대용량 적재와 표준 관리
- 2022-2026년 관세청/식약처 데이터 약 3억건 적재 및 가공
- HS코드·품목분류·관세율·해외 품목분류·식의약품 데이터 정제
- 시스템 및 DB 전반의 표준 설계와 운영 기준 관리
2026 Operations Case Study
공공 통관 AI 운영관리 시스템 고도화
대용량 데이터 적재부터 관리자 백엔드, 운영 서버 이관과 성능 검증까지. 기능 하나가 아니라 서비스가 계속 운영될 수 있는 구조를 만들었습니다.
약 3억건2022-2026년 관세청/식약처 데이터 적재 및 가공
5개 영역데이터·관리자·운영·인프라·문서화 통합 수행
자동 현행화개발·운영 DB 간 데이터 일관성 체계 구축
성능 검증운영 서비스 부하 테스트 시스템 설계·개발
운영 흐름 연결
원천 데이터가 서비스와 관리자 기능에 도달하고 다시 운영 피드백으로 이어지도록 데이터·애플리케이션·인프라의 경계를 함께 설계했습니다.
01 · SOURCE
공공 통관 데이터
수입·수출, HS코드, 관세율, 품목·식의약품 데이터
02 · PIPELINE
정제·적재 ETL
표준화, 가공, 반복 적재 절차와 결과 검증
03 · DATABASE
MariaDB 운영 계층
표준 설계, 운영 이관, 개발·운영 자동 현행화
04 · SERVICE
관리자·사용자 기능
이력, Q&A, 공지, 개선사항, 댓글과 관리 API
05 · OPERATIONS
검증·운영 피드백
부하 테스트, 컨테이너 관리, 표준 가이드와 매뉴얼
주요 수행 업무
운영형 관리자 시스템
- 관리자 페이지 POC와 API 구조 설계
- 사용자·채팅 이력 및 ETL 관리 기능 개발
- Q&A·공지사항·개선사항·댓글 백엔드 설계·개발
이관과 환경 현행화
- 운영 서버 DB 이관 및 시스템 현행화
- 개발·운영 DB 간 자동 현행화 프로그램 구축
- Docker 이미지·컨테이너 정리와 통합 관리 초안 개발
운영 전환과 품질 검증
- 온프레미스 네트워크 재구성 및 인증 API 협의
- 인증서·DB 시스템 등 운영 전환 이슈 처리
- 운영 서비스 부하 테스트 시스템 설계·개발·테스트
세 관점을 잇는 구조
- 개발자의 변경 용이성과 표준화 고려
- 운영자의 가시성·복구성·관리 효율 고려
- 사용자의 안정성과 피드백 흐름을 반영한 아키텍처 고도화 진행
인수인계 가능한 운영 지식
- 데이터 요청서·결과서·회의록 작성
- 운영 시스템 표준 가이드 초안 정리
- Q&A 테스트 케이스와 관리자 매뉴얼 작성
업무 수행 결과
반복 가능한 데이터 운영
대용량 공공 데이터의 적재·가공 기준과 절차를 정리해 재처리와 확장에 대응할 수 있게 했습니다.
관리 기능의 운영 시스템화
조회 중심의 관리자 페이지를 이력·콘텐츠·사용자 피드백을 연결하는 관리 계층으로 확장했습니다.
운영 전환 리스크 완화
DB 이관·자동 현행화와 부하 테스트 체계로 환경 차이와 배포 전 성능 불확실성을 줄였습니다.
통합 관리 기반
분산된 Docker 이미지와 컨테이너를 정리하고 통합 관리 방향을 설계했습니다.
사용자 피드백 루프
Q&A·공지·개선사항·댓글을 통해 서비스 개선 요청을 수집하고 관리할 구조를 마련했습니다.
지속 가능한 인수인계
가이드·테스트 케이스·관리자 매뉴얼로 개인의 경험을 팀이 재사용할 수 있는 운영 지식으로 전환했습니다.
기술과 산출물
구현 기술뿐 아니라 운영 과정에서 실제로 쓰이는 문서와 검증 도구까지 프로젝트 산출물로 관리했습니다.
Python
MariaDB
Docker
Linux
ETL
Admin API
DB Sync
Load Test
Test Cases
Operations Guide