Preview data / if(kakao)2022
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AI 핵심 요약
if(kakao)2022 데이터 트랙은 데이터의 종류와 양이 늘어나는 상황에서 이를 처리하고 활용한 여섯 가지 사례를 소개한다. 카카오페이는 1억 건 규모의 데이터를 빠르게 처리하기 위한 배치 성능 개선을 다루고, 카카오는 MySQL 환경에 InnoDB Cluster를 적용한 방식과 자체 하둡 플랫폼 KHP의 아키텍처·개발·운영 경험을 공유한다. 카카오게임즈는 모바일 게임 로그의 생성부터 수집·처리·활용까지의 흐름과 오딘의 이상 사용자 탐지 사례를 소개하며, 카카오는 대규모 데이터 환경을 지원하는 분석 플랫폼의 변화 과정을 설명한다. 각 사례는 데이터 처리 기술뿐 아니라 플랫폼 운영과 실제 서비스 활용까지 함께 고려해야 한다는 점을 보여준다.
- 대량 배치 처리에서는 데이터 규모와 처리 시간을 기준으로 병목을 찾아 성능을 개선한다.
- InnoDB Cluster를 도입할 때는 기존 MySQL 환경과 운영 방식에 맞는 아키텍처를 검토한다.
- 데이터 플랫폼은 개발뿐 아니라 마이그레이션과 운영 경험까지 고려해 설계해야 한다.
- 게임 로그는 생성·수집·처리·활용의 흐름을 연결해 살펴보면 분석과 이상 사용자 탐지에 활용할 수 있다.
소개
if(kakao)2022 컨퍼런스에서 data 관련 기술 발표세션을 소개합니다. 02:24 1. Batch Performance 극한으로 끌어올리기: 1억 건 데이터 처리를 위한 노력 by 안성훈(benny.ahn) 카카오페이 정산플랫폼팀 베니입니다. 서버 Performance 개선에 관심이 많습니다. 02:38 2. InnoDBCluster for kakao by 김근표(pio.p) 카카오에서 MySQL Database 를 운영하고 있는 피오입니다. 03:12 3. Kakao Hadoop Plaform (KHP): 카카오 하둡 플랫폼의 아키텍처와 개발/운영에 대한 이야기 by 국성표(elixir.kook) 카카오 내 하둡 클러스터를 효율적으로 운영하기 위해 힘쓰고 있습니다. KHP 프로젝트 중에는 배포판 PL을 맡았으며, 최근에는 Spark, Kafka 관련 업무를 수행하고 있습니다. 03:34 4. 생성부터 활용까지, 게임데이터 Flow 따라가기 by 이학희(kyle.l...
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