechTalk 2023 발표 내용 참고

본인이 기여한 점

• 기존 시스템 현황 파악 및 신규 시스템 설계
• 기존 시스템에서 인증, 인가 서버 분리
• API Gateway (Apache APISIX) 구축
• APISIX Java Custom Plugin 개발
• 신규 시스템으로 트래픽 마이그레이션
• 로깅, 모니터링 구축 (Prometheus, Grafana)
• 문서화, 사내 발표, 11번가 TechTalk 발표

사용한 기술스택 및 지식

• API Gateway : Apache APISIX with Helm Chart, Java Plugin Runner
• 인프라 환경 : Kubernetes, AWS EKS
• 인증, 인가 서버 : Java 17, Spring Boot 3 + MVC

결과 및 성과

• 최신 기술 스택을 사용할 수 있는 환경 조성
• 인증, 인가 로직과 비즈니스 로직의 강결합이 제거되어서 각 개발팀이 비즈니스 로직에만 집중할 수 있도록함
• 일관된 방식의 로깅과 모니터링을 제공
• GitOps, Hot-reload, Custom Plugin을 제공하여 개발, 유지보수 편의성을 높임

주요 내용

• 11번가에서 각 개발팀이 MSA, Cloud 환경(AWS EKS)에서 서비스를 운영할 수 있도록 플랫폼 개발

본인이 기여한 점

• 모니터링 환경 구성 (Prometheus, Grafana, Thanos)
• Kubernetes 오브젝트 생성 및 수정을 제어하는 Admission Controller 개발
• IDC와 AWS EKS Service Discovery 통합을 위한 Operator 개발
• Argo CD, Argo Rollouts 등 솔루션 운영
• line/ameria 기반 사내용 gRPC Client/Server 라이브러리 구성
• 11번가 IDP(Internal Developer Platform) Wheelhouse 개발 (Argo Workflows 프로비저닝 기능)
• Kubernetes 오브젝트 정보를 애플리케이션에서 활용할 수 있도록 CQRS 패턴 적용

사용한 기술스택 및 지식

• 인프라 환경 : Kubernetes, AWS EKS
• CI/CD : Bitbucket Pipelines, Argo CD (with Helm Chart), Argo Rollouts
• 모니터링 : Prometheus + Grafana(kube-prometheus-stack), Thanos
• 백엔드 앱 : Java 17, Spring Webflux, Spring Data MongoDB
• 프론트엔드 앱 : Svelte, Tailwind CSS

결과 및 성과

• 스케일아웃 가능하고 데이터를 오래 보관할 수 있는 모니터링 환경 구성
• Admission Control, Operator를 통해 안전하고 안정적으로 클러스터 운영
• 사내 개발자들이 쉽게 AWS EKS 환경에 Onboarding 할 수 있는 환경 제공

주요 내용

• 11번가 전시 상품 데이터는 Oracle DB의 Stored Procedure가 일정 주기로 실행되며 반정규화 테이블에 추가/수정/삭제되는 구조였음. 이 구조에서는 Oracle DB와의 의존성을 끊을 수 없는 상태이고, 일정 주기로 갱신이 이루어지기 때문에 실시간성이 떨어짐
• 이를 개선하기 위해 이벤트 기반으로 상품 데이터의 실시간 갱신이 가능하고 Oracle DB에 종속되지 않고 어느 DBMS로도 변경할 수 있는 시스템을 구축하였음

본인이 기여한 점

• 팀원들과 함께 논의하여 전체 프로세스 설계
• Spring Kafka 기반 Consumer Application 개발
• Kafka JDBC Connector를 구축하여 RDBMS 데이터 변경 분을 Kafka 메세지로 생성
• Kafka Broker/Consumer/Producer의 다양한 옵션에 대한 research 및 performance test
• ELK, Grafana, Metricbeat를 활용한 모니터링 환경 구축
• 기존 데이터와 신규 데이터의 비교 및 검증을 위한 Validator 구현 및 Grafana를 통한 시각화
• Spring Batch 기반 전시 상품 데일리 갱신을 위한 Batch Application 개발
• 대용량 데이터 처리 시 성능 병목 파악 및 성능 최적화

사용한 기술스택 및 지식

• Java 11, Spring Kafka, Spring Data MongoDB, Spring Batch
• Kafka Broker/Producer/Consumer/JDBC Connector
• MongoDB
• Elasticsearch, Logstash, Kibana, Metricbeat, Grafana

결과 및 성과

• 이벤트 기반 갱신으로 기존 대비 빠른 데이터 갱신
• 고비용의 Oracle DB에서 MongoDB를 사용함으로 인한 비용 절감
• 이벤트 기반 아키텍처의 이점인 느슨한 결합, 내구성, 확장성, 유연성 제공

주요 내용

• 11번가 모바일 메인탭의 External Web API 개발 (프론트엔드에 제공)
• 사내 서버 간 데이터 연동을 위한 Internal Web API 개발
• 레거시 코드의 리팩토링, 성능 개선, 신규 프로젝트로 이관
• 전시 플랫폼의 코어 로직 신규 개발 (영역 간 데이터 공유 기능, 페이징 기능 등)
• 애플리케이션 오류 모니터링, 운영 이슈 대응

본인이 기여한 점

• 다양한 주체와 원만하고 명료한 커뮤니케이션 (기획자, 디자이너, 다른 팀 서버 개발자, 프론트엔드 개발자, QA 담당자)
• 단위 테스트를 작성하여 변경에도 안전하도록 신뢰성 보장
• 응답 시간이 높은 API에 대한 병목 원인을 분석하고 다양한 방법으로 성능 개선 (캐싱, Thread Pool을 통한 병렬 처리 등)
• DDD에서 설명하는 Layer의 역할별로 코드를 리팩토링, 의존성 주입이 가능한 형태로 코드를 리팩토링

사용한 기술스택 및 지식

• Java 8, Spring Boot, JPA(Spring Data JPA, Querydsl), MyBatis, JUnit 5, RxJava, Caffeine (in-memory cache), Oracle DB SQL
• async-profiler를 활용한 성능 프로파일링, Apache JMeter를 활용한 서버 부하 생성

결과 및 성과

• 완성도 있는 서비스를 일정을 준수하여 개발 및 배포하여 회사 매출에 기여
• API 응답 시간 개선으로 사용자 경험 향상, 서버 리소스를 효율적으로 운영
• 리팩토링을 통해 코드의 가독성, 재사용성, 테스트가능성을 높임
• 전시 플랫폼의 코어 로직 개선으로 다양한 기획 요구사항을 수용 가능하게 되었음
  • 영역 간 데이터 공유가 가능하게 되어 복잡한 UI로 디자인된 영역을 개발할 수 있게 되었음
  • 페이징 기능을 베스트탭, 꾹꾹탭에 적용하여 서버 응답시간을 단축하면서도 화면에 더 많은 상품을 보여줄 수 있게 되었음

11번가 MSA, Cloud 플랫폼 개발

2018.9 SK플래닛에서 분사

11번가 전시 서비스 및 플랫폼 개발

11번가 전시 서비스 개발