2025년 8월 월말 업무 결산

📊 2025년 8월 업무 결산

8월은 제품의 핵심 경험을 넓히고, 운영 효율을 높이며, 성능 병목을 해소한 시기였습니다. 또한 AI 활용과 개발 문화에 대한 고민을 팀 차원에서 공유하고 정리하는 계기도 있었습니다.

1. 기능 개발

• 강의/콘텐츠 관련
  • 학습 뷰·마이페이지에서 진도율 계산을 일관화
  • 강의 총 학습 시간·차시 수를 별도 관리하여 조회 속도 약 30% 개선.
  • 패키지 유형 입과 지원 완료, 콘텐츠 입과 로직 리팩토링으로 중복 제거 + 가독성 향상.
• 상품/패키지 관련
  • 연관 콘텐츠 식별자 정리 (code 기반 → id 기반).
  • 운영툴 검색 기능과 통합하여 상품 검색 효율화.
  • 패키지 가격 검증 로직 개선 → 운영팀이 할인율 계산 또는 직접 입력을 선택 가능.
  • 상품 등록/수정 시 강의 정보 자동 동기화, 프로모션 해제 기능 추가로 운영 편의성 향상.
• 요구사항 대응 (리뷰/상품 통합)
  • “맛보기–본편 리뷰를 하나로 보여달라”는 요구에 대해
    • 매핑 테이블, 운영툴 매핑 기능, 조회 로직 수정이라는 구체적 방안을 제시.
    • 예상 리소스: 7~8일 개발 투입.
    • 논의 결과, 이번 사이클에서는 미진행 결정 → 의사결정 과정에서 근거 자료로 기여.

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2. 운영툴 개선

• 패키지 상품 관리: 등록/수정/조회 플로우 개선.
• 기업 회원 관리
  • CSV 업로드 시 진행 상태 표시, 권한 정책 정비.
  • 조직 단위 관리 방식 보완, 특정 기업 회원 가입·입과 지원.
  • 대량 등록 속도 개선
    • 문제: 콘텐츠 입과는 100명 처리 시 1초 미만이지만, 기업 회원 50명 등록 시 17초 이상 소요.
    • 원인: 신규 회원 등록 시 루프마다 DB 시퀀스를 조회 → 과도한 DB 호출·I/O 발생.트랜잭션 롤백 시 시퀀스 널뜀 발생 등 여러 문제가 누적됨.
    • 해결: DB 자체에 시퀀스 디폴트를 지정하고, JPA의 @DynamicInsert를 활용해 DB가 시퀀스 값을 생성하도록 위임.
    • 효과: 50명 17초 → 100명 15초로 개선, 건당 처리 시간 56% 향상, 전체 등록 시간도 12% 단축.
• 강의 입과
  • 회원 선택 문제 해결
  • 대여 기간 직접 입력 기능 준비 중
  • 콘텐츠 제공 목록에 로그인 아이디, 이름 포함
• 단순한 성능 향상뿐만 아니라, DB 시퀀스 활용 방식의 근본적인 리스크를 제거

3. 성능 최적화 및 버그 수정

• 쿼리 최적화 성과
  • 프로모션/상품 조회 SQL 조건 재정비 + 인덱스 활용 → 실행 시간 1809ms → 1507ms → 최종 1ms.
  • 1000배 이상 성능 개선으로 사용자 체감 속도 및 시스템 비용 모두 절감.
• 버그 수정
  • 상품 조회 시 강의 정보 참조 엔티티 수정.
  • 운영툴 패키지 가격 초기화 버그 해결.
  • 프로모션 조회 병렬 처리 최적화.

4. 조직/개인 성장 및 회고

• 중간 회고
  • 백엔드 → 직접 구현이 안정적이고 빠름.
  • 프런트 → AI 활용으로 생산성 높지만 자잘한 버그 빈번.
  • 결론: “AI 맹신보다는 기본기 + 맥락 이해”가 필수.
• 페어 프로그래밍
  • 요구사항 정리, 설계, 테스트 케이스 정의를 협업 → 시행착오 최소화.
• 스터디 재개
  • 『요즘 개발자』를 교재로 6주 과정 진행, 매주 수요일 1시간씩 미션 공유.
• 개발 철학 정리
  • 도메인 깊은 이해, 사용자 관점, 질문과 피드백의 중요성, 동료 학습 문화의 가치 강조.

✅ 종합

• 기능 확장: 학습 진도율, 패키지 지원, 상품 관리 등 핵심 경험을 강화.
• 운영툴 고도화: 기업 회원 관리·입과·패키지 프로세스를 개선하여 실무 효율 ↑, 특히 대량 등록 성능 개선으로 체감 효과 ↑.
• 성능 최적화: 특정 조회 성능을 초 단위 → 밀리초 단위로 단축, 대규모 트래픽에서도 안정적 서비스 가능.
• 개발 문화: AI 활용을 균형 있게 바라보고, “기술적 완성도 + 도메인 이해 + 동료 학습”을 가치로 재정립.

회고

8월이 어떻게 지나갔는지 기억이 안날만큼 빠르게 지나갔다. 단순 기능 개발보다는 성능 개선과 문서화, 요구사항에 대한 분석 및 설득 등에 더 노력했고 성과가 있었다. … To..Bo…Continue…