Server-dev

결제 제휴를 통해 보다 편하게 결제할 수 있는 세상 만들기

안녕하세요. 이번 글에서는 ‘좀 더 편한 결제 세상 만들기’라는 주제로 LINE Pay의 크로스 보더(cross border) 결제 기능을 소개하겠습니다. 먼저 LINE Pay가 지향하는 크로스 보더 결제의 모습과 그동안의 결과물을 소개한 뒤, LINE Pay의 크로스 보더 결제 플랫폼에서 중요한 역할을 담당하는 두 가지 시스템과 각 시스템의 구조에 대해서 말씀드리겠습니다. 마지막으로 LINE Pay가 앞으로 강화하고자 하는 LINE Pay의 서비스와 그 이유를 말씀드리면서 글을 마무리하겠습니다. 기술 관련 내용보다는 경험 위주의 내용이니 편하게 읽어 주셨으면 좋겠습니다.

NLP와 OCR, 머신 러닝으로 더욱 편리하고 특별한 LINE 가계부 만들기

안녕하세요. F Server Dev2 팀에 김길도입니다. 이번 글에서는 LINE OA(Official Account) 메시지로 영수증 이미지를 보내면 가계부에 지출 항목이 등록되고 맞춤형 쿠폰까지 발급되는 LINE 가계부의 흐름을 따라가면서, LINE 가계부에서만 경험할 수 있는 UX와 사용자가 좀 더 편리하게 이용할 수 있도록 도와주는 숨겨진 기술들을 소개하겠습니다.

Armeria 지표 커스터마이징하기

이전 글 Armeria에서 Prometheus 지표 모니터링하기에서 Armeria 지표를 Grafana로 모니터링하는 방법을 살펴봤습니다. 이번 글에는 Armeria에서 필요에 따라 지표를 커스터마이징하는 방법을 알아보겠습니다.

Armeria에서 Prometheus 지표 모니터링하기

이번 글에서는 Armeria에서 수집한 Prometheus 지표를 모니터링하는 방법을 살펴보겠습니다. Armeria를 처음 사용해 보시는 분들도 쉽게 따라 할 수 있도록 간단한 실습 예제와 함께 작성했습니다.

LINE 광고 플랫폼의 MSA 환경에서 Zipkin을 활용해 로그 트레이싱하기

안녕하세요. LINE Ads에서 DSP Manager를 담당하고 있는 김용훈입니다. LINE Ads는 일본과 태국, 대만 등 전 세계 LINE 사용자를 대상으로 하는 글로벌 광고 플랫폼을 개발하고 있습니다. LINE의 광고 플랫폼은 대량으로 생성되는 데이터를 실시간으로 처리하며 사용자들이 관심을 가질 광고를 예측해서 제공합니다. DSP(Demand Side Platform) Manager는 간단히 이야기하면 광고주가 사용하는 광고 관리 도구라고 할 수 있습니다. 광고 등록과 등록한 광고에 대한 심사, 심사 완료 후 집행된 광고의 효과와 비용에 대한 청구 정보 확인 등 여러 가지 기능을 제공하는 시스템입니다.

저희는 이런 요구 사항을 효율적으로 적용해 나가기 위해서 많은 인원이 효율적으로 협업할 수 있는 환경이 필요하다고 판단, MSA를 기반으로 각 서비스를 게이트웨이와 애드서비스, 리포트, 빌링, 리뷰 등의 여러 개로 구성했습니다. 이런 선택은 서비스가 성장하면서 인원이 늘어났을 때 효율적으로 협업할 수 있도록 좋은 영향을 주었지만 서비스가 안정화되기까지는 발생한 문제들을 확인하는 데 어려움이 있었습니다. 이런 경험을 바탕으로 MSA 환경에서 효율적으로 문제를 확인하기 위해 저희가 진행하고 있는 것들을 공유하려고 합니다.

LINE 오픈챗 서버 원클릭 릴리스 자동화 시스템 개발기

안녕하세요. 오픈챗 데브(OpenChat dev) 팀 주승환입니다. 저희 팀에서는 릴리스를 자동화하기 위해 그동안 많은 노력들을 해왔고 그 결과 클릭 한 번으로 전체 릴리스를 수행할 수 있게 되었습니다. 이번 세션에서는 그 과정에서 저희가 고민했던 부분들과 자동화를 통해 무엇을 얻었는지 공유하려고 합니다.

Kafka와 MongoDB, Kubernetes로 유연하고 확장 가능한 LINE 쇼핑 플랫폼 구축하기

안녕하세요. LINE Commerce Platform에서 LINE 쇼핑(https://ec.line.me) 개발을 담당하고 있는 유재균입니다. LINE 쇼핑에선 여러 판매자로부터 전달 받은 상품 정보를 한곳에 모아서 일정한 기준에 따라 분류하고, 그룹화한 뒤, 정렬하여 사용자들이 상품 정보를 쉽게 얻을 수 있도록 제공하고 있습니다. 네이버 쇼핑이나 다나와 등이 LINE 쇼핑과 동일한 모델이라고 할 수 있습니다.

LINE 쇼핑의 판매자는 경우에 따라 수십에서 수천만 개 이상의 상품 정보를 보유하고 있는데요. 이런 판매자들의 상품을 한곳에 모아서 서비스하려면 어떻게 플랫폼을 구축해야 할까요? 이번 글에선 저희 팀이 이 어려운 과제를 해결하기 위해 어떤 플랫폼을 구축했는지 소개하려고 합니다.

LINE Timeline의 새로운 도전 2편 – Discover 딜리버리 시스템 소개

지난 1편, LINE Timeline의 새로운 도전 1편 – 추천 콘텐츠 탐색을 위한 Discover와 새로운 구독 모델 Follow에 이어서 이번에는 Discover 딜리버리 시스템을 좀 더 자세하게 소개하려고 합니다. Discover 딜리버리 시스템은 크게 Discover Feed와 Discover 에이전트, Discover ML(Machine Learning) 서버로 구성됩니다. 이번 글에서는 Discover Feed와 Discover 에이전트를 중점적으로 살펴보고, 다음 글에서 Discover ML 서버를 다루겠습니다.

서버 사이드 테스트 자동화 여정 – 5. 성능 테스트 리포트 생성 및 자동화 시스템 업무 적용 결과

안녕하세요. LINE 미디어 플랫폼 개발과 운영 업무를 담당하고 있는 하태호입니다. 지난 글(4편)에선 앞서 블로그(서버 사이드 테스트 자동화 여정 1편, 2편, 3편)를 통해 소개했던 자동화 시스템에 이어서 성능 테스트를 자동화하게 된 계기와 목표, 구성한 환경에 대해 소개했는데요. 이번 글에선 자동화된 성능 테스트의 리포트를 생성한 방법과 자동화된 성능 테스트를 실제로 적용하면서 겪었던 일을 공유하겠습니다.

서버 사이드 테스트 자동화 여정 – 4. 성능 테스트 자동화 목표 설정 및 테스트 환경 구성

안녕하세요. LINE 미디어 플랫폼 개발과 운영 업무를 담당하고 있는 하태호입니다. LINE 내 수많은 서비스가 사용하는 미디어 플랫폼은 앞서 블로그(서버 사이드 테스트 자동화 여정 1편, 2편, 3편)를 통해 소개했던 자동화 시스템을 이용해 지속적으로 테스트하고 있습니다. 개발자들은 자동화 시스템에 계속 추가되는 테스트 케이스 덕분에 단순한 API 호출과 관련된 문제만 확인하는 것이 아니라, 실제 서비스에서 API를 호출하는 흐름 중에 발생하는 문제도 코드 리뷰 시작 전부터 확인하는 등 많은 도움을 받고 있는데요. 이번 글에서는 더 나아가 성능 테스트를 자동화하며 겪은 일들을 공유하고자 합니다.