결제 승인 윈도우 120ms 확보를 위한 Fraud Detection 파이프라인 최적화

Context

결제 승인 시간 내에 Fraud Scoring을 완료해야 하는 엄격한 Latency 제약 조건 존재. 트래픽 증가에 따라 순차적 Feature Store 조회로 인한 p99 Latency 상승 및 SLA 위반 발생.

Technical Solution

• Feature Store 조회 방식을 Sequential에서 Parallel로 전환하여 데이터 추출 시간 60% 단축
• Request-time 연산을 제거하고 Stream Processor를 통한 Velocity Counter 사전 집계 구조 도입
• Resource Contention 방지를 위해 Model Inference 엔진을 격리된 Sidecar 패턴으로 배치
• 시스템 장애 및 타임아웃 상황에 대비한 Fallback Scoring 경로 사전 설계로 가용성 확보
• Model 성능 검증을 위해 실 트래픽을 활용한 Shadow Scoring 환경 구축
• Feature Store를 내부 구현체가 아닌 명확한 SLA와 계약을 가진 독립 플랫폼으로 분리