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bluetape4k-dependencies 2.0.0 활용기 Part 4: 운영 진단과 안전한 실패
bluetape4k-dependencies 2.0.0 활용기 Part 3: 메시징과 스트림의 소유권
bluetape4k-dependencies 2.0.0 활용기 Part 2: 데이터 접근과 처리 수명주기
bluetape4k-dependencies 2.0.0 활용기 Part 1: Java 25와 호환성 경계
[운영 확장 11·부록] 환자 포털과 모바일 채널은 예약을 어떻게 보여 주는가
[운영 확장 10] 최신 계산 결과만 예약에 적용한다
[운영 확장 9] 재시도와 replay가 있어도 예약은 한 번만 바꾼다
[운영 확장 8] 여러 병원을 한 예약 서비스로 운영할 때 지켜야 할 데이터 경계
[운영 확장 7] 예약 결과가 외부 시스템과 통계로 전달되는 과정
[운영 확장 6] 알림과 리마인더는 왜 별도 서비스인가
[운영 확장 5] 내원 확인과 시술 완료는 다른 사실이다
[운영 확장 4] CRM 프로필이 바뀌어도 확정 예약은 자동으로 변경하지 않는다
[운영 확장 3] 예약 복구는 영향 범위 확인부터 시작한다
[구현 9] 패키지 상품의 실행 순서와 선택 조건을 방문 계획에 담는 과정
[구현 8] N회 상품 구매로 방문 계획을 만드는 과정
[설계 7] 병원마다 예약 규칙이 다른 이유
[운영 확장 1.3] 대기 목록 운영 명령은 API 요청과 재조회로 완성된다
[운영 확장 1.2] 대기 목록 운영 화면은 상태판이 아니라 조치판이다
[운영 확장 1.1] 대기 목록은 이름표가 아니라 상태 머신이다
[운영 확장 2] 예약 우선순위는 누구의 규칙인가
[설계 6] 고객 희망 내원 날짜는 예약 확정이 아니다
[설계 5] 상품 BOM은 어떻게 AppointmentPlan과 방문 계획으로 이어지는가
[설계 4] 패키지 상품은 왜 실행 그래프가 되는가
[설계 3] N회 상품은 왜 예약 한 건이 아닌가
[설계 2] 이벤트 상품은 어떤 예약을 만드는가
[설계 1] 상품이 바뀌어도 고객의 예약은 변경하지 않는다: 상품 버전과 구매 기준 정보
[프롤로그] 상품 정보가 고객의 예약이 되기까지
OCR과 다른 바코드·QR 추출 계약: 값·형식·위치를 보존하는 provider 경계
이미지 검출 결과와 처리 정책을 분리하라: 사실·조치·검토의 경계
OCR 결과를 통합 응답에 연결하기: 빈 결과·사용 불가·실패를 구분하는 계약
사용량 과금 Part 4: 장애 탐지, 격리, 재처리와 정합성 검증
사용량 과금 Part 3: 마이크로서비스, Outbox와 Inbox
사용량 과금 Part 2: Event Sourcing, Replay와 Projection 운영
사용량 과금 Part 1: 중복 수집부터 재시작 가능한 마감과 원장까지
이미지 분석 전에 입력부터 판정하라: 공통 자격 판정과 단일 디코딩
이미지 한 장에서 여러 정보를 추출하는 API: OCR·객체 검출·QR 처리의 경계
Spring WebFlux 멀티테넌시: Reactor Context 전파에서 테넌트 온보딩까지
같은 애플리케이션 안의 이벤트 전달: Spring Modulith 발행 기록과 아웃박스를 나누는 기준
Bluetape4k JaVers Part 4: 감사 로그는 공짜가 아니다
[구현 7] 완성 뒤가 진짜 시작이다
Timefold Server 실전 적용: 계획 모델에서 Exposed 영속화 경계까지
[구현 6] 휴진과 장비 고장은 예약 설계를 어떻게 바꾸는가
여러 서버가 같은 작업을 실행하지 않게 만드는 방법
예약 요청이 몰려도 수량 한도를 넘지 않는 방법
[구현 5] 병원 업무 규칙을 Timefold 제약으로 모델링하기
[구현 4] 한 건의 예약 가능 시간 조회와 전체 일정 최적화는 다르다
[구현 3] 병원마다 다른 업무시간과 자원으로 예약 가능 시간을 계산하기
[구현 2] 예약 상태는 열거형이 아니다
[구현 1] 병원 예약은 CRUD로 끝나지 않는다
Bluetape Skills Part 3: 중단된 작업 흐름을 안전하게 복구하는 방법
Bluetape Skills Part 2: bluetape-workflow로 작업을 시작하는 방법
Bluetape Skills Part 1: 팀과 공유하고 설치하는 방법
Bluetape4k Exposed Part 6: BigQuery, Trino, CockroachDB, DuckDB 통합 예제
OCR 서비스를 실전에서 운영하기: 큰 이미지 전처리와 실패 응답 계약
Bucket4j 요청 제한: 버킷보다 먼저 호출자 식별 기준을 정하라
bluetape4k Flow 확장 함수: 복잡한 흐름을 명시적인 운영 계약으로 바꾸기
코루틴 관측성: 추적 문맥과 준비 상태가 지켜야 할 경계
Transactional Outbox 2부: Kafka 우선 발행으로 주문 트랜잭션 줄이기
트랜잭셔널 아웃박스와 멱등성: Spring·Ktor 예제로 보는 실패 경계
Bluetape4k Text Part 4: 사전과 금칙어 변경을 테스트로 다루기
Bluetape4k Text Part 3: Aho-Corasick 검색과 워크숍 시나리오
Bluetape4k Text Part 2: 토크나이저와 언어 감지로 입력 라우팅하기
Bluetape4k Text Part 1: 텍스트 처리의 시작점과 품질 기준
Spring Boot 4 워크숍의 Jackson 3 전환
배치 벤치마크 재설계: measureTimeMillis에서 kotlinx-benchmark로
Exposed R2DBC Workshop: Ktor 멀티테넌트 라우팅 패턴
Bluetape4k Graph Part 5: 가상 스레드 벤치마크 해석
bluetape4k-dependencies 제작기 Part 3: Maven Central에는 롤백 버튼이 없다
bluetape4k-dependencies 제작기 Part 2: 1.0.0 BOM을 공개 계약으로 만들기
bluetape4k-dependencies 제작기 Part 1: 중앙 BOM이 필요한 이유
bluetape4k-dependencies 1.3.0 활용기 Part 4: 입력 경계와 자원 안전성
bluetape4k-dependencies 1.3.0 활용기 Part 3: 운영에서 드러나는 신호
bluetape4k-dependencies 1.3.0 활용기 Part 2: 서비스 경계에 맞는 모듈 조합
bluetape4k-dependencies 사용 가이드: 여러 라이브러리 함께 사용하기
bluetape4k-dependencies 1.3.0 활용기 Part 1: 기능 보강과 경계 정리
전역 고유 ID 생성기 성능 개선기: Go와 Kotlin 비교
Bluetape4k Graph Part 4: 워크숍 시나리오와 서비스 통합
Bluetape4k Graph Part 3: 그래프 입출력과 벤치마크 해석
Bluetape4k Graph Part 2: 핵심 API와 실행 모델
Bluetape4k Graph Part 1: 그래프 데이터베이스 선택 기준
Bluetape4k JaVers Part 3: DDD와 워크숍 감사 예제
Bluetape4k JaVers Part 2: Exposed, Redis, Kafka 영속 저장소 선택
Bluetape4k JaVers Part 1: 감사와 객체 차이 비교의 기본 모델
Bluetape4k AWS Part 5: 실전 예제로 적용하기
Bluetape4k AWS Part 4: Spring Cloud AWS와 비교하기
Bluetape4k AWS Part 3: Spring Boot와 Ktor 통합
Bluetape4k AWS Part 2: 핵심 모듈과 AWS 서비스 지원 현황
Bluetape4k AWS Part 1: Kotlin 서비스의 AWS 작업대
Bluetape4k Leader Part 5: 백엔드, 운영 기능, 벤치마크
Bluetape4k Leader Part 4: Spring Boot와 Ktor 통합
Bluetape4k Leader Part 3: 복수 리더와 전략 선출
Bluetape4k Leader Part 2: 핵심 API와 실행 모델
Bluetape4k Leader Part 1: 리더 선출의 기본 모델
Bluetape4k Exposed Part 5: 실전 예제 - 캐시 전략과 멀티테넌시
Bluetape4k Exposed Part 4: JSON, 암호화, 다이얼렉트
Bluetape4k Exposed Part 3: R2DBC, 코루틴, 가상 스레드
Bluetape4k Exposed Part 2: JDBC 저장소와 SQL DSL
Bluetape4k Exposed Part 1: 왜 Exposed인가
Bluetape4k Projects Part 6: Spring Boot 4와 Ktor
Bluetape4k Projects Part 5: 유틸리티와 도입 경로
Bluetape4k Projects Part 4: 데이터와 인프라
Bluetape4k Projects Part 3: 바이트가 지나가는 길
Bluetape4k Projects Part 2: 공통 기반의 안쪽
Bluetape4k Projects Part 1: 공유 Kotlin/JVM 기반
Bluetape4k Cache Part 4: Workshop 예제로 캐시 전략 감 잡기
Bluetape4k Cache Part 3: Near Cache와 Exposed로 캐싱 전략 만들기
Bluetape4k Cache Part 2: Near Cache, Redis 왕복을 줄이는 현실적인 방법
Bluetape4k Cache Part 1: 캐시 모듈은 왜 이렇게 생겼나
Virtual Threads 4편: Java 21과 Java 25를 하나의 API로 감추기
Virtual Threads 3편: JDBC가 R2DBC를 생각보다 자주 이긴 이유
Virtual Threads 2편: 실전에서 바로 걸리는 규칙들
Virtual Threads 1편: 저비용이지만 마법은 아닌 스레드
부끄러운 실수가 더 나은 안전장치를 만들 때
Ktor CIO가 HTTP 벤치마크를 이상하게 만들었을 때
CSV Writer가 불필요한 우회 경로를 걷어냈을 때
Okio 세그먼트로 CSV 파서 할당 줄이기
순수 JVM에서 libvips까지: bluetape4k 이미지 처리 벤치마크
Backend 서비스는 언제 GraphDB를 도입해야 할까?
Bluetape4k 생태계 한눈에 보기
AI와 일하는 환경을 인프라로 만들기
AI와 3개월 동안 키운 대규모 Kotlin 라이브러리 생태계
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