Field Engineering & Product Architecture Notes

현장의 병목을 코드로 뚫어낸 4대 실무 아키텍처 케이스 스터디

기획서만 던지는 관리자가 아니라, 직접 DB 스키마를 잡고 Python·Next.js·Spring Boot로 구동 가능한 시스템을 만들어 외주 비용과 운영 공수를 줄인 오호진(Neo Oh)의 실전 엔지니어링 기록입니다.

Case 01 · 사내 ERP & 정산 자동화 Case 02 · 실시간 데이터 파이프라인 & AI 에이전트 Case 03 · 대규모 커머스 정산 배치 튜닝 Case 04 · 제조 스마트팩토리 MES/ERP 표준화 & 대기업 SI PL

Case 01 · 사내 ERP & 정산 자동화Target Topic: 중소기업 사내 ERP·정산 어드민 자체 구축 (Next.js + Prisma)

흩어진 수기 엑셀과 6단계 정산 로직을 1개월 만에 35개 화면 웹 어드민으로 통합한 과정

외주 견적 5,000만 원·4개월 이상 걸리는 사내 운영/정산 백오피스(S9-Admin)를 AI-Native 개발 환경(Claude Code, MCP)과 결합해 인하우스에서 1개월 만에 직접 설계·구축했습니다.

구축 화면 및 도메인

35개 화면 / 15개 테이블

일일 데이터 대조 공수

90% 이상 절감

월간 정산 마감 리드타임

매월 1~3일 고정

현장의 병목 (Problem)

매출, 근태, 페널티, 6단계 등급 기반 보상·정산 데이터가 구글 시트와 담당자 개인 엑셀 파일에 파편화되어 있었습니다. 매일 아침 데이터 대조에만 수 시간이 소모되었고, 월말 정산 때마다 수식 오류와 휴먼 에러로 정산 지연이 반복되었습니다.

해결 아키텍처 및 실행 (Architecture & Execution)

단일 원장(Single Source of Truth) 스키마 설계: 계정, 계약, 일별 방송/매출 스냅샷, 근태/페널티, 정산 원장 등 15개 핵심 RDBMS 테이블을 정규화하여 데이터 정합성 확보
결정론적(Deterministic) 정산 엔진 분리: AI에게 계산을 맡기면 환각(Hallucination)이 발생할 수 있으므로, 세금·등급·페널티·보상률 계산은 100% 트랜잭션 코드와 SQL 집계로 처리
Next.js 16 (App Router) + TypeScript + Prisma 기반의 35개 운영 화면을 구축하여 경영진 대시보드부터 실무자 일일 마감까지 원스톱 연결

Tech Stack:Next.js 16TypeScriptPrisma ORMPostgreSQL / SQLiteClaude Code (MCP)

Case 02 · 실시간 데이터 파이프라인 & AI 에이전트Target Topic: 사내 업무 자동화 AI 구축 사례 & Python 실시간 수집 엔진

Python 22,596줄로 직접 짠 실시간 라이브 스트리밍 수집·분석 엔진(S9-Ana)

API가 제공되지 않는 외부 플랫폼의 실시간 방송 데이터를 유실 없이 수집하기 위해, 4계층 비동기 파이프라인과 Gemini AI 리포트 자동 발행 엔진을 독자 구축했습니다.

독자 구현 코드량

Python 22,596 LOC

누적 분석 세션 / 스냅샷

523회 / 50,677건

실시간 이벤트 처리

12,188건 무손실 기록

현장의 병목 (Problem)

실시간 라이브 방송 중 발생하는 시청자 유입, 이탈, 선물 후원, 채팅 반응 데이터가 방송 종료와 함께 휘발되어, 감에 의존한 피드백만 반복되고 있었습니다. 상용 서드파티 툴은 분 단위 요약만 제공할 뿐 로우레벨 시계열 상관관계를 뽑아내지 못했습니다.

해결 아키텍처 및 실행 (Architecture & Execution)

4계층 비동기 수집·저장 아키텍처: WebSocket/HTTP 스트림 후킹 → 메모리 링버퍼 직렬화 → SQLite WAL(Write-Ahead Logging) 동시성 쓰기 → 통계 집계 워커 분리
방송 종료 즉시 시계열 지표(선물 골든타임, 시청자 체류 구간, 채팅 밀도)를 구조화 JSON으로 변환 후 Gemini API 프롬프트 체인에 주입
운영자가 별도 문서를 쓰지 않아도 방송 종료 1분 내에 강점·병목·다음 방송 액션플랜이 담긴 코칭 리포트 자동 생성

Tech Stack:Python 3.11PyQt6SQLite (WAL Mode)AsyncioGemini APIPlaywright

Case 03 · 대규모 커머스 정산 배치 튜닝Target Topic: 이커머스 정산 시스템 설계 & 대용량 배치 2주→3일 단축

연 매출 수천억 원 규모 커머스의 수당·정산 배치를 2주에서 3일로 줄인 DB·아키텍처 튜닝

리만코리아 공식몰 런칭 및 운영 총괄 과정에서 가장 큰 병목이었던 다단계 판매원 수당·정산 배치 프로세스와 회원/주문 도메인 장애를 근본적으로 해결했습니다.

월 마감·정산 소요 기간

2주 → 3일 (78% 단축)

월평균 시스템 장애 건수

10건+ → 3건 미만

인프라 환경

AWS · K8s · ELK · 멀티 DB

현장의 병목 (Problem)

복잡한 직급·보상 트리 구조와 대량 주문 취소/반품에 따른 소급 정산이 얽혀 있어, 월 마감 배치가 돌아갈 때마다 DB 데드락과 타임아웃이 빈발했습니다. 수작업 데이터 보정에만 매월 2주가 소요되었습니다.

해결 아키텍처 및 실행 (Architecture & Execution)

정산 원장(Ledger)과 스냅샷 테이블 분리: 실시간 주문 트랜잭션 테이블과 마감 집계용 스냅샷 테이블을 분리하여 배치 실행 중 본 서비스 Lock 경합 원천 차단
복합 인덱스 재설계 및 N+1 루프 쿼리의 Bulk Set 연산 전환으로 배치 실행 시간 대폭 단축
정산 사전 검증(Pre-validation) 자동화 프로시저를 도입해 마감 전 데이터 불일치 건을 실시간 감지·보정

Tech Stack:JavaSpring BootJPA / QueryDSLMySQL / PostgreSQLAWSELK Stack

Case 04 · 제조 스마트팩토리 MES/ERP 표준화 & 대기업 SI PLTarget Topic: 스마트팩토리 MES 구축 PM 포트폴리오 & 현대차그룹 백엔드 PL

제조 현장 MES/ERP 패키지 표준화(7→15개사 확대) 및 현대차그룹 3사 연속 백엔드 PL 완수

지앤디비즈에서 중소 제조기업용 클라우드 MES/ERP 솔루션(imeps std)을 기획·표준화하고, 현대자동차·현대엔지니어링·현대글로비스 차세대 프로젝트에서 12~15명 개발팀을 이끌고 납기 지연 0건을 기록했습니다.

MES/ERP 유지보수 고객사

7개사 → 15개사 (114%↑)

현대차그룹 3사 백엔드 PL

12~15명 리딩 · 납기 100%

무중단 배포 리드타임

40분 → 10분 (실패율 <1%)

현장의 병목 (Problem)

제조 현장은 공장마다 설비·공정(BOM, 라우팅, 재고/불량 관리)이 달라 커스텀 SI 방식으로만 접근하면 납기가 지연되고 유지보수가 불가능해집니다. 대기업 차세대 SI 역시 현업의 잦은 요구사항 변경과 온프레미스 수동 배포가 최대 리스크였습니다.

해결 아키텍처 및 실행 (Architecture & Execution)

MES/ERP 코어 모듈 표준화: 수주·생산계획·공정실적·설비인터페이스·재고/출하 모듈을 표준 패키지(imeps std v1.6)로 추상화하여 신규 공장 도입 기간 단축 및 7억 규모 고도화 수주 견인
대기업 엔터프라이즈 표준 아키텍처: 다중 DB(Oracle, Tibero, PostgreSQL, Redis) 환경에서 공통 권한·결재·감사로그 모듈 설계
Jenkins 기반 CI/CD 파이프라인 및 무중단 배포 표준화로 배포 소요 시간을 40분에서 10분으로 줄이고 배포 실패율을 1% 미만으로 통제

Tech Stack:Spring BootOracle / Tibero / PostgreSQLRedisJenkins CI/CDJira / Confluence

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