- 알지오매스 키즈 서비스 안정성 향상을 위한 OpenTelemetry & Jaeger 도입 (2025.10) 알지오매스 키즈 서비스는 여러 마이크로서비스로 구성되어 있어 API 응답 지연의 병목 구간과 장애 원인 추적이 어려웠으며, 로그가 분산되어 통합 분석 및 버그 재현에 많은 시간이 소요되었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 분산 환경의 요청 흐름을 시각적으로 추적할 수 있는 OpenTelemetry와 Jaeger를 도입했습니다. 설정 과정의 표준화와 배포 편의성을 위해 Docker Compose를 활용하였고, OpenTelemetry Collector, Jeager, Prometheus를 포함한 전체 모니터링 시스템 구축을 자동화했습니다. 그 결과, 사용자의 브라우저 요청부터 최종 처리까지의 복잡한 흐름을 하나의 ‘Trace'로 묶어 한눈에 파악할 수 있게 되면서 API 성능 병목과 에러 지점을 즉시 식별하여 문제 해결 시간을 획기적으로 단축했습니다. 또한, QA과정에서 발견된 버그의 Trace를 공유함으로써 개발자가 당시 상황을 명확히 재현하고 분석할 수 있게 되어 테스트 및 디버깅 효율이 크게 향상되었으며, 이를 통해 '알지오매스 키즈' 서비스의 모든 흐름을 End-to-End로 추적하며 안정적이고 예측 가능한 시스템 운영 기반을 마련할 수 있었습니다. - 알지오매스 로그인 프로세스 개선 (2025.09) 기존 로그인 핸들러는 핵심 로직(토큰 검증, 사용자 조회)과 부가 로직(로그인 이력 저장, 연속 로그인 보상 지급)이 뒤섞여 있어 가독성이 낮고 유지보수가 어려웠습니다. 새로운 기능이 추가될 때마다 핵심 코드를 직접 수정해야 하는 문제도 있었습니다. 이러한 문제를 해결하고자 NestJS의 인터셉터를 사용하여 부가 기능들을 핵심 로직으로부터 분리했습니다 그 결과, 로그인 핸들러는 본래의 책임에만 집중하게 되어 코드의 순수성과 유지보수성이 크게 향상되었습니다. 또한, 관심사 분리로 인해 발생할 수 있는 데이터 무결성 문제를 해결하기 위해 기존에 설계되어 있던 트랜잭션 인터셉터를 활용했습니다. 이를 통해 핵심 로직과 부가 로직이 동일한 트랜잭션 내에서 처리되도록 보장함으로써, 시스템의 안정성을 확보할 수 있었습니다. - Slow Query 감지 시스템 구축 (2025.08) Knex.js를 DB Query Builder로 사용하는 MSA 환경에서, 실시간 쿼리 성능 모니터링 체계가 부재하여 Slow Query가 사용자 이슈 제기 후에야 발견되는 문제를 해결하고자 했습니다. Knex.js의 내부 Event Emitter(query, query-response)를 심층 분석하여 모든 쿼리의 시작과 종료 시간을 포착하는 커스텀 모니터링 미들웨어를 개발하고, 100ms를 초과하는 쿼리의 SQL 전문, 실행 시간, 호출된 API 핸들러 정보를 자동으로 감지 및 로깅하는 시스템을 구축했습니다. 그 결과, 선제적인 DB 성능 관리 체계를 확립하여 개발팀이 N+1 쿼리, 인덱스 누락 등의 성능 병목 지점을 체계적으로 파악하고 개선할 수 있는 기반을 마련함으로써, 서비스의 안정성과 사용자 경험 향상에 직접적으로 기여했습니다. - DB Query Builder 기술 리더십 발휘 (2025.09~2025.10) NestJS 환경에서 Knex.js를 Query Builder로 사용하고 있었으나, TypeScript 환경에서의 Knex.js 활용법, 복잡한 타입 추론 문제, 내부 동작 원리 등에 대한 팀 전체의 이해도 차이가 존재하여 통일된 코딩 스타일과 효율적인 개발이 저해되는 문제를 인지했습니다. 이에 자발적으로 Knex.js와 TypeScript 바인딩에 대한 심층 연구를 진행하고, 그 결과를 ’Knex.js 파헤치기‘ 및 ‘TypeScript에서 Knex.js 더 잘 활용하기’와 같은 기술 문서(총 2편)로 작성하여 사내에 공유했습니다. 해당 문서에는 TRecord 및 TResult 타입 매개변수 활용법, Tables 인터페이스 증강을 통한 전역 타입 정의, count 함수 결과의 타입 불일치 문제 해결책 등 실무

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- 보너스잡 포커스 게재 상품화, 포인트 결제, 회계 자동화 구축 (2025.05~2025.06) 자사 계약 기업만 공고를 올리던 B2B 대행형 보너스잡에 모든 기업이 직접 공고를 등록할 수 있는 셀프-서비스 기능을 추가하기 위해, `포커스 게재(메인 노출)` 유료 상품을 도입하고 포인트 충전, 차감, 환불 도메인을 설계했습니다. 포인트 상태를 통합, 세분화해 결제 흐름과 환불 로직을 안정적으로 구현하고, 메이크빌 API를 연동해 세금계산서 발행, 재전송, 취소를 자동화했습니다. 슈퍼 유저권한으로만 입금 확정이 가능하도록 하고, 다중 상태 검색, 통계 API를 제공해 회계, 정산 업무를 간소화했습니다. - 운영 효율화를 위한 통합 모니터링 시스템 도입 경험 체계적인 시스템 모니터링 환경이 없던 상황에서, 클라우드 비용 절감과 인프라 가시성 강화를 목표로 통합 모니터링 시스템을 직접 설계하고 구축했습니다. 컨테이너 기반 인프라 환경에서 cAdvisor, Prometheus, Grafana, Windows Exporter 등 오픈소스 도구를 선정하여, 온프레미스와 클라우드(AWS EC2) 환경을 모두 통합 관리할 수 있는 실시간 모니터링 아키텍처를 도입했습니다. Docker Compose를 활용해 각종 모니터링 컨테이너를 효율적으로 관리하고, Prometheus Alert Manager와 연동하여 장애 발생 시 즉각적인 대응이 가능하도록 시스템화했습니다. 또한 Grafana 대시보드를 통해 서버, 컨테이너, 데이터베이스 등 다양한 리소스의 상태를 실시간으로 시각화하였으며, 대시보드 템플릿화로 유지보수성과 확장성을 높였습니다. 이를 통해 운영 효율성과 장애 대응력이 크게 향상되었고, 클라우드 비용 최적화의 기반을 마련할 수 있었습니다. - 클린베테랑 현대화 (2025.03~2025.04) DB 프로시저와 함수를 직접 호출하는 레거시 구조로 인해 코드 복잡도와 DB 종속성이 매우 높았음 또, Controller 레벨에서 new 키워드를 사용해 객체를 생성하는 등, 표준 매핑 방식을 지키지 않아 오류 추적이 어려웠음. 따라서 JPA와 서비스 계층 도입을 통해 DB 프로시저 기반 로직을 RESTful API로 전환, @GetMapping·@PostMapping등 명확한 HTTP 메서드 매핑 및 Spring DI 적용으로 표준화된 아키텍처를 구축, 컨트롤러 별 코드를 20% 이상 정리 (직접 객체 생성 제거 및 중복 어노테이션 사용 감소) 그 결과로 DB 의존성이 낮아지며 DB 호출량이 감소, 코드 가독성과 협업 효율이 높아져, 신규 기능 추가 시 소요되는 개발 시간이 단축됨 - 스카우트 글로벌 서비스 (2025.02~2025.03) 외국인 취업 공고를 제공하는 신규 서비스에서, 복잡한 쿼리 로직으로 API 응답 지연 및 잦은 DB 접근이 발생함 또, CRUD API 구조가 비즈니스 로직과 뒤섞여 있어 확장시 오류가 빈번하였음. 따라서 SpringBoot와 JPA 기반으로 도메인·레포지토리·서비스 계층을 명확히 분리하고, RESTful 규약을 준수하는 CRUD API를 설계하였고, QueryDSL과 CaseBuilder를 활용해 다중 쿼리를 단일 쿼리로 통합하여 중복 로직 제거 및 DB 접근 횟수를 최소화 하였음 그 결과로 API 응답 속도가 향상되고 DB 접근 횟수가 절반으로 감소하여 가용성을 확보했음

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- 국회 정책 세미나 실시간 전달 시스템 (2024.01~2024.02) 실무 환경에서 SpringBoot, JPA, QueryDSL을 활용해 RESTful API 설계와 모듈화된 코드 구조를 구현했음 선배 개발자들과의 협업을 통해 실무 지식과 커뮤니케이션 능력을 빠르게 배양할 수 있었음

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