Petabyte 규모 Social Graph 데이터 100% 무중단 Migration 달성

Migrating Data Ingestion Systems at Meta Scale

2026년 5월 12일10분advanced

AI 요약

Context

MySQL 기반의 거대 Social Graph 데이터를 처리하는 Legacy 시스템의 데이터 Landing 타임 제약 및 안정성 저하 문제 발생. 고객 중심의 분산 파이프라인 구조로 인해 Hyperscale 환경에서의 관리 효율성 및 신뢰성 확보에 한계 직면.

Customer-owned Pipeline에서 Self-managed Data Warehouse Service로 전환하여 아키텍처 단순화 및 관리 효율 증대
Shadow Phase 도입을 통한 Production 데이터 기반의 사전 검증 및 격리된 환경 내 Root Cause 분석 체계 구축
Reverse Shadow Phase 설계를 통해 신규 시스템을 Production에 적용하면서 기존 시스템을 백업으로 유지하는 빠른 Rollback 구조 확보
Row count 및 Checksum 비교 기반의 Data Integrity 검증 프로세스를 Migration Lifecycle의 필수 관문으로 설정
CDC Full Dump 비용 최적화를 위해 기존 시스템의 Snapshot Partition을 재사용하는 전략적 데이터 로딩 수행
Throughput 및 Priority 기준의 Batch Migration 전략을 통해 한정된 인프라 리소스 내 처리 효율 극대화

실천 포인트

1. 신규 시스템 전환 전 Row count 및 Checksum 기반의 데이터 무결성 검증 자동화 여부 확인

2. Production 데이터 기반의 Shadow Job 운영을 통한 리소스 쿼타 및 성능 회귀 분석 수행

3. 즉각적인 Rollback을 위해 기존 시스템을 Shadow로 유지하는 Reverse Shadow 구조 검토

4. Full Dump와 같은 고비용 작업 최소화를 위한 기존 데이터 파티션 재사용 방안 설계

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