ActionBase: 실시간 유저 활동 데이터 서빙 시스템 소개 / if(kakaoAI)2024
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AI 핵심 요약
서비스마다 대규모 유저 행동 데이터를 따로 저장·관리하면서 즉시 활용하기 어려웠던 문제를 해결하기 위해, 카카오 커머스는 HBase 기반 실시간 서빙 시스템 ActionBase를 구축했습니다. 액터·타겟·액션·컨텍스트·시간으로 활동을 모델링하고, 관계 엣지와 카운터·인덱스를 함께 저장해 조회·집계·목록 쿼리를 지원하며 REST API로 제공합니다. Kafka의 WAL·CDC와 스냅샷을 이용해 데이터 변경과 마이그레이션을 처리하고, 분산 락·멱등성·섀도우 테스트로 일관성과 운영 안정성을 확보했습니다. 선물하기 위시와 쇼핑하기 최근 본 상품 등에 적용해 초당 수십만 건의 요청을 처리하고 평균 5ms 응답을 제공했으며, 공통 활동 데이터 모델이 여러 서비스 기능에 재사용될 수 있음을 보여줬습니다.
- 유저 활동을 액터·타겟·액션·컨텍스트·시간으로 모델링하면 여러 서비스의 행동 데이터를 일관된 스키마로 다룰 수 있습니다.
- 조회 패턴에 맞춰 관계 엣지, 카운터, 인덱스를 함께 저장하면 단건 확인·집계·목록 조회를 각각 효율화할 수 있습니다.
- 카운터와 인덱스처럼 여러 데이터를 함께 갱신해야 할 때는 분산 락을 활용한 비관적 동시성 제어가 유용합니다.
- 최종 일관성을 기본으로 두되, 사용자에게 즉시 반영되어야 하는 기능에는 세션 내 읽기 일관성을 적용할 수 있습니다.
- Kafka 기반 WAL·CDC와 스냅샷을 조합하고, 실트래픽 섀도우 테스트를 배포 전에 수행해 마이그레이션과 릴리스 위험을 줄입니다.
소개
대규모 실시간 유저 활동 데이터 서빙 시스템, ActionBase를 소개합니다. #데이터처리 #실시간시스템 #빅데이터 #유저행동분석 #데이터베이스 늘 더 나은 방법을 고민하는 개발자 Emeth입니다. 발표자료 보기 👉 https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao24-78 if(kakaoAI)2024에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #AI #기술 #개발 #ifkakaoAI2024
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