배경
AI 활용으로 제품 개발 속도는 빨라졌지만, 서비스 간 소통 방식이나 책임 소재가 명확하지 않은 회색 영역의 업무는 누락되기 쉬웠습니다.
- API 문서, 테스트 시나리오, 테스트 방법론, 에러 응답 형식이 서비스마다 제각각 다르게 관리되었습니다
- 필요하지만 정식 제품의 기능이 아니거나 책임 소재가 모호한 회색 영역의 업무가 많았습니다
성과
- 결제 링크 생성, PG 가맹점/정산 관리, 파싱 결과 비교, 백오피스성 확인 업무 등을 위한 도구를 개발해 운영 편의성을 높였습니다
- Apidog 기반 API Hub를 정착시켜 API 문서, 테스트 시나리오, 외부 공유 문서를 한 흐름으로 관리할 수 있게 했습니다
- NewRelic, 구조적 로깅, 표준 Error DTO, Skill 작성 기준을 정리하고 전파해 팀이 같은 기준으로 개발/테스트/운영할 수 있는 기반을 만들었습니다
상세
API Hub와 테스트 흐름 표준화
- Apidog 기반 API Hub 로 API 문서·테스트 시나리오·외부 공유 문서를 한 곳에서 관리
- 최소 호출 시나리오를 실제 API 테스트와 연결해 개발자·비개발자가 같은 기준으로 API 동작 확인
운영 보조 도구 개발
onepage-payment결제 링크 생성과 고객 전달을 운영자가 직접 처리할 수 있도록 지원storm-differStorm Parse 결과를 파서·모델 기준으로 비교해 품질 변화 확인할 수 있도록 지원BO기록이 없거나 책임이 모호한 서비스의 반복 운영 요청을 화면·데이터 흐름으로 처리할 수 있도록 지원
운영 표준화 기여
- 외부 서비스 (Anthropic, OpenAI, Vertex AI, GitHub) API Key·권한과 서비스별 접근 범위 정리
- NewRelic, logback, structured logging 기준 정리
- 표준 Error DTO 와 유지보수 가능한 Skill 작성 방식 문서화
- common-config Git / Vault 저장소를 백엔드로 두고 Spring Cloud Config 표준 API 로 설정을 조회, 온프레미스 환경에서도 feature toggle·공통 설정을 관리할 수 있도록 구성