데이블

좋은 엔지니어는 기술을 잘 아는 사람이 아니라, 그 기술을 팀과 나눌 수 있는 사람이라는 것을 알게 되었다.

운영 중인 DB의 민감 정보를 컬럼 레벨로 암호화한 작업 회고. 봉투 암호화 도입, DEK 관리 단위 결정, WHERE 절 제약과 HMAC 우회, 마이그레이션 자동화 Skill까지.

사내 해커톤 회고. 본인이 제안한 아이디어가 팀과 함께 발전해 1등 + 사내 런칭으로 이어진 과정과, AI 도구를 본격 활용하기 시작한 출발점이 된 경험.

외부 SSP 연동 광고 서비스에서 성과가 낮은 인벤토리를 자동으로 식별하고 트래픽을 제한하여 공헌이익을 개선한 프로젝트 회고. Imp Cost Ratio 에서 예측 공헌이익률 기반으로 접근법이 진화한 과정.

AI 배경이 없는 백엔드 엔지니어로서 광고 Fallback CTR을 위한 첫 ML Lifecycle 3단 구조를 만들며 내린 기술 결정들과, 운영 끝에 배운 것들.

외부 이벤트로 광고 트래픽이 급증하면서 cascading failure 가 발생했다. 진짜 문제는 필터링 컴포넌트가 단일 장애점이었고 fallback 까지 그 위에 묶여 있어서 한 곳의 무너짐이 양쪽의 동시 붕괴로 이어졌다는 것이었다. 개선은 세 갈래 — fallback 의 의존 제거(독립화), 필터링 컴포넌트에 Rate Limit(보호), 그리고 런타임 재검토(처리량 증대).

배포는 이틀 전에 끝났지만 변경점은 적용되지 않은 채 잠재해 있었다. 캐시 갱신 배치를 끄는 순간 광고 서빙이 멈췄다. 배포 변경점 검증의 부재를 회고한다.

레거시 광고 서버를 제거하면서 Nest.js 기반 fallback 서버를 새로 설계한 과정. 단일 API에 복잡한 비즈니스 로직이 집중된 구조에서 수평 계층 아키텍처를 선택한 배경과 결과.

변경이 드문 캠페인 설정 데이터를 전량 갱신하던 캐시 구조를 개선하여 네트워크 비용을 줄이고 인스턴스를 스케일 다운한 과정을 기록한다.

고정 규칙으로 동작하던 광고 예산 페이싱을, 캠페인별 학습과 실시간 보정의 2계층 제어 구조로 옮긴 회고. 캠페인 특성의 다양성을 어떻게 자동 흡수하게 만들었는가.