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Over-engineering 제거를 통한 Search Latency 47s에서 50ms로 단축
The 57th Attempt: When Your "Meta-Promotion" Strategy Becomes the Main Product
AI 요약
Context
AI 기반 Semantic Search와 복잡한 Relational Database Indexing을 도입한 Knowledge Management System 구축 시도. 과도한 설계로 인한 높은 검색 지연 시간과 유지보수 복잡성으로 실제 사용성 저하 발생.
Technical Solution
- Semantic Search Engine 및 Neural Network 기반 추천 로직을 제거한 Simple Text Search 구조 전환
- 복잡한 Join 쿼리와 Multi-level Caching 레이어를 폐기한 단순 Repository 조회 방식 채택
- Java Stream API의 filter 및 contains 메서드를 활용한 In-memory 기반의 대소문자 구분 없는 문자열 검색 구현
- 최신 생성일 기준 정렬 및 limit(50) 적용을 통한 응답 데이터 셋 최적화
- Java Spring Boot와 MySQL 기반의 최소 기능 API 설계로 시스템 복잡도 최소화
실천 포인트
1. 문제 해결 전 필수 요구사항과 Over-engineering 가능성 검토
2. AI/ML 도입 전 단순 알고리즘을 통한 Baseline 성능 측정
3. 복잡한 DB Schema 설계 전 데이터 액세스 패턴 단순화 가능 여부 확인