INTRODUCE
웹/앱 서비스의 백엔드 아키텍처 설계와 실서비스 운영 경험을 바탕으로,
기획부터 배포, 운영 전 과정을 책임지며 안정적인 백엔드 시스템을 구축해왔습니다.
누적 280명의 사용자를 확보한 서비스를 운영하며 비즈니스 요구사항에 따른 유연한 기능
확장과
실시간 모니터링 기반의 장애 대응을 경험했습니다. 6,000만 원 이상의 투자 유치 과정에서 기술적 의사결정권을 행사하며,
단순 개발을 넘어 서비스의 지속 가능성을 고민해 왔습니다.
카카오테크 부트캠프를 통해 Spring 기반 백엔드 역량을 체계화했으며,
동시성 제어 및 성능 최적화를 실제 프로젝트에 적용하여 대규모 트래픽 처리를 위한 기반을 다졌습니다.
PROJECT
Redis 실시간 집계 전환으로 랭킹 API p95 98% 개선
2026.02 ~ 2026.02
대학 이수 관리 및 졸업 설계 서비스, GRADU
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기존 랭킹 API는 조회 시마다
DB 집계(COUNT + GROUP BY + ORDER BY)를 반복해
트래픽 증가 시 지연과 DB 부하가 급증하는 구조였음
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Redis ZSET/HASH 기반으로
category·major-term·display 키를 분리 설계하고,
Write-time Aggregation 방식으로 조회 시 계산을 제거
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Lua 스크립트를 통해 다중 키 갱신 시의 원자성을 보장함으로써, 네트워크 오버헤드를 줄이고 데이터 무결성 유지
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운영 중 이벤트 누락/드리프트 복구를 위해
@Scheduled 배치 재빌드를 도입해
DB 기준으로 Redis 랭킹을 주기적 재구성
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동일 부하 시나리오(k6, 20→30→50 VU) A/B 테스트 결과
• p95: 2.98s → 48.24ms (98.38%↓)
• RPS: 13.97 → 105.36 (7.54x↑)
• DB 집계 쿼리: 2575건 → 0건 (100%↓)
인가 구조 재설계로 IDOR 취약점 제거 및 개인정보 유출 예방
2025.07 ~ 운영중
대학 이수 관리 및 졸업 설계 서비스, GRADU
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학생별 리소스를 다루는 API에서
인가 우회 가능성을 점검하기 위해
OpenAPI 스펙 기준
10개 엔드포인트를 식별
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“본인 / 타인 / 미인증 사용자” 조합으로
총 30개의 인가 테스트 시나리오를 설계하고
JUnit 통합 테스트로 자동화
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일부 API에서
URL의 식별자만 변경해
타인 데이터 접근이 가능한
IDOR 취약점을 발견
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AOP 기반
인가 어노테이션을 도입해
컨트롤러 진입 전
JWT와 PathVariable을 비교하도록 구조를 개선
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DB 스키마를 재점검하며
학번·실명 등
직접 식별자 컬럼을 제거하고,
필수 이메일만
AES 암호화하여 저장하도록 리팩토링
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인가 테스트 30/30 통과,
민감 컬럼 약 70% 감소,
IDOR 취약점 제거
Link:
https://gradu0420.notion.site/GRADU-2bdd4780dde180709bd6c3e868fa1360
GitHub:
https://github.com/KimGyeongLock/GRADU
감정별 대표 문서 체계 도입으로 일기 추천 성능 개선
2024.05 ~ 운영중
LLM 기반 일상 감정 관리 플랫폼, 온기
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기존 키워드 매칭 방식이
전체 일기 탐색을 유발해
Read 병목이 발생함을 정의
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LLM으로 추출한 감정 키워드를
5개 감정 카테고리로
정규화
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각 카테고리에
대표 일기 4개를 유지하는
대표 문서 체계를 설계
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신규 일기는
카테고리 매핑 후
해당 4개 문서만 비교하도록
추천 로직을 변경
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전체 데이터 탐색 구조를 상수 시간 기반 탐색으로 개선하여, 데이터 증가와 무관하게 일정한 응답 속도를 유지하도록 설계했습니다.
Store Link:
https://tosto.re/bandiApp
B2B 웹:
https://bandi-official.web.app
GitHub:
https://github.com/Nein-to-Sick/bandi_official
동시성 제어 및 Redis 오프로딩으로 중고거래 트래픽 안정화
2024.10 ~ 2024.12
사물함 기반 비대면 중고거래 커머스 서비스, 거래함
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멀티 스레드 환경에서
구매 로직 동시 실행으로
데이터 정합성 이슈가 발생함을 정의
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DB 비관적 락을 적용하여 데이터 정합성을 우선 확보했으며, 향후 대규모 트래픽 확장을 고려한 분산 락 전환 구조 검토
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좋아요·조회수 등
고빈도 Write로 인한
DB 부하를 줄이기 위해
Redis 인메모리 캐시를 도입
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Redis
원자 연산과
TTL 기반 동기화로
캐시–DB 간 정합성을 유지
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멀티 스레드 환경에서도 데이터 정합성 확보,
DB Write 부하 감소 및 처리 성능 개선
GitHub:
https://github.com/TradeHam/TradeHam
실시간 음성 스트리밍 인코딩 오류 해결과 STT 지연 시간 단축
2024.09 ~ 2024.12
실시간 음성 텍스트 통화 서비스, 앵무말
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스트리밍 오디오를
STT로 변환하는 과정에서
텍스트 응답이 null로 반환되는 문제를 정의
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WebRTC 오디오 포맷과
AWS Transcribe 입력 규격 불일치가
문제의 원인임을 파악
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오디오를
16bit PCM 포맷으로 변환하고
48kHz 샘플레이트로 재구성
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스트리밍 오디오
chunk 처리 방식을 개선해
실시간 STT 파이프라인을 안정화
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지연 시간 3~5분 → 20~30초 단축,
정확한 문장 단위 STT 결과 확보
GitHub:
https://github.com/Parrotalk
200만 건 비정형 데이터 덤프의 구조화 및 DB 조회 성능 최적화
2024.04 ~ 2024.06
검색엔진 서비스 KUBiC의 대규모 데이터 덤프를 대상으로 한 DB 구조 개선 프로젝트
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검색 엔진용 200만 건 대용량 데이터 덤프의 비효율적인 저장 구조로 인한 용량 비대화 및 성능 저하 문제 해결
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대용량 처리 안정성을 위해
MySQL InnoDB 엔진을 채택하고
EXPLAIN·PROFILING으로 쿼리 병목을 분석
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스키마 정규화를 통해 데이터 중복을 제거하고, 클러스터형 인덱스 재설계를 통해 무작위
I/O 최소화
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DB 용량 3.3GB → 32MB 최적화, 평균 쿼리 응답 시간 2.7초 → 1초대로 개선
GitHub: