늘어가는 조회트래픽 Elasticsearch로 분산시키기

간단 소개

늘어나는 조회 트래픽을 Elasticsearch로 분산시킨 경험 공유: 도입 배경, 과정, 결과, 운영 팁, Opensearch 전환 및 성능 비교.

AI Summary

Elasticsearch 도입 배경 및 이유
- 기존 DB의 조회 트래픽 증가와 인덱스 추가 한계로 인해 조회용 DB 도입 필요성 대두
- **Elasticsearch(ES)**를 선택한 이유는 역인덱스 구조와 빠른 검색 성능, 그리고 사내 운영 지원 때문
Elasticsearch 도입 과정 및 결과
- DB 데이터 동기화 및 리뷰 작성/조회 flow 구축
- CQRS 패턴 적용 및 feature toggle을 통한 점진적 도입, 자동 fallback 시스템 구축
- ES 운영 팁: 필드 매핑(keyword vs text, object vs nested), 샤딩 전략(_routing 활용)
Opensearch 전환 및 성능 비교
- Opensearch 소개 및 Elasticsearch와의 성능 비교
- NAVER ENGINEERING DAY에서 발표된 내용으로, 트래픽 분산 및 Elasticsearch/Opensearch에 대한 경험 공유