
데이터 통합— MongoDB 원칙으로 document를 통합하고 동기화를 재설계하다 (3/3)
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MSA 전환의 원칙과 경계 설정, 통신 패턴, 데이터 일관성 전략을 단계적으로 정리했습니다. 또한 MongoDB Atlas에서 단일 DB를 도메인별 DB로 무중단 분리한 실전 과정을 공유했습니다.

전시 상품 API의 Redis 병목과 캐시 단일 의존 문제를 구조적으로 개선했습니다. Kafka CDC, 병렬 처리, 다단계 조회로 더 빠르고 무너지지 않는 서빙 구조를 만들었습니다.


MongoDB Online Archive 도입 과정에서 저장 비용뿐 아니라 조회 비용과 탐색 전략까지 함께 재설계했습니다. OFFSET 기반 조회를 Cursor 기반 순차 조회로 바꿔 비용과 메모리 사용량을 줄였습니다.

기획전 API의 중복 조회와 중첩 저장 구조를 분리해 성능을 개선한 사례를 다뤘습니다. 다만 구조 분리만으로는 충분하지 않아 실제 조회 패턴과 운영 부하까지 함께 고려해야 했습니다.


Amazon DocumentDB로 전환하며 발생한 인덱스와 쿼리 성능 문제를 여러 사례로 정리했습니다. 쿼리 플래너 차이와 운영 포인트까지 함께 다뤘습니다.

MongoDB Atlas의 IOPS 병목과 비용 문제를 해결하기 위해 Amazon DocumentDB로 전환했습니다. 실시간 협업 서비스의 응답속도를 50% 개선하고 비용도 30% 절감했습니다.
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Amazon DocumentDB 전환 후 발생한 인덱스와 쿼리 성능 문제를 실제 사례로 정리했습니다. explain, profiler, 인덱스 재설계와 쿼리 변경으로 성능을 개선했습니다.

엠넷플러스는 투표 시스템을 이벤트 기반으로 재설계해 수집, 집계, 백업을 분리했습니다. 또한 DynamoDB와 SQS, MSK를 활용해 안정성과 처리 성능을 크게 개선했습니다.

병원 예약을 진료 항목별 가변 슬롯 구조로 전면 개편한 사례를 다루었습니다. 동시성 제어와 추적 가능성을 위해 분산 락과 개별 레코드 기반 카운팅도 도입했습니다.

Spring Batch Partitioning, Cursor Reader, Bulk Operations로 수억 건 데이터 처리의 OOM 문제를 해결했습니다. 병렬 분할과 스트리밍 읽기, 일괄 쓰기 최적화로 성능과 안정성을 함께 높였습니다.

모듈매장 노출 이슈를 추적하기 위해 요청 흐름을 하나의 식별자로 묶는 디버깅 도구를 만들었습니다. 분산 로그를 한 화면에서 확인하고 직접 재현까지 하도록 확장해 운영 대응 속도를 높였습니다.