올리브영에서 작성한 기술 블로그 게시글들을 확인해보세요
올리브영 글로벌엔지니어링센터는 2025 워크숍에서 GenAI 해커톤과 아이디어톤을 통해 2026년 전략 및 기술 로드맵을 구체화했으며, AI 활용 역량 강화와 글로벌 비즈니스 확장을 위한 방안을 모색했습니다.
10년 이상 운영된 배치 기반 혜택 데이터 파이프라인을 Kafka 기반 준실시간 구조로 전환한 과정을 공유합니다. 다수 도메인 데이터 통합의 복잡성, 프로시저 의존성, 도메인별 데이터 생명주기 차이 등의 문제를 해결하기 위해 하이브리드 전략, Redis Pub/Sub을 활용한 동시성 제어, Aggregation Topic, Shadow Table 검증 등의 방법을 적용했습니다.
올리브영은 AI-DLC 방법론 도입을 위한 3일간의 Unicorn Gym 워크숍을 통해 AI를 단순 코드 생성을 넘어 요구사항 분석, 설계 등 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 협업하는 방식을 실험했습니다. 이 경험을 통해 AI가 사고의 파트너로서 기능하며, '스펙 코딩' 문화와 역량 상향 평준화를 가져왔음을 확인했습니다.
올리브영 테크플랫폼센터가 '코드 아카데미아'라는 디지털 마법사 세계관을 컨셉으로 연례 워크숍을 개최했습니다. 이번 워크숍은 위계 해소, 협업 강화, 2026년 비전 공유를 목표로, 몰입형 빅게임 'THE:CODE'와 피날레 공연 등을 통해 '협력은 선택이 아닌 조직력의 전제'라는 핵심 메시지를 성공적으로 전달했습니다.
QA가 실제 인프라에 장애를 유발하는 Host Level 카오스 엔지니어링 테스트를 통해 시스템 복원력과 고객 경험을 검증하는 과정을 다룹니다. 테스트에서 발견된 "시스템은 살아있지만 고객 경험은 무너진다" 등 세 가지 핵심 패턴과 개선 방안을 공유합니다.
MSA 환경에서 올리브영은 다양한 도메인 데이터를 효율적으로 연동하기 위해 데이터 특성에 기반한 캐시(Redis) 및 이벤트(Kafka) 하이브리드 전략을 사용합니다. 이는 서버 부하를 줄이고 실시간 데이터를 안정적으로 제공하기 위함입니다.
올리브영은 비약적인 성장과 함께 단일 센터 체제의 한계를 극복하기 위해 멀티 센터 구조로 전환하며 배송최적화 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 주문분배 및 주문이관 기능을 통해 실시간으로 최적의 출고처를 결정하고 운영 변수에 유연하게 대응함으로써, 출고 처리 성능을 43.5% 향상시키고 배송 리드타임을 평균 14시간 단축하는 성과를 거두었습니다.
올리브영 올영매장은 고객 경험 개선을 위해 '구매 가능 올영매장'의 병목 현상을 해결하고 픽업 장바구니 기능을 전면에 배치하여 픽업 주문을 2배 이상 늘렸습니다. 또한, 매장별 프로모션 정보 접근성을 높이고 '올영매장' 탭 신설, 픽업 대시보드 도입 등을 통해 온라인과 오프라인 경험을 유기적으로 연결하는 데 집중했습니다.
올리브영은 레거시 알림톡 시스템을 Kafka 메시지와 MSA 기반의 모던 아키텍처로 전환했습니다. TransactionSynchronizationManager를 활용하여 트랜잭션 동기화를 구현하고, 발송 로직을 분리하여 유지보수성과 확장성을 크게 향상시켰습니다.
올리브영은 전자라벨 시스템의 전국 확산 과정에서 Spring Batch Partitioning을 통해 배치 처리 시간을 13일에서 5분으로 단축하고, RDS Serverless v2 도입으로 트래픽 폭주에 유연하게 대응하며 비용을 40% 절감했습니다.
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150개국 K-뷰티 플랫폼 뒤의 팀, 올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 번째 워크숍 이야기
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