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Profile

Sungwon Kim — Backend Engineer

성능을 측정하고, 병목을 추적하고, 구조로 해결하는 엔지니어. 단순 기능 구현을 넘어 k6 부하 테스트 · JFR/JMC 런타임 프로파일링 · 분산 시스템 설계까지 실측 기반으로 접근합니다.

분류	기술
Backend	Spring Boot, Spring MVC, JPA/Hibernate, Spring Security
Database	PostgreSQL, TimescaleDB (하이퍼테이블 · 청크 튜닝 · CAGG), 인덱싱 전략
Cache / MQ	Redis (TTL 설계, JSON Serializer), Kafka (Consumer Group, offset replay)
Realtime	WebSocket (RAW), 샤딩 · Fallback · Failback 설계
Performance	k6, JFR/JMC, Prometheus/Grafana, Slack 알람
DevOps	Docker, GitHub Actions, JaCoCo (≥70% 기준), AWS (EC2/S3/CloudFront/RDS)
Frontend	React, Vite, React Flow, WebGL 차트

25–30M+ OHLCV 시계열 데이터 처리 플랫폼. 성능 측정 → 원인 분석 → 구조 개선 사이클을 반복하며 운영 중.

성능 개선

k6 부하 테스트 + TimescaleDB 하이퍼테이블·청크 튜닝 → P95 7,247ms → 235ms @ 300 RPS (28배 개선, SLO 달성)
복합 인덱스 단독 적용만으로 P95 342ms → 32ms (10배) — 원인을 단계별로 분리해 측정
JPA Fetch 전략 4차 비교 실험 (Lazy N+1 / Fetch Join / Projection / DB preview) → 10K payload 기준 붕괴 RPS 5배 차이 수치 확인
JFR/JMC Stack Trace로 JWT 중복 검증 hot path 발견 → 제거 후 Old GC 기준치 대비 36% 감소

실시간 시스템

WebSocket TEXT_PARTIAL_WRITING 동시성 버그 분석 → Dirty Flag 최신값 전송으로 재설계 → ≤200ms 수신율 0.38% → 99.97%
groupId 해시 샤딩: totalSendAttempts 159K → 79K + 79K 균등 분배, GC 3회 → 1회, byte[] Allocation 205MiB → 93+111MiB (JFR 실측)
shard 장애 시 Redis Draft 편집 상태 보존 + dirtyFields ∩ serverChangedFields 기반 AUTO_MERGE / CONFLICT 자동 판별
Kafka Catch-up Consumer offset replay → catchupCompleted 후 Broadcast 전환, 이벤트 유실 없는 무중단 Failback E2E 검증

아키텍처 및 운영

FE/BE/AI/Design 14명 팀 리딩, 동아리 운영 웹 서비스 구축

역할 기준(FE/BE 분리) 스프린트에서 작업 추적 및 API 의존성 문제 발생
→ 기능 단위로 FE-BE를 묶는 스프린트 구조로 재설계하여 개발 흐름 개선
GitHub Actions 기반 CI/CD 및 JaCoCo ≥70% 테스트 기준 도입
→ 병합 전 오류 사전 검출 및 배포 안정성 확보
학업 병행으로 스프린트 지연 발생 시 테스트 기준을 일시 완화하고 기능 개발 중심으로 전략 전환
→ MVP 일정 내 완성 및 개발 속도 회복
EC2 t3.micro 환경에서 OOM 장애 발생 → free -h 기반 원인 분석
→ t3.medium + 1GB swap 적용으로 안정화 및 인프라 운영 기준 수립
AWS EC2/S3/CloudFront/RDS + SSM 기반 인프라 설계 및 배포 자동화
→ EventBridge + Lambda로 운영 시간 제어(09–18시)하여 비용 최적화