JeongYeop Lee

wjdduq914@gmail.com

서버 백엔드 개발을 메인으로 대용량 트래픽 및 데이터 처리에 관심이 많습니다.
회사와 팀에 도움이 되는 개발을 중요하게 생각하며, 사용자 중심의 문제 해결을 고민합니다.


Education

남서울대학교 | 컴퓨터학과 전공 | 2010.03 - 2017.02
수성고등학교 | 2007.03 - 2010.02


Experience

Naver | 2017.09 - 현재

-Navercorp (Official Homepage - Navercorp)

  • 쇼핑 서비스 개발 (주문/장바구니) / Full-stack / 2019.10 - 현재
  • 콘텐츠 중계 개발 (데이터 서빙) / Back-end / 2017.09 - 2019.10
SEESO | 2017.02 - 2017.06

-SEESO (Official Homepage - SEESO)

  • Full-stack
INNOBOOSTRIA | 2015.07 - 2016.01

-INNOBOOST (Official Homepage - INNOBOOST)

  • Full-stack


Project

쇼핑 장바구니 운영 | Naver Shopping | 2020.03 ~ 현재
  • 예고 없는 대량의 트래픽 유입 대응 및 전략 구성
    • k8s hpa 오토스케일링 튜닝 및 웜업 처리로 트래픽 급증 상황에 유연한 스케일링 처리
    • nginx ratelimit 을 통한 초단위 급증 트래픽 대응
    • 예시) 코로나 마스크 구입 진입 분당 20만 트래픽 대응, 포켓몬빵 대량 구매 진입, 기타 스마트스토어 이벤트 진행 상품 대량 담기 및 주문 요청
  • 데이터 안정성 보장
    • redis -> mongodb dual write를 통한 누락 없는 데이터 마이그레이션
    • 담기 만료 상품에 대한 hard delete 방식에서 보관 기간 필터링을 통한 방식으로 개선
    • mongodb TTL을 통한 data size 관리로 hard delete 대체
  • 장바구니 개수 조회 인스턴스 분리
    • 외부 제공 장바구니 개수 조회 및 기타 요약 정보 API 별도 인스턴스로 구성하여 장애 격리
      • 장바구니 서비스 장애 시 외부 제공 API는 정상 대응 가능
      • 평시 3,300 TPS의 외부 제공 API의 메인 서버 부담 최소화
  • 장바구니 페이지 조회 API 최적화
    • 사내 15개 api를 호출하여 장바구니 페이지 조회 API에서 사용
    • web client 비동기 호출 방식 최적화, arcus, ehache, circuitbreaker 적용을 통한 15개 중 하나의 실패에도 fallback 대응
    • db 조회 및 15개 api를 호출하여도 400ms 이내의 응답 보장 유지
한국 장바구니 개편 | Naver Shopping | 2020.04 - 2021.09
  • 네이버 쇼핑 내 별도 구성된 타팀의 장바구니 통합
  • 타팀 CDC 이벤트를 kafka, nifi를 구성하여 subscribe 및 publising 데이터 마이그레이션
    • 양방향 메시지로 타팀 DB <-> 우리팀 DB data sync
  • 개편 작업 중 FE 전체 리팩토링 및 구성 변경
    • PC/mobile 분리가 아닌 반응형 페이지로 통합
    • Recoil 도입으로 React 친화적인 글로벌 상태 관리 적용
    • 전체 페이지 CSR 적용 및 모니터링을 위한 Sentry 도입 및 구성
    • docker image 레이어링을 통한 배포 속도 5배 향상
  • jdk 17 업데이트로 모던환경 구성
  • 사용 기술: Java17, Spring Boot, Kafka, Nifi, React, Recoil
글로벌 네이버쇼핑 주문/장바구니 개발 | Naver Shopping | 2020.04 - 2021.09
  • 네이버 쇼핑 글로벌 서비스 오픈을 위한 장바구니/주문 BE & FE 개발
  • 백엔드 DDD, EDA 기반 설계 및 멀티 모듈 구성
  • FE 모노레포 구성 및 React SSR 대응을 위한 Next.js 적용
  • k8s 서버환경 구성 및 kafka, nifi를 통한 EDA 구성
  • jenkins, helm chart CI/CD 구성
  • 부하테스트를 통한 pod 구성 최적화
  • 사용 기술: Java11, Spring Boot, Mongodb, nBase-T(mysql cluster), Redis, Kafka, Nifi, Typescript, React, Next.js
쇼핑 장바구니 신규 개발 | Naver Shopping | 2019.10 - 2020.03
  • 네이버 페이에 구현된 장바구니 서비스를 네이버 쇼핑 내부 서비스로 신규 개발
  • React, GraphQL 기반 FE 프로젝트 전체 개발 및 BFF k8s 환경 세팅
  • redis 기반 api 서버 일부 참여
  • 레거시 장바구에 비해 1.5배 빠른 랜더링 속도 개선 및 대량의 장바구니 상품에도 정상 응답 가능하도록 개선
  • oracle -> redis dual write 방식 통한 누락 없는 데이터 마이그레이션
  • jenkins, helm chart ci/cd 구성
  • 부하테스트를 통한 pod 구성 최적화
  • 사용 기술: Java11, Spring Boot, Redis, k8s, Nginx, Kafka, Typescript, React
콘텐츠 중계 개발 | Naver | 2017.09 - 2019.03
  • 네이버 지식백과 서비스의 정보 데이터 모델링 및 서빙
  • 다양한 콘텐츠 제공업체의 수천만건의 데이터 입수 및 갱신하는 배치 시스템 개발
  • 지식백과의 다양한 데이터를 네이버 내부 스포츠 및 어학 관련 등 여러 팀으로 서빙
  • 콘텐츠 중계 플랫폼 레거시 구조에서 지식백과 데이터 정제를 위한 모듈 분리 및 spring boot 기반으로 개선
  • 추출 데이터 사이즈와 서버 메모리 상태를 고려한 스트림 작업
  • 사용 기술: Java, Spring, MySQL, iBatis
단골공장 | SEESO | 2017.04 - 2017.06
  • 단골공장 웹 서비스
  • DB & API 설계
  • 이전 프로젝트에서 사용한 기술을 활용, FE 개발자와 협업을 위한 REST API 개발
  • 사용 기술: Python, Django Rest Framework, MariaDB, AWS EC2, RDB, Nginx
동구밭 | SEESO | 2017.02 - 2017.04
  • 동구밭 웹 서비스
  • 발달장애인이 만드는 제품을 판매하는 쇼핑몰 서비스 개발
  • DB & API 설계 및 jquery를 통한 FE 개발
  • 촉박한 기간과 1인 개발이라 기간 연장이 불가피했지만, 풀스택 프레임워크를 사용하여 기간 안에 서비스 오픈에 성공
  • 사용 기술: Python, Django, MariaDB, Javascript, jQuery, AWS EC2, RDB, Nginx
INNOBOOSTRIA | INNOBOOST | 2015.07 - 2016.01
  • 사내 업무 솔루션 및 스케줄관리, HR, 재무관리 시스템 개발
  • DB 설계, API 개발, 화면 개발
  • IDC 서버 입고 후 온프레미스 서버 환경 구성
  • 사용기술: Python, Django, JavaScript, jQuery, MariaDB


Skills & Expertise

Back-end
  • Java, Javascript, Python
  • Spring Boot, Next.js, Express, Django
  • JPA, QueryDSL, Hibernate, TypeORM, Django ORM
  • MySQL/MariaDB, PostgreSQL, MongoDB, Redis, Kafka
DevOps
  • Kubernetes, Docker
  • Nginx, Tomcat, Netty, uWSGI
  • AWS(EC2, RDB, S3, Code Deploy etc..)
Front-end
  • Javascript, Typescript
  • React, jQuery, Next.js, Apollo
  • Recoil, Redux
  • Webpack