미리보기

1. Spring Legacy

Mybatis, Jqgrid / Pqgrid / IBsheet 연동 작업 - WEB 프로젝트 진행

Eclipse : AWS 환경 Spring 설정 진행

(2023.03 ~ 2024.04)

VDI 내에서 진행

사내 팀 프로젝트 형상관리 - GitLab

문서화 작업 - Confluence

업무 일정관리 및 이슈 관리 - Jira

일정 확인 및 커뮤니케이션- kt bizOffice & bizmeka(2주 간격 Sprint)

Dev 환경

- JAVA 1.8 / Spring Framework 4.3.30

- Tomcat 8.5(Servlet 3.1)

- Mybatis

Web 콘솔에 존재하는 해운 데이터 Excel 형태 문서화 및 팀 프로젝트 Eagle_Plus Data Batch 작업 진행

1. AWS 환경에서 GCP 환경 마이그레이션

2. AWS GCP 해운/물류 Web 데이터 및 Tableau 데이터 차이 엑셀 문서화

(AWS, GCP 패키지 변경사항, UI 탭 개수 일치 확인, Refresh Time 및 UI의 그래프 필터가 AS-IS(AWS)와 동일한지 확인)

3. 기존 VDI 내에서만 접근가능한 물류 서비스 데이터 관련 (https://one.eagle-plus.com/) - Spring 환경 Java, MyBatis 코드 리팩토링

4. JqGrid 기반 Frontend + Spring단 Backend에서 물류 데이터 조회 속도 개선(조회 시 10건/초 100건/초)

2. 해운 / 물류(ONE Ocean Network Express) 관련 기존 Oracle 데이터

-> BigQuery(Google Cloud Console 환경) 변환 진행(2023.09 ~ 2023.10)

1. Orange Oracle에 존재하는 기존 Oracle 데이터 -> BigQuery(Google Cloud Console 환경) 변환 진행

Oracle 버전

Oracle 21c EE(JSON 저장 및 JavaScript 실행 지원)

BigQuery 버전

버전 기능 : Enterprise 버전

3. Python ORM SQLAlchemy 활용(2023.10 ~ 2023.11)

(Python 3.10, Postgresql12, Oracle-instantclient_21_8)

Oracle -> Postgresql 해운 / 물류 데이터 마이그레이션 진행

1. 기존에 GCP 콘솔에서 진행하던 Oracle BigQuery 데이터 이관 이후

2. Python ORM SQLAlchemy 활용 (Python 3.10, Postgresql12, Oracle-instantclient_21_8)

3. PyCharm IDE 내에서 Oracle -> Postgresql 해운 / 물류 데이터 마이그레이션 작업 진행

Oracle 버전

Oracle 21c EE(JSON 저장 및 JavaScript 실행 지원)

Postgresql 버전

PostgreSQL 12

4. 기존 Query Version Manager Application(BigQuery DataSet ) ->

Jquery & MyBatis 활용 BigQuery dataset eagleplus web에 migration(2023.11 ~ 2024.04)

1. 기존 Query Version Manager Application(BigQuery DataSet ) ->

Jquery & MyBatis 활용 BigQuery dataset eagleplus web에 migration

2. AcroDiff(소스코드 비교 툴) 사용

Dev 환경

- JAVA 1.8 / Spring Framework 4.3.30

- Tomcat 8.5(Servlet 3.1)

- Mybatis

5. Python 프로젝트

- Python SMTP 프로토콜 클라이언트 사용 - Email 데이터 전송

- SMTP 세션 생성 및 메일 전송 코드 개선

- 기존 xml 형태의 데이터가 반영된 메일 표시 Json 형태로 표시하여 사내 메일 송신하는 기능 개발

• KrafterSpace 웹 사이트 프론트앤드 개발 참여 및 TreasuresClub 웹사이트 유지보수

• Golang(Gingonic Framework)을 활용하여 더빙팩토리 외주 백엔드 API 개발 및 유지보수

• Github 이슈 관리 및 Jira Canvan Board, Scrum 관리 & Confluence 문서작업
  참고링크 : (https://www.krafter.space/ko/explore), (https://github.com/gin-gonic/gin)

• 업무 파악 내용

1. Jira Ticket을 활용하여 개발업무 진행상황 공유
2. Jira와 Confluence를 활용하여 업무 프로세스 공유 및 Agile 개발 방법 및 데일리 미팅 진행
3. Golang, Node JS를 이용하여 API 개발 업무 진행
4. Pull Request를 통한 Github 업무 진행상황 공유

• e-커머스 상품 주문 서비스 구현

• 상품 주문에 필요한 메뉴 정보들을 구성하고 조회

• 사용자는 상품을 여러개 선택해 주문할 수 있고, 미리 충전한 잔액을 이용

• 상품 주문 내역을 통해 판매량이 가장 높은 상품을 추천

• 아래 4가지 API 를 구현

  • 잔액 충전 / 조회 API

  • 상품 조회 API

  • 주문 / 결제 API

  • 인기 판매 상품 조회 API

• 각 기능 및 제약사항에 대해 단위 테스트를 작성

• 다수의 인스턴스로 어플리케이션이 동작하더라도 기능에 문제가 없도록 작성

• 동시성 이슈를 고려하여 구현

• 재고 관리에 문제 없도록 구현

- 장바구니 기능

• 사용자는 구매 이전에 관심 있는 상품들을 장바구니에 적재할 수 있습니다.

• 이 기능을 제공하기 위해 장바구니 상품 추가 / 삭제 API, 장바구니 조회 API를 고려

스파로스 아카데미 1기 2차 기업연계 프로젝트
github : https://github.com/CosMost-BE

개발 환경은 아래와 같습니다.

Framework: Spring Boot (2.6.8)
DB: Mysql DB(8.0.29)
Language: Java (JDK 11.0.15)
IDE: Intellij IDEA
Collaboration tool : GitHub, Notion
Build: Gradle

스파로스 아카데미 1기에서 진행한 SSG.COM 신세계몰 클론 코딩 프로젝트입니다.
https://github.com/K-J-HYEON/SSG_SSAG_BE_5Group

개발 환경은 아래와 같습니다.

OS : Windows 10, Mac OS, Ubuntu 20.04.4 LTS
Infra : AWS EC2, Nginx
DB : AWS RDS(MySQL 8.0.28)
Storage : AWS S3
Backend : Spring Boot 2.6.10, Gradle(빌드), JPA(DB접근)
Api : Naver SMS API, Naver Login API, KaKao Login API

Test Driven Development

- 모든 코드를 테스트 가능하게 구현하는 것을 목표로 진행

- 테스트 커버리지 100% 가 아니라, 정확히 기능의 동작을 확인하는 테스트를 작성

- 주요 기능에서 private 접근자, 객체간의 강결합 같이 테스트 불가능한 코드는 가능한 한 지양

클린아키텍처

- Layered 아키텍처로 진행

- 애플리케이션의 핵심은 비즈니스 로직

- 데이터 계층 및 API 계층이 비즈니스 로직을 의존 ( 비즈니스의 Interface 활용 )

- 도메인 중심적인 계층 아키텍처

- Presentation 은 도메인을 API로 서빙, DataSource 는 도메인이 필요로 하는 기능을 서빙

서버 구축 & 동시성 문제

- 아키텍처와 테스트 코드 작성에 집중, 시나리오 기반 서버 애플리케이션 구축

- 견고하고 유연한 서버 개발을 지향

- 마일스톤 및 API 명세 / 시퀀스 다이어그램 / 플로우 차트 작성

- ERD 설계 / Mock API 작성 / API Documentation 작성

- Repository에 대한 Integration 테스트 고려

동시성 문제와 극복 및 트래픽 처리 (학습 Github)

- DB의 동시성 문제 및 DataBase Lock, 분산락에 대해 학습 및 프로젝트에 적용

- 상품의 재고 차감 및 복원, 사용자의 포인트 잔액에서 동시성 이슈가 발생하는 비즈니스 로직 파악

- 잔액 충전 및 사용 시 update가 일어나고 잔액이 부족하고나 특정 상품의 재고가 부족하면

- 이전의 commit들은 rollback 시켜줘야 함 & 비관적 락을 사용하여 테이블에서 row가 같으면 순서를 지켜서 정합성을 보장.

- 충돌 상황에 따른 낙관적 & 비관적 락 설정 케이스 파악 및 key - value 기반 이용 Redis 통해 DB부하를 최소화하는 Lock 설계

Project1(ssg.com 구현)

- 프로젝트 전체적으로 사용자 인증(Auth)API 개발 파트 부터 진행하여 점차 확장(좋아요, 리뷰 및 상품 Q&A 등등)

- 역할 : DB 설계 (ERD Cloud에서 진행), 서비스 설계 및 문서작업(요구사항 명세서, API 정의서), 사용자 인증 및 상품 리뷰, Q&A관련 API 개발

- 배운 점

1. AWS EC2, S3, RDS 서비스를 활용하여 클라우드 DB 서버 이용

2. 스프링 부트 & Layered Architecture를 이용해 패키지 구조 생성 및 API 개발 진행흐름 파악

3. Pull Request를 통한 Github 업무 진행상황 공유

- Front-End와 API 데이터 연동시 아래와 같은 CORS 에러 해결 및 이슈 트래킹

Project2(부산 여행 코스 공유 커뮤니티 구현)

- 역할 : DB 설계, 서비스 설계 및 문서작업(요구사항 명세서, API 정의서), 사용자 인증 API 기능 구현(이메일 인증),

DB와 Dummy Data 연동작업

1. Pull Request & Issue 상황을 통한 Github 업무 진행상황 공유

2. Slack 및 Google Meet을 이용, 조원들과 업무 피드백 공유 및 개발 프로세스에 반영

3. 도메인 주도 개발 프로세스 & Git flow를 활용하여 개발 프로세스 진행

4. AWS EC2 생성 & ALB연결 & Github Organization을 이용, MSA 구조를 활용하여 개발 프로젝트 진행

5. AWS ElastiCache 및 Amazon Linux2 Redis 활용 이메일 인증