개발을 할 때 문제가 생긴 이유를 정확히 이해하는 데 시간을 쏟는 편입니다.
문제를 확인하고 여러 선택지의 트레이드오프를 비교하며, 팀이 납득할 수 있는 근거를 남기는 개발자로 성장하고 있습니다.
관심 분야: MSA / Kafka
Courm — 이커머스 플랫폼 | 2025.12 – 2026.02 | BE 개발
- PG사 장애가 전체 서비스로 전파되지 않도록 Monolithic 구조를 MSA로 전환했습니다.
- 분산 트랜잭션 정합성을 보장하기 위해 Choreography Saga 패턴을 적용했습니다.
- 개발 전 Application 설계 문서를 작성해 API 흐름, 이벤트 구조, 책임 범위를 팀원들과 공유했습니다.
- Kafka를 전담해 이벤트 발행·구독 구조를 설계하고 구현했으며, EKS 환경에 배포했습니다.
Kafka Kubernetes AWS EKS MSA Redis PostgreSQL
AIOps 클라우드 장애 대응 시스템 | 2025.09 – 2025.12 | 인프라 및 자동화 워크플로우 설계
- Prometheus 임계치 기반으로 장애 징후를 선제 탐지했습니다.
- 탐지 이벤트를 LLM 분석으로 연결하고, Slack에서 운영자가 승인하도록 구성했습니다.
- 자동 대응의 할루시네이션 리스크를 줄이기 위해 Human-in-the-loop 구조를 적용했습니다.
- Airflow, Jenkins와 비교한 뒤 경량 실시간 파이프라인에 적합한 N8N을 채택했습니다.
Kubernetes Prometheus Grafana N8N Llama3 Gemini Slack
WaveFlow — 음악 협업 플랫폼 | 2025.06 – 2025.07 | FE 개발
오디오 파형 렌더링 2,584ms → 379ms (85% 단축)
- 프론트엔드에서 오디오를 실시간 디코딩하며 발생하는 렌더링 병목을 확인했습니다.
- Python 서버가 Librosa와 Celery로 업로드 시점에 peaks 배열을 미리 추출하도록 변경했습니다.
- 추출된 peaks 데이터를 S3에 저장하고, 프론트엔드는 이를 받아 즉시 렌더링하도록 구성했습니다.
React TypeScript Python Celery Amazon SQS S3 WaveSurfer.js
Backend
Message / Cache / DB
Infra / Cloud
Observability
| 기간 | 내용 |
|---|---|
| 2025.03 – 2025.07 | 크래프톤 정글 8기 — CS 기초·시스템 프로그래밍·알고리즘 스터디 4개월 주도 |
| 2022.03 – 2027.02 (예정) | 한국외국어대학교 언어인지과학과 / 컴퓨터공학과 복수전공 |