[요기요 카오스 엔지니어링 (2)] 카오스 실험 결과 정리하기
Stage 환경에서 Locust 트래픽을 기반으로 카오스 실험 결과를 정리했습니다. Pod 지연과 외부 API 차단이 서비스와 사용자 경험에 미치는 영향을 확인하고 개선 포인트를 도출했습니다.
Stage 환경에서 Locust 트래픽을 기반으로 카오스 실험 결과를 정리했습니다. Pod 지연과 외부 API 차단이 서비스와 사용자 경험에 미치는 영향을 확인하고 개선 포인트를 도출했습니다.

고객 타게팅 정교화를 위해 주문·쿠폰·장바구니 데이터를 ClickHouse 기반 OLAP로 옮긴 과정을 정리했습니다. 다만 ReplacingMergeTree, JOIN, Point Query 한계를 보완하려고 하이브리드 아키텍처를 함께 도입했습니다.

고객 타게팅 정교화를 위해 대용량 커머스 데이터를 처리할 OLAP로 ClickHouse를 도입했습니다. 다만 JOIN, Point Query, 업데이트성 데이터 제약은 Hot/Cold 분리와 보조 저장소로 보완했습니다.


Amazon EKS 전환 이후 누적된 운영 toil을 줄이기 위해 Kiro로 Spec-driven IDP를 구축한 사례를 소개했습니다. 문서화된 요구사항과 체크리스트 기반 자동화로 개발자 셀프서비스와 운영 효율을 높였습니다.

뱅크샐러드는 게임형 앱테크 서비스의 데이터 정합성을 위해 낙관적 락을 적용했습니다. 버전 필드와 상태 분리, 시간 차분 정산으로 재시도 없이도 안정성을 확보했습니다.
이구위크 전시 장애는 Redis의 네트워크 대역폭 초과와 버스트 크레딧 소진으로 발생했습니다. 이후 노드 스케일업, 모니터링 강화, 로컬 캐시 도입으로 재발 방지와 성능 개선을 진행했습니다.
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Elasticsearch 데이터 노드 재시작 시 캐시 미적재로 레이턴시가 급증하는 문제를 다뤘습니다. search-coordinator와 웜업 절차로 배포 중에도 안정적으로 트래픽을 받도록 개선했습니다.
AI로 숙소 후기를 요약·구조화해 탐색에 바로 쓸 수 있는 데이터로 전환했습니다. 사용자는 장문 리뷰를 읽지 않고도 핵심 정보를 빠르게 확인할 수 있게 되었습니다.

올영세일 선착순 쿠폰의 미발급 문제를 Redis와 MQ 비동기 구조에서 분석하고 개선했습니다. 이중 카운터 전략으로 정합성을 100% 확보하면서 성능 저하를 최소화했습니다.

사용자 세그먼트 기반으로 A/B 테스트 그룹을 나누는 동적 분할 시스템을 소개했습니다. 타겟팅·할당·로그 수집 흐름과 실제 활용 사례도 함께 정리했습니다.

DynamoDB 부하를 실시간으로 감지해 Kafka 컨슈머를 pause/resume하는 역압력 아키텍처를 구축했습니다. 운영 적용 후 처리량을 낮추고 실시간 API 안정성과 비용 절감을 확인했습니다.


대규모 Lustre 환경에서 rsync 기반 DR의 한계를 Changelog로 보완한 구조를 소개했습니다. 배치 기반 증분 동기화와 체크포인트 관리로 RPO를 낮춘 사례를 다뤘습니다.