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backup 정책 — 우리는 매일 새벽 4시
백업이 있다고 복원이 되는 건 아니다. HEDVION이 결제·정산 데이터를 지키기 위해 매일 새벽 4시 백업을 운영하며 얻은 실전 교훈과 정책 설계를 공개한다.
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비동기 협업이 실패한 5가지 케이스
결제·정산·자동화를 직접 운영하는 HEDVION 팀이 비동기 협업에서 반복한 5가지 실패 패턴을 수치와 사례로 분석한다. 실제 정산 지연·재작업·알림 묵살로 이어진 경험과 내일 바로 적용할 운영 기준을 담았다.
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monorepo vs polyrepo — 작은 팀의 결론
결제 API·정산 엔진·자동화 웹훅을 동시에 운영하는 3인 팀이 polyrepo 사고를 겪고 monorepo로 전환한 실제 이유, 수치 비교, 그리고 즉시 적용 가능한 판단 기준을 공유한다.
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사이드 프로젝트가 제품이 된 순간
내부에서만 쓰던 정산 자동화 도구가 "이거 써도 되냐" 한 마디에 흔들렸다. 결제·정산 팀이 두 번의 실패 끝에 만든 사이드 프로젝트→제품 실전 전환 체크리스트.
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정적 사이트와 동적 페이지 — 같은 서비스에서 분리하는 기준
정적·동적 분리는 아키텍처 취향이 아니라 결제 데이터 정확성과 서버 안정성의 문제다. HEDVION이 정산 대시보드 재설계로 피크 부하 30% 줄인 실전 기준을 공유한다.
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비밀번호를 채팅에 흘렸다 — 그 후 30분 룰
결제·정산 자동화 팀에서 자격증명 유출은 단순 보안 사고가 아니다. HEDVION이 실제 경험 끝에 만든 30분 룰의 배경, 4단계 대응 절차, 그리고 지금 당장 팀에 도입할 수 있는 실행 체크리스트.
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신뢰 vs 권한 — 작은 팀의 보안 모델
결제·정산 현장에서 WHERE 없는 UPDATE 하나가 수백 건 데이터를 덮는다. 신뢰와 권한 분리는 전제가 다른 두 질문이며, 최소 권한은 의심이 아닌 구조 설계의 문제다.
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type-safe 를 어디까지 강제할 것인가
strict: true로 847개 오류가 터진 결제 모듈 실화. HEDVION이 타입 강제 범위를 4단계로 나누고 외부 API 경계에 Zod를 전면 도입한 1년간의 판단 기록.
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작은 팀의 retrospective — 격주에 30분
결제·정산·자동화를 직접 운영하는 HEDVION 작은 팀이 격주 30분 회고를 통해 프로세스를 실제로 바꾼 방법과 1년간 쌓인 운영 교훈을 솔직하게 공유한다.
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on-call 없는 회사는 가능한가
결제·정산을 운영하는 작은 팀이 on-call 없이 버티는 법 — 가용성 요구 수준을 숫자로 정의하고, 복구 속도로 대응한다.
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신규 입사자 첫 7일 체크리스트 v3
온보딩을 세 번 즉흥으로 반복한 결제·정산 팀이 v3에서 배운 것. 환경 구성 선행, 작은 첫 PR, 아키텍처 투어 타이밍—실패 수치와 함께 7일 설계 원칙을 공개한다.
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Postgres extension 을 도입할 때 우리가 검토하는 5가지
PostgreSQL extension은 도입 비용이 없어 보이지만, 결제·정산·자동화를 직접 운영하는 현장에서는 호환성·백업 무결성·쿼리 플래너·대안 비용까지 다섯 가지를 체계적으로 검토해야 후회가 없다.
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AI 가 작성한 문서를 사람이 다시 손보는 시간 측정
AI 초안이 항상 빠른 건 아니다. HEDVION 팀이 3주간 기술 문서 12건을 직접 측정한 결과, 문서 유형에 따라 최대 40% 빠르거나 20% 더 느렸다.
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디자인-개발 핸드오프를 줄이는 우리의 흐름
결제·정산 UI에서 시각적 불일치는 신뢰 문제로 직결된다. HEDVION 3인 팀이 디자인 토큰 통일·Figma 메모·PR 스크린샷으로 핸드오프 비용을 줄인 실전 흐름을 공유한다.
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swap 2GB 를 켰더니 일어난 변화
2GB RAM 서버에 swap을 켠 5분 작업이 OOM kill을 막았다. 하지만 진짜 수확은 과잉 설정된 JVM 힙을 발견한 것이었다. 결제·정산 파이프라인을 직접 운영하는 팀의 실전 메모리 튜닝 기록.
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AI gateway 라는 추상 레이어
결제·정산 자동화 팀이 AI Gateway 추상 레이어를 도입하면 얻는 것과 잃는 것. 모델 비용 9배 차이, 폴백 설계, 캐싱 효과까지 HEDVION 실전 사례로 분석한다.
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tool 호출 디버깅 — 100번 중 5번 망가지는 이유
LLM tool use 파이프라인에서 100번 중 5번 나오는 간헐 오류의 실제 원인을 분해하고, 결제·정산 자동화를 직접 운영하는 HEDVION 팀이 적용한 디버깅·안정화 방법을 공유한다.
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음성 모달리티 — 고객센터 상담 요약 실험
고객 상담 통화를 STT·화자 분리·LLM 파이프라인으로 구조화 요약하는 실험 기록. 전문 용어 오인식 60% 감소, 요약 정확도 78% 달성, 결제·정산 자동화 연결 시나리오까지.
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cron 이 사라진 자리에 들어온 것
cron 14개로 불어난 정산 파이프라인이 이벤트 기반으로 전환됐다. HEDVION이 직접 겪은 실패 원인과 재설계 과정, 지금 바로 써먹을 수 있는 전환 전략을 공유한다.
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fine-tuning 은 정말 필요한가, 우리 케이스에서는
결제·정산 자동화에 LLM을 붙이며 fine-tuning 도입을 직접 따져본 HEDVION 팀의 기록. 프롬프트+RAG로 분류 정확도 96%를 달성한 수치와 4단계 실전 판단 기준을 공유한다.