Ad Management 파트 서버 개발자의 지역 타게팅 개선기

간단 소개

Ad Management 파트에서 지역 타겟팅 기능 개선을 통해 데이터 크기를 최적화하고 성능을 향상시킨 경험 공유.

AI Summary

문제 발견 및 분석
- 지역 타겟팅 기능에서 특정 지역(군, 구)을 다수 등록 시 **ElasticSearch 5 (ES5)**의 패킷 크기 제한 초과 문제 발생
- 지역 정보의 통신 사이즈 증가로 인한 성능 저하 가능성 및 ES8 마이그레이션 계획 존재
해결책 및 결과
- Convex Hull 알고리즘(Graham Scan)을 적용하여 지역 데이터 크기 획기적으로 감소 (약 94.7% 감소)
- 데이터베이스 파일 크기 감소 (4.9mb -> 262kb), 최대 지역 데이터 크기 감소 (3kb)
- 지역 타겟팅 오차율 증가 (최대 4~5%) 하지만 팀에서 성능 개선을 고려하여 허용 가능한 수준으로 판단
개선 및 교훈
- Convex Hull의 겹치는 부분에 대한 추가 개선 필요성 인식
- 테스트 환경의 중요성 강조: 지역 데이터 서비스 스테이징 환경 설정 및 테스트폰 할당 방법 개선 필요