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매모판 · 네이버 스마트스토어 셀러 상품 분석 SaaS

프로젝트 기간 · 2024.05 - 현재

Backend
Java (Spring Boot · JPA · QueryDSL), Python (Airflow · SQS 워커)
Operation
AWS(Aurora PostgreSQL · SQS · S3), ClickHouse, Valkey, Argo CD

문제

'매모판'은 네이버 스마트스토어 셀러를 위한 상품 분석 솔루션으로, 처음엔 외부 개발사가 만든 별도 앱(Node.js) 이었습니다. 이를 ① 사내 개발로 내재화하고, 나아가 ② 네이버 커머스 안의 기능으로 편입시켜야 했습니다. 기획자가 도메인 로직을 완전히 파악하지 못한 상태에서, 백엔드와 내재화 설계를 직접 주도했습니다.

접근

  • 기존 Node.js 서비스를 인수·안정화하고, 떠난 DevOps 공백을 직접 대응
  • 내재화하며 백엔드를 헥사고날 아키텍처로 재설계·포팅, 검색순위 진단·상품명 SEO 분석·네이버 커머스 API 연동 등 핵심 기능을 직접 구현
  • 상품 동기화 파이프라인과 Airflow 기반 ETL을 신규 구축해 데이터 정합성 확보
  • DB 운영을 직접 맡아 성능·안정성 유지 (DBA 겸임)
  • 구 Node.js 버전은 캐시 인프라 전환·런타임 업그레이드 후 장애 없이 무중단 종료

결과

  • 외부 개발사의 별도 앱으로 시작한 솔루션을 네이버 커머스 안의 기능으로 안착
  • 내재화 서비스 2025.07 런칭 후 약 10개월 무중단 운영
  • 약 2.9TB 운영 DB(단일 products 테이블 990GB)를 전담 DBA 없이 무장애 운영
  • (구) Node.js 운영 시기 인프라 비용 약 40% 절감 (DevOps 공백 대응)
  • 기획 ~ 설계 ~ 구축 ~ 운영 ~ DBA 전 영역을 주도