#무신사
7개 아티클
무신사 — 로그가 서비스를 멈춘 원인과 커스텀 Appender로의 해결기
무신사 공통서비스 파트에서 트래픽이 많은 서비스에 장애가 발생했는데, 원인은 로깅이었다. 컨테이너 환경에서 stdout 파이프 버퍼(약 64KB)가 가득 차자 수십 개의 요청 스레드가 DB 커넥션을 쥔 채 쓰기 대기 상태에 빠졌고, 커넥션 풀 고갈로 서비스 전체가 30초 주기로 일괄 실패하는 장애로 이어졌다. 무신사 팀은 이 문제를 약 30줄 분량의 커스텀 Appender로 해결했으며, 그 과정을 관측성과 가용성을 함께 고려한 사례로 정리했다.
무신사, Playwright·Slack 봇·AI로 회귀 테스트 시간 하루→30분 단축
무신사 Retail Platform QA팀이 매주 정기 배포 시 하루 걸리던 회귀 테스트를 자동화 파이프라인 구축으로 30분으로 줄였다. UI 자동화 도구로 Playwright와 TypeScript를 선택하고, Slack 봇 및 AI 기반 테스트케이스 생성기까지 개발해 기획부터 리포트까지 하나의 파이프라인으로 연결했다.
무신사, 통합임베딩(Layer 0) 도입으로 개인화 푸시 CTR 21.3% 향상
무신사 Core-E Personalization 팀은 모든 모델과 의사결정이 공유하는 유저 표현층인 '통합임베딩(Layer 0)'을 구축하고 이를 개인화 푸시에 처음 적용해 CTR을 21.3% 개선했다. 기존에는 추천·푸시·쿠폰 등 각 모델이 같은 유저를 각각 독립적으로 학습해 유저 이해가 모델 수만큼 조각나는 구조적 문제가 있었다. 통합임베딩은 이런 '학습의 격차'를 해소하기 위해 유저에 대한 공통된 표현을 하나의 레이어로 통합한 접근이다.
무신사, AI 네이티브 조직을 위한 2층 시맨틱 레이어로 도메인 지식 공유
무신사는 여러 AI 에이전트가 조직 고유의 도메인 지식을 공유할 수 있도록 산업 표준 기반의 'Core'와 조직 특화 규칙을 담는 'Overlay'로 구성된 2층 시맨틱 레이어를 구축했다. LLM은 산업 표준은 잘 알지만 조직 고유 프로세스에서는 자신만만하게 틀린 답을 내놓는 문제를 해결하기 위한 시도로, Overlay는 Core를 직접 수정하지 않고 ID로 참조만 하는 방식을 채택했다. 이를 통해 코드 리뷰 봇·운영 지원 에이전트·IDE 코파일럿 등 여러 AI가 동일한 도메인 지식을 공유해 활용할 수 있게 했다.
무신사, AI 기반 개발 전 과정 혁신 담은 '패턴 '26 테크 컨퍼런스' 9월 개최
무신사가 2026년 9월 18일 'MUSINSA PATTERN '26 Tech Conference'를 개최한다. AI 도입 이후 코딩 속도뿐 아니라 기획부터 구현, 검증, 배포까지 제품 개발 전 생애주기가 바뀐 경험을 공유하는 자리다. 사전 등록은 8월 19일부터 31일까지 무료로 진행된다.
무신사, 개인화 운영 도구 'MATCH Console'과 AI 어시스턴트 'MAI' 공개
무신사 Core-E Personalization 팀이 운영자의 데이터 탐색부터 오디언스 정의, 채널 실행까지를 하나의 흐름으로 연결하는 MATCH Console과 AI 어시스턴트 MAI를 소개했다. 기존에는 마케터가 데이터 확인을 위해 분석가에게 문의하거나 스프레드시트·Braze·Databricks에 동일한 값을 반복 입력해야 했던 비효율이 존재했다. MATCH Console은 Data Explorer, Audience, Activation 세 공간으로 구성되며, MAI가 이 과정에서 발생하는 질문을 받아 흐름을 이어주는 역할을 한다.