추천시스템 성장 일지: 데이터 엔지니어 편 #우아콘2023 #우아한형제들
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AI 핵심 요약
우아한형제들 추천시스템팀은 데이터 사이언티스트의 모델 개발부터 사용자에게 추천을 전달하는 API까지 지원하며, 가게 추천에는 오프라인 예측을, 장바구니 상품 추천에는 온라인 예측을 적용했습니다. 초기에는 추천 결과를 데이터베이스에 직접 전달했지만 팀 간 배포 조율과 DB 제약이 커지자 API로 필요한 입력과 실험 정보만 주고받도록 바꿨습니다. Airflow의 SSH 기반 GPU 작업은 컨테이너와 Kubernetes Pod 실행으로 전환해 의존성과 리소스를 관리했고, 실시간 이벤트는 Kafka·Flink 파이프라인으로 수집해 추천팀 내부에서 가공하도록 했습니다. 제한된 인력으로 모든 시스템을 직접 운영하기보다 잘하는 팀의 서비스를 활용하고, 기술 자체보다 당면한 목표에 집중하는 것이 성장 과정의 핵심 교훈이었습니다.
- 예측 지연 시간과 서비스 요구사항에 따라 오프라인 예측과 온라인 예측을 선택하고, 두 방식을 함께 쓰는 것도 고려하세요.
- Airflow에서 SSH로 GPU 서버를 직접 다루던 방식을 Kubernetes Pod와 컨테이너 기반 작업으로 바꾸면 실행 환경과 리소스 요구량을 명시적으로 관리할 수 있습니다.
- 추천 API에는 사용자 등 핵심 입력과 실험 정보를 주고받아 팀 간 데이터 포맷·DB 스키마 의존성을 줄이세요.
- 실시간 데이터 요구가 바뀔 때마다 다른 서버에 의존하지 않도록 Kafka와 Flink 기반 파이프라인을 두고, 필요한 형태로 가공해 제공할 수 있습니다.
- 팀의 핵심 목표와 역량을 기준으로 직접 운영할 것과 다른 팀의 서비스를 활용할 것을 구분하고, 당장 필요하지 않은 개선은 백로그로 미루세요.
소개
[WOOWACON2023 세션 다시보기] 👉 세션 설명 추천시스템팀이 만들어지고 본격적으로 추천 서비스 개발이 시작된 지도 어느덧 2년이 지났습니다. 이제 두 돌이 된 추천시스템은 지금 어떤 모습일까요? 추천시스템의 아키텍처와 데이터 파이프라인을 소개합니다. 그리고 지금의 추천시스템의 모습을 가능하게 해준 몇 가지 중요 포인트들을 공유합니다ㅤ ㅤ 👉 발표자 소개 추천시스템 김정헌 누구보다 디지털 미니멀리즘에 관심이 많은 개발자. 추천시스템팀에서 추천 서비스 전반을 개발하고 있습니다. 👍 추천 대상 추천, 검색 등 AI / ML 서비스 개발을 막 시작했거나 시작해보려는 개발자 🙋🏻♀️ 세션에 대해 궁금한 점이 있다면 dev_relations@woowahan.com 으로 문의주시기 바랍니다.
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