👤 About

안녕하세요, Louis Kim입니다.

백엔드 엔지니어로서 십수 년간 대규모 트래픽 및 데이터 처리 시스템을 다루어왔으며, 현재는 Nike에서 리드 소프트웨어 엔지니어로 거대한 글로벌 커머스 시스템을 설계하고 운영하고 있습니다.

2020년 GS SHOP 이직을 계기로 커리어의 중심이 커머스 플랫폼으로 이동했습니다. EXEM에서 빅데이터, 머신러닝, Kubernetes 모니터링 솔루션을 개발하던 흐름을 마무리하고, Broadleaf/Breeze 기반의 구조 이해와 커스터마이징, 주문/재고/정산/운영, 성능과 대량 트래픽 대응 경험을 기록하고 있습니다.

기술 도메인 및 관심사

단순한 기술 스택의 나열보다는, 제가 실무에서 주로 다루고 깊게 고민하는 엔지니어링 영역은 다음과 같습니다.

• Backend & Architecture: Java/Kotlin 기반의 생태계를 주로 활용하며, MSA(Microservices Architecture), Event-Driven Architecture, DDD(Domain-Driven Design)를 바탕으로 확장 가능하고 견고한 백엔드 시스템을 설계합니다.
• Large-Scale Data & Traffic: 대규모 글로벌 트래픽과 결제 데이터를 안정적으로 처리하기 위해 Kafka, Redis, Sharded RDBMS, MongoDB 등을 적재적소에 활용합니다.
• Cloud Native & DevOps: AWS 인프라 환경에서 Kubernetes, Docker를 활용한 클라우드 네이티브 아키텍처를 지향합니다. CI/CD 자동화 및 각종 모니터링 시스템(Datadog, Prometheus 등)을 통한 안정적인 무중단 서비스 운영을 중시합니다.

이 블로그에 대해

실무에서 겪은 경험을 기록합니다. 검색해도 잘 나오지 않는 대용량 처리, 글로벌 결제 연동, 마이크로서비스 트러블슈팅 — 같은 고민을 하는 개발자들에게 도움이 됐으면 합니다.

글 카테고리:

• 💻 Backend — 백엔드, API, 성능/운영 이슈
• 🎨 Frontend — 웹 UI 구현, 프론트엔드 아키텍처 및 실전 이슈
• 📊 Data Engineering — 대규모 데이터 처리, 하둡 생태계, 워크플로우 최적화
• ☁️ Infra & DevOps — CI/CD, K8s, 시스템 모니터링 및 성능 관리
• 🛠️ Dev Environment & Tools — 개발 생산성 향상을 위한 도구 및 환경 설정
• ⚙️ Software Architecture — 시스템 설계, MSA, 대규모 트래픽 처리
• 🤖 AI Agents — 실무 레벨에서의 AI 에이전트 활용 및 연동
• 🪞 Retrospective — 커리어, 연간 회고

Career & Resources

저의 전문적인 이력과 더 자세한 활동은 아래 링크를 통해 확인하실 수 있습니다.