ERD Design, Business Data Aggregation, Query Tuning,
Data Migration, Monitoring & Automation 등의
전문적인 업무를 수행하는 DBA 입니다.
쉼 없는 고민과 학습을 통해 가장 효율적인 데이터베이스 관리 방안을 찾고자 노력하고 있습니다.
아임웹은 노코드 이커머스 솔루션 개발사로, 개발자와 디자이너 없이도 웹사이트와 쇼핑몰을 제작할 수 있으며 커머스 기능을 통해 주문부터 배송까지 한번에 처리할 수 있는 프로세스를 보유한 기업입니다.
입사 후 현재까지 Infrastructure 조직에서 데이터베이스 관리, 자동화 프로세스 구현, 신규 쿼리 검수 및 기존 쿼리 튜닝 업무를 담당해왔습니다.
이외에도 신규 서비스 런칭을 위한 데이터베이스 설계는 물론, 안정적인 서비스를 제공에 필요한 데이터베이스 모니터링 업무도 수행하고 있습니다.
쉼 없는 고민과 학습의 결과를 당사 솔루션에 적용하며 가장 효율적인 데이터베이스 관리 방안을 찾고자 노력하고 있습니다.
1. AWS Lambda 서비스를 통한 DB 업무 자동화
(Lambda 서비스로 이관함에 따라 이슈 처리 및 배포 속도 60% 향상)
- 기존 Application Batch 서버를 통해 동작하는 자동화 업무 전환
. 파티션 테이블 자동화
. Aurora MySQL 성능 스키마 관리
. 데이터베이스 백업 자동화
. 테이블 용량 관리 자동화
. 테스트 환경 구성 자동화
. DB 사용자 계정 패스워드 만료일 관리
- 수행 내역 관리 및 알림 시스템 도입
- Lambda 수행 내용 모니터링 및 로깅
- KMS를 이용한 보안 강화
- IAM 정책 설정 (역할 권한 최소화)
2. ERD 작성 및 현행화
(Release Note 작성을 통한 히스토리 관리 가능)
- 테이블 전수 조사 및 테이블 관계 설정
- 테이블 변경에 따른 ERD 문서 최신화
3. 신규 엔지니어 DB 교육
(신규 엔지니어의 DB 구조 파악 소요 시간 단축)
- 데이터베이스 온보딩 프로그램 자료 작성 및 최신화
- 신규 엔지니어를 위한 데이터베이스 온보딩 프로그램 진행
- 매월 1회 교육 진행
- DB 구조 안내, DB 개발 규칙 안내, 효율적인 쿼리 작성법 안내, ERD 안내
4. DB 모니터링
- 서비스 및 사용자 계정 관리
- 비인가접속 관리
- 이상행위 관리
- 대용량 트래픽 대비를 위한 리소스관리
- 슬로우 쿼리 모니터링 및 개선 작업 수행
5. 신규 프로젝트 테이블 설계 및 튜닝
- 기획에 필요한 테이블 설계 및 검수
- 쿼리문 검수 및 튜닝
6. 데이터 마이그레이션
- 고객 문의로 인한 대용량 데이터 마이그레이션 작업
- 신규 프로젝트 작업에 필요한 기존 데이터 마이그레이션 작업
7. Aurora MySQL Major Version Upgrade
(업그레이드 이후 DB 장애 0건)
- 업그레이드 작업 계획 수립
- 장애 대응을 위한 롤백 계획 수립
- 운영 쿼리 전수 조사(general log를 이용한 신규 버전 호환성 검토)
- Major Version Upgrade
8. 2024 ISMS 인증 사후 심사
- ISMS 사후 심사 준비 및 대응
- ISMS 결함사항 조치 작업 수행
[MariaDB]
1. 데이터베이스 최적화 및 안정화
(Query Cache 단점을 고려하여 모든 쿼리가 아닌 호출 빈도가 높은 쿼리를 우선적으로 적용)
- 기존 외주업체가 작성한 쿼리 분석 및 쿼리 튜닝작업 수행
- Query Cache 기능 도입
2. DB 설계
- 불필요 인덱스 제거
- 쿼리 전수 검사를 통해 효율적인 인덱스 설계 작업 수행
- 정규화를 통해 중복 데이터를 제거하고 데이터 무결성 유지
- 공통 코드 테이블 도입
- 신규 기능에 필요한 테이블 설계
3. DB 모니터링
- 리소스 모니터링을 통해 안정적인 서비스 운영
- Slow Query 모니터링 및 분석
[MongoDB]
1. 엔진 메모리 튜닝
(서버 안정성 99% 향상)
- WiredTiger 스토리지 엔진 내부 캐시 사이즈 설정
2. 압축 알고리즘 튜닝
(기존 대비 약 40% 저장용량 감소 / 기존 대비 약 6% 응답속도 감소)
- 데이터 압축 알고리즘 변경을 통해 저장공간 최소화 및 Big Block I/O 최소화
3. DB 설계 튜닝
(기존 대비 약 46% 응답속도 감소)
- 불필요 데이터 필드 삭제
- 데이터 모델링 (Embedded Document 패턴을 통해 데이터 관리성 향상)
- 활용도가 높은 데이터 필드 분석 및 인덱스 설계
2. 데이터 마이그레이션 작업
(기존 대비 작업 속도 약 55% 향상)
- 실시간 데이터 마이그레이션 작업을 위해 도커 컨테이너 기반의 마이그레이션 서버 개발 및 구축
- 관계형 데이터베이스 일부 데이터 MongoDB 마이그레이션
- MongoDB 대용량 데이터 마이그레이션
3. 데이터베이스 이중화 구성
[MariaDB]
- MariaDB Replication 구성
- 이중화 구성을 통해 쓰기 전용 서버 리소스 및 안정성 확보
[MongoDB]
- MongoDB Replica Set 구성
- PSS(Primary Secondary Secondary) 구조 구성
1. 리드코프 소비자금융시스템 통합 유지 보수 및 데이터 관리
- 사내 프로그램 개발 및 유지보수
- SQL문 작성 및 튜닝 작업(유관 부서 데이터요청)
- 배치 및 프로시저를 통한 자동화 작업
- 대용량 데이터 관리
2. 개인정보 파기 의무에 따른 고객 데이터 삭제 작업 진행
- 분기별 분리보관 데이터 삭제
- 대용량 데이터 삭제에 따른 Reorg
3. 차입처 담보 설정을 위한 가상계좌 이관 모듈 개발 프로젝트 진행
(기존 대비 업무 프로세스 1/3 감소)
- 차입처 변경 시, 배치 프로그램을 통한 가상계좌이관 모듈 개발
- 유관부서 작업 자동화
4. 2021년 신용점수제 제도 도입을 위한 개인신용평가시스템 개발 프로젝트 참여
4-1. 신청평점시스템(ASS : Application Scoring System)
- NICE신용평가사와의 연동을 통한 고객 신용점수 산출
4-2. 행동평점시스템(BSS : Behavior Scoring System)
- 프로시저를 통한 고객 데이터 추출 및 가공(대용량 데이터)
- 프로시저 관리 테이블 생성 및 활용으로 프로시저 결과값 모니터링
- 해당 프로세스를 통해 신용 등급이 아닌 신용 점수를 통해 신용 평가가 가능해졌으며, 기업의 기반이 되는 시스템 개편