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11번가 TechTalk
Южная Корея
Добавлен 22 апр 2021
11번가 개발자들이 내부 공유하는 스터디, 세미나, 강연, 코드 리뷰 사례, 아키텍처 개선 사례, 운영 노하우 등의 주제 중에서 외부 공유가 가능한 컨텐츠를 공유합니다.
전시전용 플랫폼 전환기(with mongo) | 손지성
상품의 다양한 데이터를 전시에 노출하기 위한 플랫폼전환하는 과정을 공유하고자합니다. 전시플랫폼으로 전환하면서 고민과 경험들이 여러분들에게 약간의 도움이 되었으면 합니다
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그것이 알고 싶다. '안전한 퇴직 절차' | 조현주
Просмотров 397Год назад
인사팀도 아닌 보안팀에서 퇴사절차를 말하다니? 라는 궁금증이 생기는 분들에게 추천 드립니다. 회사를 다니며 모두가 한번씩 겪는 퇴사 절차는 보안팀에서도 주의깊게 보는 영역인데요. 안전한 퇴직 절차란 무엇인지를 기본부터 알려 드리고, 올해 11번가 정보보안팀에서 퇴직 절차의 어떤 부분을 고민하고 개선했는지 공유 드립니다.
"안정적인 11st EKS 운영기" | 이무열
Просмотров 434Год назад
십일번가에서 운영중인 EKS에서 발생한 문제점들을 살펴보고 경험을 공유합니다. 그리고 이 경험을 기반으로 앞으로 안정적으로 운영하기 위한 방안을 살펴봅니다.
대용량의 상품을 빠르게 검색/색인 할 수 있다고?(feat. Apache Iceberg) | 김두진, 김용주
Просмотров 2,1 тыс.Год назад
11번가에는 상품들도 많지만 각 상품들은 다양한 정보들을 가지고 있습니다. 이렇게 많은 데이터들의 변경사항들을 빠르게 검색엔진에 색인하고, 검색결과로 노출하기 위해서 어떤 어려움이 있었는지, 개선하고자 하는 방향은 어떤건지 대한 내용에 대해 공유 드립니다.
지극히 평범한.팩토리 개발 이야기 | 홍일성
Просмотров 392Год назад
11번가 기프티콘의 새로운 모바일 상품권 발급 서비스인 ‘팩토리’에 대한 이야기입니다. 새로운 기술이나, 대단한 발견은 없습니다. 설계하면서 했던 고민들과 개발을 진행하면서 있었던, 아주 지극히 평범한. 개발 이야기 입니다.
Feature Flag, 안전하고 신뢰 가능한 배포로 나아가는 열쇠 🔑 | 전지원
Просмотров 965Год назад
Production에 기능을 배포하는 것이 두려우신가요? Cloud-Native Feature Flag 프레임워크인 OpenFeature (with Flagd) 를 통해 코드 수정 없이 Production에 기능을 안전하게 배포하고, 더 세부적으로 제어/관리할 수 있는 방법에 대해서 알아봅니다.
빠르게 진화하는 E-커머스와 RPA 그리고 테스트 자동화 | 최윤석
Просмотров 687Год назад
E-커머스 환경의 신속한 변화에 효과적으로 대응하기 위해서는 테스트 자동화를 도입하는 것이 필수이지만, 안타깝게도, 환경의 빠른 변화는 테스트 자동화 도입을 어렵게 만드는 주요 이유가 됩니다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 저희는 구조의 전환과 업무자동화(RPA)를 결합하였으며, 이 노하우를 여러분과 공유하고자 합니다.
패스워드리스, 왜 Passkey인가? | 김용우
Просмотров 510Год назад
계정탈취 공격이 많아지면서, 점점 복잡한 비밀번호를 요구하다보니, 비밀번호를 기억하는 것이 어려운일이 되어 가고 있습니다. 비밀번호를 대체하기 위한 다양한 인증기술을 거쳐 Passkey까지 발전하였습니다. 기존에 인증기술과 Passkey를 비교해 보고, 왜 Passkey가 차세대 인증기술로 선택될 수 밖에 없는지 살펴보겠습니다.
Compose로 구현하는 반응형 앱 | 이영우
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앱 개발에 컴포즈를 도입하것을 고민하고 있으신 경우, 주위에서 다들 컴포즈 이야기를 하는데 아직은 두려움이 있으신 경우 편하게 들어주셨으면 합니다. 전문적인 부분보다는 사람들이 왜 컴포즈에 대하여 많은 관심을 가지고 있고 사용하는지에 대하여 간단히 안내 드리는 시간입니다.
똑같은 상품 모여라! 카탈로그 이야기 | 이재현
Просмотров 796Год назад
11번가에서 검색서비스 모델링과 카탈로그 매칭 로직 개발 및 개선을 맡고 있습니다. 고객의 피드백을 최대한 반영하기 위해 노력하는 머신러닝 엔지니어입니다.
APISIX로 11번가 Open API 모놀리식 시스템 개선하기 | 장준영
Просмотров 651Год назад
11번가의 거대한 Open API 모놀리식 시스템을 API Gateway 패턴을 이용해서 개선한 내용을 공유합니다. 솔루션으로 사용한 Apache APISIX 프로젝트를 소개하고 개선된 점을 알아봅니다.
고객을 위한 진화: 새로운 상품 구조에 맞춘 추천 모델 소개 | 이지현, 정승연
Просмотров 649Год назад
이커머스의 UI가 달라지면 추천 모델에 어떠한 영향을 주게 될까요? 상품구조개선으로 UI가 새롭게 바뀌고 추천 품질 하락이 우려되는 상황에서, 서비스 중단 없이 추천 모델을 진화시켜 고객 만족도를 유지하는 데 성공했습니다. 데이터 스키마조차 정의되지 않은 상황에서 모델 밑단부터 바꾸면서 겪은 시행착오와 얻은 노하우를 알려드리려고 합니다.
Open API Gateway with Cloud Native Gateway APISIX
Просмотров 146Год назад
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내 택배 언제와? 곧 ! - 11번가 차세대 물류 시스템(WMS 2.0) 도입기 | 이한상
Просмотров 8032 года назад
내 택배 언제와? 곧 ! - 11번가 차세대 물류 시스템(WMS 2.0) 도입기 | 이한상
사고 사례로 보는 FDS(Fraud Detection System) 도전과 응전 | 김성우
Просмотров 9662 года назад
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Data Lake와 Analytics Service | 양승영, 김장현
Просмотров 8322 года назад
Data Lake와 Analytics Service | 양승영, 김장현
MSA - 뭉치면 죽고, 흩어지면 산다! (DB Analytics) | 조미란
Просмотров 1,4 тыс.2 года назад
MSA - 뭉치면 죽고, 흩어지면 산다! (DB Analytics) | 조미란
잘 알지 못하는 분야임에도 자세히 설명해주셔서 시간 가는 줄 모르고 들었습니다. 감사합니다 😁
7:35 DB 분리하기 위해 해야하는 작업을 파악하는 법에 대한 경험 소개
쿠버네티스 환경 위에서도 apache iceberg를 사용할 수 있나요?
이렇게 카탈로그 시스템이 잘 정돈되고 안착된다면, ㅋㅍ처럼 상품 리스트를 현재처럼 리스트형이 아닌, 그리드형을 기본으로 설정하는 것도 좋겠습니다. 요즘은 확실히 이미지로만 상품을 파악하는게 크니, 한 검색결과에 중복 없이 카탈로그로 단일 상품만 띄워주는게 참 중요하겠네요. 다만 ㄹㅋㅂㅅ과 같은 특수한 요소가 없으니, 최저가 차이가 크지 않을 경우에는 판매자의 신뢰성(배송기간, 판매기간, 판매자평점) 등을 소극적이게 반영하는 것도 좋을 것 같습니다 ^^
걱정된다~
감사합니다. 또 들리겠습니다. 오늘도 웃음꽃 활짝 피는 하루 되세요 첫 댓글 남기고갑니다^^
검색엔진쪽은 생각 이상으로 복잡하고 대용량 이네요. 정보 공유 감사합니다.
17:30 부근 경에서, hudi는 스트림처리시 삭제가 지원되지 않고 대용량 처리에 적절하지 않다는 부분에 대한 상세한 설명 가능할까요? 21:40 부근 경에서, debezium 이용하시면 initial snapshot으로 변경사항 외에도 binlog 로부터 테이블의 모든 데이터를 가져올 수 있지 않나요?
안녕하세요 apache iceberg 발표를 했던 김용주 입니다. 먼저 답변 감사드립니다^^ 1. hudi는 스트림 처리(저희가 사용했던 방법은 flink)시 binlog의 D 오퍼레이션이 발생해도, 실제 iceberg 테이블에서 계속 조회가 되었습니다. 즉, 삭제 기능이 지원되지 않았어요, 물론 workaround 방식으로 처리는 가능했었으나, 배보다 배꼽이 더 큰 상황이라 판단 했었습니다. 대용량 처리라고 했던 부분은 최초에 hive table -> hudi table로 bootstraping 과정을 진행 할 때 너무 시간이 오래 걸렸고, 대용량 테이블일 경우(1TB가 넘어가는) bootstraping을 실패 하였습니다. 저희들이 잘못 적용 했을 수 도 있고, 현재 버전은 다를 수 도 있습니다^^; 2. 가능은 합니다만, 관리의 관점에서 어렵다고 생각했습니다. binlog는 kafka의 특정 topic으로 publish 되고 해당 topic은 다양한 팀에서 사용하기 때문에 특정 팀이 필요하다고 해서 topic 내부의 데이터를 변경 할 수는 없었고, 운영중인 RDB에 발생하는 부하도 신경써야 했습니다.
@@상실의시대-p1x 답변 감사드립니다. :) 1. 저희도 hudi를 사용하면서 d 오퍼레이션에 대한 처리를 후속 배치로 일괄로 제거하는 방식으로 대응하고 있는데 실제 hudi로의 upsert 시 처리된다면 좋았을 것 같네요. 트레이드 오프가 존재하는 것 같습니다 ^^ 추가로, 제 경우에는 hive table -> hudi table로 bootstraping 과정을 거치지 않고 kafka topic으로 부터 hdfs로 sink한 뒤, 해당 데이터로 부터 bulk_insert로 hudi table를 생성한 뒤 upsert하는 방식으로 사용중입니다. 2. cdc 전용 복제db가 아닌 운영 rdb의 binlog로 부터 변경내역을 cdc하고 계신걸까요? 추가로, cdc topic을 데이터팀이 아닌 다른 팀에서는 어떤 목적으로 컨슈밍하는지 알 수 있을까요? (각 팀에서 컨슈밍 한다해도 컨슈머그룹이 달라서 원본 토픽 데이터는 변경할 필요가 없지 않나요?)
@@cabiasso 안녕하세요^^ 발표에도 나왔지만 RDB -> CDC log -> kafka 까지의 운영 및 관리는 다른 팀이 하고 있는 상황이라, 제가 속한 팀에서 이슈 상황 시 빠르게 대응이 어려운 상황 입니다. 아직은 초기 도입 단계라 운영 및 트러블슈팅이 좀 더 필요해 보이구요, 어느 정도 적응이 되고 전사 적으로 반영이 되는 시점이 될 때 쯤엔 조금 더 좋은 방향으로 나아갈 수 있지 않을까 생각 중 입니다. 제가 알기로는 운영DB의 binlog로 부터 cdc 하고 있습니다(틀릴 수 도 있어요^^;) cdc topic 을 사용하는 팀은 각 팀의 RDB로 이기종 cdc sync를 해서 서비스에 사용하는 걸로 알고 있습니다.(각 팀 별로 컨슈머 그룹을 다르게 사용하고 있는 것도 맞습니다~!) 한국에서도 많은 회사에서 적용되어 정보를 쉽게 얻을 수 있으면 좋겠습니다. 책도 없고, 레퍼런스도 많이 부족 한 것 같아요.
정말 유익해요!
좋은 정보 감사합니당. 14개월이 너무 치명적이네요ㅠ 4명이서 관리한다는것도 신기합니다. 근데 fargate를 사용안한 이유가 있을까욤? 비용때문일까요?
안녕하세요, 발표자 이무열입니다. 관심가져주셔서 감사합니다. fargate를 사용할 이유를 못 찾아서 사용하지 않았습니다. 제가 생각하는 fargate의 장점은 fit하고 instance형식으로 가볍게 쓰고 버릴 수 있다는 점입니다. 저희가 관리하는 노드에서 노드 관리를 하지 않아도 되는 점은 장점이 아닌 부분입니다. 왜냐하면 저희는 다양한 pod들이 적절한 spec을 쓸 수 있도록 ec2를 이미 다양하게 구동하고 있습니다. 더불어 이 노드들은 karpenter를 사용해서 자동으로 관리되고 있습니다. 이 상황에서 fargate가 가지는 장점은 크게 와닫지 않았습니다. 그래서 fargate를 사용하지 않고 있습니다.
@@zlemy 아 이미 관리할 수 있는 기능이 있었군요. 이해했습니다. fargate 사용을 안해도 되는 환경이였네요. 감사합니다 ;)
목소리가 너무 감미로와요
11번가 좋아요
❤❤❤
👍
mc강 ❤❤
❤
대표님 응원합니다. 늘 화이팅 하십쇼!
잘 듣고 갑니다. 좋은 정보 감사합니다. 저도 Compose로 개발을 해봤지만, Clean Architecture나 다른 JetPack들을 사용하는 것이 재미 있었습니다. 다음에도 좋은 컨텐츠 부탁 드립니다. 감사합니다.
오늘의 코딩은 오늘의 나만 기억한다 ㅋㅋㅋ
좋은 발표 감사합니다
발표장표는 공유되시나요?
정말 많은 도움이 되었습니다. 이번에 회사에서 playwright으로 e2e test와 테스트 자동화까지 구성하는 중인데, 공감이 많이 되네요! 감사합니다! 그리고 저는 playwright에서 cli를 통해 쉽게 제공해주는 github actions 코드를 이용해 테스트 자동화를 구성하려고 하는데, jenkins를 고른 이유가 따로 있나요? 제가 잘 몰라서 그런데, 저장소가 bitbucket이기 때문에 jenkins를 쓰셨던 건가요?? 사실 TMI지만 local에서는 잘 돌아가는데 github actions 상에서는 때때로 실패해서 고민입니다. 공식 문서든 영상이나 강의든 어떤 자료를 많이 참고하셨는지도 궁금하네요! 아무쪼록 발표 정말 잘 들었습니다.
15:00 eks가 아니었다면 k8s pod ip를 eureka server에 어떻게 등록했을까요?
궁금한 점이 있습니다. 왜 sk planet에서 자체적으로 블럭체인을 개발하지 않고 Avalanche network를 사용하는건가요? 자체 개발하면 여러모로 더 좋지 않나요?
유익한 정보 감사합니다
MSA DB 분리를 위한 객관적 지표로 데이터간 연관 및 참조통계를 이용한 아이디어가 정말 멋집니다.
잘 보고갑니다~👍👍
차분하게 설명을 잘 해주시네요.
멋진 시도네요 설명이 참 깔끔해서 쉽게 이해할 수 있었습니다👍
11번가 기술력이 대단하네요!
잘한다! 내 후배!
👍
목소리가 너무 감미로와요 프리젠터만 보여요🥰
브로드웨이 42번가랑 11번가랑 싸우면 누가이기나요?
노잼
와 정말 유익해요!
노력을 들이지 않고 쉽고 빠르게 상품을 구입할 수 있다고하니 저 같은 시니어에겐 희소식입니다 앞으로 11번가와 더욱 가까워질 것 같습니다. 다른 설명은 어려워서 못알아듣겠네요 ㅎ
👍
더욱 편리하고 안전한 서비스의 제공을 기대합니다.
👍
요즘 쿠버네티스에 관심이 좀 있는데 좋네요...
AI기술로 11번가 상품 구매가 더욱더 편리해질 것 같아 매우 기대가 됩니다~~
머쪄~ 아~~~주 머쪄~ ㅎㅎㅎ 좋은정보 잘 보고 갑니다. :)
잘 봤습니다~
아마존조로존존~
거대 레거시를 정리한다는 것이 정말 쉽지 않은 일이고 용기가 필요하다고 생각하는데요, 고생이 많으셨을 것 같습니다. 신규 스펙에 비해 눈에 보이진 않으면서 작업 난이도는 신규 스펙보다 훨씬 높았을텐데 개발 부채를 정리하는 차원에서 팀에 많이 도움이 되었을 것 같아요! 공유해주셔서 감사하고 유사 사례에서 영감이 될 것 같습니다.
DB에 대한 개선이라 눈에 보이지 않지만 무엇보다 중요한 부분이라고 생각합니다. JDK 버전을 변경하는 것 만으로도 상당한 부담이 되었을텐데요. 복잡한 변경 사항을 잘 정리하셨네요! 이러한 작업을 잘 해내시다니 대단하세요! 😮 어떤 작업이든 기록하고 공유하는게 가장 어려운데 이렇게 다른 사람들이 도움을 받을 수 있도록 해주셔서 감사합니다.
멋진 개선 작업을 하셨군요. 엄두를 내기 힘든 일이었을 것 같고, 진행 중에 많은 역경이 있었을텐데 결과를 이뤄내신 점이 대단하시네요. 그리고 과정을 공유해 주셔서 유사한 개선을 생각하고 있는 분들에게 큰 도움이 될 것 같습니다. 잘 봤습니다. 감사합니다.
명석님 안녕하세요~ 이번 컨텐츠 발표자 문상록입니다 ㅎㅎ 이렇게 찾아주셔서 영광스럽고 감사합니다. 명석님께서 11번가에 가르쳐주신 부분을 본 프로젝트에 많이 응용을 했었고, 큰 도움이 되었습니다. 육각형 아키텍처를 위해 Get Your Hands Dirty on Clean Architecture책을 직접 읽으면서 클린 아키텍쳐 습득을 하고, TDD와 test double 부분도 많이 배워서 도입했습니다. 그리고 Mikado Method도 심심찮게 메모지에 그려가면서 업무에 활용 중입니다. 감사 인사를 항상 드리고 싶었지만 이렇게 댓글로라도 달 수 있어서 너무 다행입니다 ^^
도움이 많이 됐습니다. 감사합니다
지속적인 업로드 부탁 합니다
재미있게 잘 보았습니다^^