다이내믹 스크래핑과 전월세대출 이동제의 실행
조민국 · 토스 · 토스 기술 블로그
소개
토스뱅크에서 전월세대출과 대환 프로세스를 만들면서 겪은 어려움을 해결한 방법을 공유합니다.
AI 핵심 요약
전월세대출 운영은 고객의 소득 유형과 제출 서류에 따라 판단할 경우가 많아 수기 처리의 비효율과 오류 가능성이 컸다. 이를 줄이기 위해 40여 개의 업무 케이스를 정의하고 약 270개의 테스트를 작성했으며, 다이내믹 스크래핑으로 다양한 고객·서류 조건을 재현하고 전략 패턴과 composition으로 케이스별 처리를 분리했다. 운영 담당자가 서류와 소득, 고객 안내를 확인·처리하는 어드민 LUMOS도 만들고, 서류 및 소득 로직을 마이크로서비스로 분리해 계정계 모놀리식 의존을 줄였다. 대환 과정은 오케스트레이터가 상태를 관리하고 전략·상태·사가 패턴을 적용해 이체 실패 시 롤백과 재시도를 지원했으며, 보류된 상환 결과는 배치로 다시 조회하도록 설계했다.
- 복잡한 업무 규칙은 먼저 가능한 케이스를 정의하고 테스트 코드로 검증하면 누락과 휴먼 에러를 줄이는 데 도움이 된다.
- 테스트 환경에서 서류와 고객 조건을 조합할 수 있게 하면 실제 고객 유형을 재현하기 어려운 문제를 해결할 수 있다.
- 케이스별 로직을 독립된 서비스로 분리하고 resolver로 라우팅하면 새 유형을 추가하거나 수정할 때 영향 범위를 좁힐 수 있다.
- 여러 단계의 이체는 오케스트레이터가 상태를 관리하고 사가 패턴으로 보상·재시도를 설계하면 실패에 대응하기 쉽다.
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