틴커 개발 및 운영
- 상품, 피팅룸, 주문, 장바구니 등 주요 기능 개발 및 안정적 운영.
- 평균 5MB 이미지를 1.9MB로 경량화하며, 모델/대표/상세 이미지 원본 분리로 피팅룸 및 스타일 보드 품질 개선.
- DB, Elasticache 티어 다운그레이드와 데이터 마이그레이션으로 AWS 비용 절감.
AI 컴포넌트 최적화 및 고도화
- MSQ 도입 및 Scheduling 기반 Scaling으로 AI 컴포넌트 응답 속도 최적화.
- Stress Test를 기반으로 최적의 서버 스펙 도출 및 Nvidia Driver 설치 이슈 해결.
- 모델 캐싱 및 간소화를 통해 응답 속도 개선.
개발 효율성 및 유지보수성 향상
- 템플릿 패턴을 적용해 시트 어드민 코드 중복 80% 개선.
- 어드민 서버를 중심으로 마스터, 판매자, 사방넷, 시트를 통합 관리하여 유지보수성 강화.
- AI 컴포넌트 패키징으로 서비스 도입 속도를 2일 → 2시간으로 단축후 빌드 프로세스 자동화로 개발 리소스 확보.
사용 기술
- Nest.js, AWS, ElastiCache, GCP, GKE, Docker, Python, Stable-diffusion, Postgresql, Next.js
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