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How I built voice-type
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Infrastructure

오버엔지니어링을 걷어낸 실용적 데이터 파이프라인 설계

How I built voice-type

Erik Novikov2026년 4월 7일2intermediate

Context

전문 매치 데이터 탐색을 위한 정밀한 필터링 도구 부재. 효율적인 데이터 수집과 빠른 검색 성능을 제공하는 분석 플랫폼 필요.

Technical Solution

  • OpenDota API에서 데이터를 수집하여 PostgreSQL RDS에 저장하는 실시간 ETL 파이프라인 구축
  • 이름 검색 성능 향상을 위해 PostgreSQL의 pg_trgm 확장 모듈을 활용한 유사도 검색 적용
  • 복잡한 SQS 기반 분산 구조 대신 단일 Lambda 모놀리스 아키텍처를 채택하여 배포 단순화 및 Warm Start 효율 극대화
  • go-chi 라이브러리를 통한 API 라우팅 통합으로 코드베이스 관리 단일화
  • S3와 CloudFront를 조합한 정적 웹 호스팅 및 GitHub Actions OIDC 인증 기반의 자동화된 CI/CD 파이프라인 구현

Key Takeaway

독립적인 배포 팀이나 특정 경로의 높은 동시성 요구사항이 없다면, 복잡한 마이크로서비스보다 단순한 모놀리스 구조가 유지보수와 성능 면에서 유리함.


초기 설계 단계에서 과도한 분산 아키텍처를 지양하고, 실제 병목 지점이 확인된 시점에 Provisioned Concurrency 등의 최적화를 검토할 것

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