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Dev.toBackend
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Local Calculation Engine 도입을 통한 서버 응답 시간 sub-10ms 달성
Designing an In-Game Inflation Tracking Algorithm for Web Utility Apps
AI 요약
Context
정적 JSON 테이블 기반의 데이터 관리로 인한 48~72시간의 데이터 지연 발생. 실시간 수요 변동이 극심한 게임 내 시장 경제 특성상 기존의 정적 구조로는 정확한 가치 산정 불가능.
Technical Solution
- 단순 가격 기반 산출에서 벗어나 Transactional Velocity($V$)와 Active Circulation($C$)을 활용한 Dynamic Velocity Multiplier($M_v$) 알고리즘 설계
- 60분 롤링 윈도우 기반의 거래 시도량과 드랍 레이트 기반의 유동성 지표를 결합한 수요 가중치 모델 적용
- 서버 부하 분산을 위해 Macro-level Multiplier를 5분 단위로 Global Cache 처리하는 전략 채택
- DB Read 연산을 제거하고 가벼운 JavaScript 기반의 Local Calculation Engine을 클라이언트 브라우저에 배치
- 서버리스 인스턴스의 크래시 방지를 위해 복잡한 쿼리 연산을 클라이언트로 위임하는 Decoupling 구조 구현
실천 포인트
1. 데이터 업데이트 주기와 실제 시장 변동성 간의 Gap 분석
2. 반복적인 Heavy Query를 대체할 수 있는 수학적 모델 및 Multiplier 정의
3. Global Cache와 Local Calculation의 적절한 책임 분리 설계
4. 서버리스 환경의 리소스 제한을 고려한 연산 오프로딩 전략 검토