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데이터 규모 확장에 따른 시스템 복잡성 해결 및 신뢰성 중심 아키텍처 설계
Big Data Is Not Just About “Huge Data”
AI 요약
Context
단순 데이터 저장을 넘어 API, IoT, Log 등 다각화된 데이터 소스 유입으로 인한 관리 복잡도 증가. 데이터 규모 100배 확장 시 기존 쿼리 및 Spark Job의 효율성 급감으로 인한 프로덕션 장애 발생.
Technical Solution
- 데이터 규모 확장에 따른 성능 저하 방지를 위한 Partitioning 및 Distributed Processing 도입
- 리소스 낭비 최소화 및 처리 효율 개선을 위한 Incremental Loading 구조 설계
- 파이프라인 장애 복구 및 데이터 일관성 유지를 위한 Retry 메커니즘 및 Recovery 전략 수립
- 시스템 가시성 확보를 통한 2 AM 장애 분석 및 병목 지점 파악을 위한 Monitoring 및 Observability 강화
- AI 시스템의 데이터 품질 확보를 위한 Scalable Storage 기반의 안정적 파이프라인 구축
실천 포인트
1. 데이터 규모 100배 증가 시나리오를 가정한 쿼리 성능 및 리소스 소비량 사전 검증
2. 툴 선정보다 Partitioning 전략, Failure Recovery, Retry 정책 등 아키텍처 결정 사항 우선 검토
3. 단순 처리 로직 구현보다 Observability 도구 도입을 통한 프로덕션 운영 안정성 확보