토스ㅣSLASH 24 - 대규모 사용자 기반의 마이데이터 서비스 안정적으로 운영하기
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AI 핵심 요약
여러 금융기관 API에 의존하는 마이데이터 서비스는 기관 장애가 토스 내부로 전파될 수 있고, 느린 응답과 특정 시간대의 배치 트래픽이 시스템 부담을 키웠습니다. 서버별 서킷 브레이커의 상태 불일치를 해결하기 위해 Kafka 통계를 모으는 별도 코디네이터를 만들고, 장애 기관의 호출을 시스템 전체에서 제어했습니다. 오래 걸리는 자산 등록은 웹소켓으로 진행 상황을 전달해 요청을 먼저 반환하도록 바꾸고, 배치 호출은 사용자 이용 패턴에 따라 분산하며 Kotlin 코루틴과 채널로 처리량을 조절했습니다. 발표에서는 이 같은 문제 중심의 설계가 공용 리소스 점유와 피크 부하를 낮추고 운영 자동화를 돕는다고 설명했습니다.
- 서버별 서킷 브레이커는 트래픽 분포에 따라 상태가 달라질 수 있으므로, 시스템 전체의 실패 통계를 모아 제어하는 방식을 고려하세요.
- 장애 대응과 운영 자동화 기능은 핵심 서비스와 분리하면 장애 전파를 줄이고 독립적으로 확장하기 쉽습니다.
- 오래 걸리는 작업은 웹소켓으로 진행 상황을 전달해 클라이언트 응답을 먼저 끝내면 공용 네트워크 리소스 점유를 줄일 수 있습니다.
- 배치 작업은 사용자 호출 패턴에 맞춰 날짜별 부하를 조절하고, 코루틴 채널과 작은 단위의 처리로 순간적인 동시 호출을 제한할 수 있습니다.
소개
트래픽이 쏟아지는 마이데이터 서비스, 과연 어떻게 안정적으로 운영할 수 있을까요? 서비스 운영 과정에서 마주했던 여러 과제들과 기술적인 의사결정을 소개합니다. 신윤재 / Server Developer 토스 개발자 컨퍼런스 SLASH에 대한 자세한 정보는 👉🏻 https://toss.im/slash-24 컨퍼런스 및 세션에 대한 문의는 👉🏻 slash@toss.im 토스에 합류하고 싶다면 👉🏻 https://toss.im/career/jobs #토스 #개발자컨퍼런스 #SLASH #SLASH24 #mydata #backend 유의 사항 *본 발표자료의 저작권은 연사에 있으며, 저작권자의 사전 서면 동의 없이 자료의 일부 또는 전부를 이용하거나 배포할 수 없습니다. *또한 해당 자료를 복제하여 SLASH 행사 홈페이지를 제외한 온라인상에 게재하는 행위는 연사가 동의한 저작권 및 배포전송권에 위배됩니다. *토스가 다루는 모든 개인정보는 고객에게 동의를 받은 후에 처...
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