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배달의민족 모든 푸드주문 데이터, 서비스 중단 없이 DocumentDB 전환하기 #우아콘2025 #우아한형제들
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배달의민족 모든 푸드주문 데이터, 서비스 중단 없이 DocumentDB 전환하기 #우아콘2025 #우아한형제들

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AI 핵심 요약

배달의민족 푸드 주문의 수십억 건 데이터를 MongoDB에서 AWS DocumentDB로 옮기면서, 운영 단일화와 비용 절감을 추진하되 무중단과 데이터 정합성을 최우선으로 삼았다. 변경이 적은 데이터는 `mongodump`·`mongorestore`로 옮기고 실시간 변경분은 Kafka 기반 CDC로 동기화했으며, 이벤트 키를 문서 ID로 맞춰 순서를 보장했다. 애플리케이션에는 단계적 읽기 전환과 양쪽 조회 결과 비교를 적용하고, 성능·인덱스·정합성을 검증한 뒤 쓰기 전환과 롤백 계획까지 마련했다. 이 과정에서 인덱스 선택 오류와 대용량 인덱스 생성 결함 등을 해결해 서비스 중단 없이 전환을 마쳤고, 비용을 약 45% 절감했다.

  • CDC 이벤트의 Kafka 키를 문서 ID로 고정해야 같은 문서의 생성·수정 순서가 뒤바뀌는 일을 막을 수 있다.
  • 대량 덤프에서는 필드의 실제 BSON 타입과 샤드 청크 이동 시점을 확인하고, 인덱스 빌드 중에는 로컬 스토리지도 모니터링해야 한다.
  • DocumentDB의 커서 유휴 시간 제한은 변경할 수 없으므로 배치 크기나 페이징을 조정해 다음 getMore 요청이 늦어지지 않게 한다.
  • 읽기 전환은 트래픽을 단계적으로 늘리고 두 DB의 결과를 비교해 불일치 시 기존 DB 응답을 반환하는 방식으로 검증할 수 있다.
  • 쓰기 전환 전에 역동기화와 데이터 소스 전환 수단을 마련하면 문제가 생겼을 때 롤백 시간을 줄일 수 있다.

소개

[세션 설명] 배달의민족의 핵심 푸드주문 서비스 데이터베이스를 AWS DocumentDB로 이관한 과정을 공유합니다. 이번 세션에서는 모든 푸드 주문 데이터를 서비스 중단 없이 안전하게 이전하기 위해 세웠던 전략과, 실제 이관 과정에서 마주쳤던 다양한 문제들을 다루고자 합니다. 전환을 통해 월간 비용을 약 절반 가까이 절감하는 성과도 얻을 수 있었으며, 이 과정에서 DBA로서 고려했던 데이터 정합성, 성능 검증, 장애 대응 전략뿐 아니라, 백엔드 개발자로서 서비스에 영향을 최소화하기 위해 고민했던 코드 변경과 트래픽 전환 과정도 함께 소개합니다. [발표자 소개] 김가림(데이터베이스 엔지니어), 박수영(서버 개발자)

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