검색파트의 반복 작업 자동화 과정

다나와 검색 서비스 개발팀이 처리 키워드 업데이트 수작업을 Kotlin + Spring Boot 기반 자동화 도구로 대체한 사례를 다룬다. SSH 터널링, 파일 업로드, API 호출을 순서대로 반복하던 작업을 자동화하고 전략 패턴으로 여러 검색 서버에 유연하게 배포 가능하게 만들었다.

핵심 포인트

기존 수작업: 엑셀 수신 → SSH 서버 접속 → 파일 다운로드 → 키워드 업데이트 → 업로드 → API 호출을 여러 검색 서버에 반복했다.
JSch 라이브러리로 SSH 터널링을 구현하고 Kotlin 확장 함수로 use()를 작성해 세션·채널 자원 해제를 자동화했다.
전략 패턴으로 SSH 연결 이후 수행할 작업(파일 업로드, 백업 활성화 등)을 인터페이스로 추상화해 연결 로직과 작업 로직을 분리했다.
Docker + Gitlab CI 파이프라인으로 자동화 도구 자체도 빌드·배포를 자동화했다.

상세 정리

배경: 처리/비처리 키워드 목록을 정기적으로 업데이트해야 하는 작업이 있었는데, 프로세스가 복잡해 매번 문서를 다시 찾아 확인해야 했다.
기존 흐름: 엑셀 파일 수신 → SSH로 검색 서버 접속 → 키워드 파일 다운로드 → 내용 업데이트 → 업로드 → API 호출로 반영 → 여러 서버에 반복 수행.
문제: 여러 대의 검색 서버에 같은 작업을 반복하다 보니 시간 소모가 크고 누락 위험도 있었다.
기술 선택: Kotlin 1.8.22 + Spring Boot 3.1.5 조합으로 자동화 도구를 개발했다.
JSch SSH 터널링: JSch 라이브러리로 프로그래밍 방식 SSH 연결을 구현했다. Kotlin의 확장 함수로 use() 함수를 직접 작성해 try-with-resources 패턴을 적용, 세션·채널 자원이 자동으로 닫히게 했다.
전략 패턴 적용: SSH 연결 이후 수행할 작업(파일 업로드, 백업 파일 활성화 등)을 전략 인터페이스로 추상화했다. SSH 연결 코드와 실제 작업 코드를 명확히 분리해 새 작업 유형 추가 시 기존 연결 코드를 건드리지 않는다.
Docker 컨테이너화: 자동화 도구를 Docker 이미지로 패키징해 환경 일관성을 유지했다.
Gitlab CI 파이프라인: 도구 코드 변경 시 빌드·배포가 자동으로 진행되도록 파이프라인을 설정했다.