본문으로 바로가기

아카이브 글

트렌드 먼저 최근 운영 이슈와 시니어 해석만 빠르게 보기 개념부터 보강 심화 학습 글만 모아 체계적으로 따라가기 구현 문맥 보기 프로젝트 시리즈와 설계 변화만 이어서 보기

백엔드 커리큘럼 심화: Job Result Ledger, 재시작 가능한 워커를 운영 가능한 작업으로 만드는 법

백엔드 커리큘럼 심화: Job Result Ledger, 재시작 가능한 워커를 운영 가능한 작업으로 만드는 법

비동기 job과 worker를 단순 retry 코드가 아니라 결과 원장, checkpoint, lease, evidence, 재처리 기준을 가진 운영 단위로 설계하는 방법을 정리합니다.

백엔드 커리큘럼 심화: Service Dependency Inventory, 장애 전파를 줄이는 의존성·소유권 운영 플레이북

백엔드 커리큘럼 심화: Service Dependency Inventory, 장애 전파를 줄이는 의존성·소유권 운영 플레이북

서비스 간 호출, 외부 API, 큐, 배치, 저장소 의존성을 inventory로 관리하고 owner, criticality, SLO, 장애 시 동작을 숫자 기준으로 운영하는 방법을 정리합니다.

백엔드 커리큘럼 심화: Config Change Safety, 설정 변경도 배포처럼 검증하고 되돌리는 법

백엔드 커리큘럼 심화: Config Change Safety, 설정 변경도 배포처럼 검증하고 되돌리는 법

환경변수, ConfigMap, 런타임 설정, 라우팅 정책 변경을 코드 배포처럼 안전하게 검증·롤아웃·롤백하는 운영 기준을 정리합니다.

백엔드 커리큘럼 심화: Object-Level Authorization, IDOR/BOLA를 막는 소유권 검증 플레이북

백엔드 커리큘럼 심화: Object-Level Authorization, IDOR/BOLA를 막는 소유권 검증 플레이북

주문, 파일, 문서, 관리자 도구에서 리소스 ID만으로 접근을 허용하지 않도록 객체 단위 인가, tenant scope, 소유권 검증, 감사 로그, 테스트 기준을 정리합니다.

백엔드 커리큘럼 심화: WebSocket·SSE·gRPC 장기 연결 드레이닝 플레이북

백엔드 커리큘럼 심화: WebSocket·SSE·gRPC 장기 연결 드레이닝 플레이북

일반 HTTP 요청보다 오래 살아 있는 WebSocket, SSE, gRPC streaming 연결을 배포·장애·스케일다운 중 안전하게 드레이닝하는 실무 기준을 정리합니다.

백엔드 커리큘럼 심화: Authorization Policy Shadow Rollout, 인가 정책을 안전하게 바꾸는 법

백엔드 커리큘럼 심화: Authorization Policy Shadow Rollout, 인가 정책을 안전하게 바꾸는 법

RBAC, ABAC, 정책 엔진을 바꿀 때 바로 차단하지 않고 shadow decision, diff taxonomy, canary enforcement, 감사 로그로 안전하게 rollout하는 기준을 정리합니다.

백엔드 커리큘럼 심화: Tenant Context Propagation, 테넌트 누락과 교차 접근을 막는 운영 플레이북

백엔드 커리큘럼 심화: Tenant Context Propagation, 테넌트 누락과 교차 접근을 막는 운영 플레이북

멀티테넌트 서비스에서 tenant_id를 단순 컬럼이 아니라 HTTP, 비동기 메시지, 배치, 로그, 권한 판정까지 전파되는 운영 계약으로 관리하는 기준을 정리합니다.

백엔드 커리큘럼 심화: ThreadLocal Context Propagation, 요청 컨텍스트 전파와 누수 방지

백엔드 커리큘럼 심화: ThreadLocal Context Propagation, 요청 컨텍스트 전파와 누수 방지

MDC, SecurityContext, tenant context, transaction context처럼 ThreadLocal에 올라가는 요청 컨텍스트를 안전하게 전파하고 반드시 정리하는 실무 기준을 정리합니다.

백엔드 커리큘럼 심화: Trace Sampling Policy와 Tail Sampling 운영 플레이북

백엔드 커리큘럼 심화: Trace Sampling Policy와 Tail Sampling 운영 플레이북

운영 환경에서 모든 trace를 저장하지 않고도 장애 원인, 느린 요청, 고위험 경로의 증거를 남기기 위한 head sampling, tail sampling, 정책 테이블, 비용 기준을 정리합니다.