토
토스
December 16, 20252회
고객은 절대 기다려주지 않는다: 빠른 데이터 서빙으로 고객 만족도를 수직 상승 시키는 법

간단 소개
토스페이먼츠가 폭증하는 데이터를 안정적이고 빠르게 서빙하기 위해 Elasticsearch, Druid, StarRocks를 활용한 아키텍처 진화 과정과 최적화 전략을 설명합니다.
AI Summary
토스페이먼츠의 데이터 서빙 진화
- 초기 모놀리식 구조에서 MSA 전환 후 데이터 폭증에 따른 안정적이고 빠른 서빙 문제 직면.
- Elasticsearch로 검색 니즈 해결, CQRS 아키텍처와 Apache Druid 도입으로 실시간 집계 및 수평 확장성 확보.
- Druid는 시계열 데이터 최적화, 자동 인덱싱, 비용 효율성 장점. Druid의 한계와 StarRocks 도입
- Druid는 과거 데이터 재적재, 멱등성 처리, 데이터 파편화, 복잡한 운영 등 한계 노출.
- 복잡한 도메인 간 데이터 결합 및 조인 성능 요구 증대.
- StarRocks 도입으로 멱등성 처리, 압도적인 조인 성능, 단순한 아키텍처, 분석 시스템과의 통일성 확보. StarRocks 최적화 및 현재 아키텍처
- Colocation Group으로 조인 시 네트워크 이동 최소화, Prefix Index로 데이터 스캔 범위 극소화하여 성능 극대화.
- 현재 CDC/메시지 발행, Kafka/Flink, StarRocks, Elasticsearch를 결합한 하이브리드 아키텍처로 고객 만족도 향상.
- 핵심 원칙: '적게 읽도록 설계'하여 빠르고 효율적이며 정확한 데이터 서빙 구현.
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