A
AWS
October 21, 20252회
당근의 AWS 기반 피처 플랫폼 구축 여정, Part 1: 구축 배경과 피처 서빙

간단 소개
당근이 추천 시스템 고도화를 위해 AWS 기반 피처 플랫폼을 구축하고, Multi-level cache를 활용한 피처 서빙 아키텍처와 최적화 전략을 설명합니다.
AI Summary
피처 플랫폼 구축 배경
- 당근은 추천 시스템 고도화를 위해 기존 피처 관리의 한계(서버 의존성, 확장성, 신뢰성 부족)를 해결하고자 AWS 기반 피처 플랫폼을 구축했습니다.
- 이는 다양한 피처의 효율적 관리와 실시간 서빙을 위한 독립 서비스입니다.
피처 서빙 아키텍처 및 최적화
- 피처 서빙은 EKS, ElastiCache, DynamoDB를 활용한 Multi-level cache 구조로, 3단계 캐시 전략(Local, Remote, DB)으로 낮은 레이턴시를 제공합니다.
- 스키마는 '피처그룹' 개념 기반이며, 캐시 미스, 정합성, 관통 문제 해결을 위해 PEE, Soft/Hard TTL, Negative Caching 등 최적화 기법을 적용했습니다.
- 현재 100K RPS 이상을 P99 30ms 이하로 안정 처리하며 높은 확장성을 확보했고, 향후 대용량 캐싱, 캐시 효율화 등을 계획 중입니다.
Next Feeds

Tech Topic 기술블로그 개선 실험 - 콘텐트, 성능, SEO, AEO
SK플래닛 Tech Topic 기술블로그가 콘텐트, 성능, SEO, AEO 개선 실험을 통해 방문자 수를 크게 늘린 사례를 공유합니다.
기술 블로그Tech TopicSEOAEO성능 개선
2025. 10. 21.
skplanet

AI뒤에 사람 있어요: Human-in-the-loop를 위한 VLMOps 어드민 구축기
무신사가 AI 모델의 한계를 보완하고 서비스 최적화를 위해 Human-in-the-loop 기반 VLMOps 어드민을 구축하여 데이터 검증 및 운영 효율을 크게 향상시킨 사례입니다.
Human-in-the-loopVLMOpsVLM데이터 오퍼레이션어드민 툴
2025. 10. 19.
무신사

제1회 리멤버 사내 해커톤을 마치며
리멤버가 AWS와 함께 'Gen AI 해커톤'을 성공적으로 개최하고, 참가자들의 열정과 아이디어에 감탄하며 AI 여정의 시작을 알린 후기.
리멤버해커톤Gen AIAWSAI/LLM
2025. 10. 19.
리멤버

KPT 회고, 이렇게 했더니 스쿼드 문화가 바뀌었습니다: 올리브영 주문결제 스쿼드의 애자일 성장기
올리브영 주문결제 스쿼드가 KPT 회고와 PR 템플릿, 데일리 스크럼, 장바구니 캐싱 도입으로 애자일 문화를 정착시키고 코드 품질, 협업, 서비스 안정성을 크게 개선한 경험을 공유합니다.
KPT 회고애자일코드 리뷰데일리 스크럼장바구니 캐싱
2025. 10. 17.
올리브영

AWS PrivateLink로 만드는 안전한 프라이빗 네트워크
AWS PrivateLink 구축 시 NLB Health Check 실패 문제를 Ingress 정책으로 해결하고, 안정적인 프라이빗 네트워크 구성 방안을 제시합니다.
AWS PrivateLinkNLBHealth CheckALBVPC
2025. 10. 17.
여기어때

멀티모듈 프로젝트, 왜 그리고 어떻게 해야 할까?
대규모 백엔드 애플리케이션의 복잡성 해결을 위해 멀티모듈 구조를 도입하고, 장단점 및 설계 고려사항을 제시한다.
멀티모듈클린 아키텍처모놀리식의존성 관리리팩토링
2025. 10. 17.
여기어때