포스타입

포스타입 캐릭터톡 MVP 를 별도 서비스로 분리할지, 기존 포스트 생태계에 통합할지, 그리고 초기 콘텐츠 풀과 실시간 채팅 인프라를 어떻게 빠르게 구축할지가 과제였다.

포스타입이 AI 챗 시장 성장세에서 캐릭터 챗이 이용자와 크리에이터에게 새 창작/수익 기회를 줄지 빠르게 검증해야 했다.

포스타입 채용 지원자들이 인재상, 평가, 근무환경 등 반복적으로 묻는 항목이 누적되어 정보 비대칭이 컸다.

매년 1월 1일 새벽이면 트래픽이 폭증해 서버가 터졌고, 야간에 맞춰 용량을 키우면 낮에 자원이 남고 줄이면 새벽에 장애가 나는 딜레마가 있었다.

초기 RAG 챗봇이 복잡한 질문에서 맥락을 다 검색하지 못하고 여러 테이블을 혼합한 잘못된 SQL을 생성했으며, 대화 컨텍스트도 유지하지 못했다.

포스타입의 복잡한 비즈니스 로직 탓에 문서와 코드가 어긋나 지식 부채가 쌓였고, 신규 입사자가 최신 스펙을 파악하는 데 커뮤니케이션 비용이 컸다.

배포 빈도 증가에 따라 코드 리뷰 부담이 커지면서 기술적 검토와 비즈니스 요구사항 검토를 분리할 필요가 생김.

AWS Aurora MySQL 환경에서 장시간 유지되는 트랜잭션이 시스템 자원을 점유해 성능 병목을 유발함.

CloudWatch Logs와 사용자 문의만으로는 어떤 유형의 유저가 어떤 흐름에서 에러를 겪었는지 추적하기 어렵고, Sentry 초기 도입 시 알림 과다로 관리가 어려움.

PHP 기반 정산 시스템을 Java Spring Batch로 이관하면서 기존과 동일한 결과를 보장해야 했다.