검색파트의 반복 작업 자동화 과정

간단 소개

다나와 검색 파트의 반복 작업을 자동화하여 효율성을 높이고, SSH 터널링과 전략 패턴을 적용해 시스템 확장성을 강화했습니다.

AI Summary

검색 파트 반복 작업 자동화 배경
- 다나와 검색 서비스 팀은 처리/비 처리 키워드 업데이트 작업을 주기적으로 수행.
- 기존 수동 방식은 매번 문서 참조, 반복 작업에 시간 소요 등의 문제 발생.
- 자동화를 통해 생산성 및 일관성 향상 목표.
자동화 시스템 개발 및 구현
- Kotlin과 Spring Boot 기반 서버 개발, Docker 및 Gitlab CI 활용.
- 기존 처리 방식: 엑셀 파일 수신, SSH 접속, 키워드 리스트 업데이트, 파일 업로드, API 호출.
- SSH 터널링을 통해 SSH 접근 문제 해결, JSch 라이브러리 활용.
- 전략 패턴을 적용하여 파일 업로드, 백업 파일 활성화 등 작업 유연성 확보.
- use 함수를 확장 함수로 구현하여 코드 가독성 향상.
결론 및 기대 효과
- 자동화 시스템 구축으로 기존 작업 자동화 및 효율성 증대.
- 상황에 맞는 패턴 활용으로 코드 확장성 강화.