Redis 분산 락과 RAG 기반 AI 분석을 결합한 실시간 회의 플랫폼 설계

I Built an AI-Powered Meeting Platform From Scratch — Here’s How It Actually Works

Anupam Kumar2026년 6월 3일6분advanced

AI 요약

Context

다수 참여자가 접속하는 실시간 화상 회의 환경에서 프로세스 간 상태 동기화와 대규모 트랜스크립트 데이터의 효율적 분석 필요성 증대. 단순 영상 송수신을 넘어 실시간 감정 분석과 문맥 기반 검색을 통합하는 분산 시스템 구조 설계 요구.

Technical Solution

Redis Hash 기반의 Shared Room State 설계를 통한 다중 Node.js 인스턴스 간 상태 일관성 확보
Redis SET NX PX 및 Lua 스크립트를 활용한 분산 락 구현으로 룸 진입 시 발생하는 Race Condition 방지
SSRC 및 Web Audio API AnalyserNode를 병행하는 Dynamic Active Speaker Detection 체계 구축
Socket.IO 기반의 전용 연결을 통해 미디어 데이터를 Emotion Service로 직접 전송하여 백엔드 부하 분산 및 Backpressure 제어
BullMQ 비동기 워커를 통한 Transcript Indexing 처리로 API 응답 지연 방지 및 시스템 가용성 확보
MongoDB Vector Search와 Maximum Marginal Relevance(MMR)를 결합한 RAG 파이프라인으로 답변의 다양성과 정확도 최적화

실천 포인트

- 분산 서버 환경에서 공유 상태 관리 시 Redis Hash와 Distributed Lock 도입 검토 - 대용량 미디어 스트림 처리 시 메인 API 서버를 거치지 않는 전용 서비스 연결 구조 설계 - LLM 기반 검색 구현 시 단순 Vector Search 외에 MMR 기법을 통한 결과 다양성 확보 - 무거운 임베딩 및 인덱싱 작업은 BullMQ와 같은 메시지 큐를 통한 비동기 처리 프로세스 분리

태그

#Redis #RAG #Event-Driven #WebRTC #Distributed Lock

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