백엔드
5대 금융사를 품은 버즈베네핏의 백엔드 팀은 무슨 일을 할까요?
두줄요약
버즈베네핏 백엔드 팀이 데이터 중심 설계와 확장 가능한 파이프라인, 모니터링 체계를 어떻게 구축했는지 소개했습니다. Feature Flag와 실험 지원으로 제품 검증 속도를 높인 사례도 함께 다뤘습니다.
문제 상황
- 버즈베네핏 SDK가 광고 송출 중심에서 게이미피케이션·혜택 플랫폼으로 빠르게 확장되며 백엔드 구조 재정비 필요
- 기능 추가마다 데이터 구조와 로직이 쌓여 흐름이 파편화되고, 실험 단위 데이터 수집·가공과 서비스 간 연동이 어려운 상태
- 트래픽 안정성과 확장성, 실험 지원을 동시에 만족하는 시스템 요구
구조와 흐름
- Product Backend 팀이 백엔드 시스템 전반과 데이터 모델, 처리 흐름을 설계·운영
- 앱/웹 API, 신규 혜택 비즈니스 로직, 데이터 파이프라인, 실험 지원, 모니터링, 운영 효율화 담당
- Golang, Python, MySQL, DynamoDB, Redis, Kafka, Airflow, Kubernetes, AWS, Datadog 등 활용
해결 방법
- CDC와 Confluent Platform 기반으로 DB 간 데이터 동기화 파이프라인 구축
- Kafka 이벤트를 S3에 적재하고 Argo Workflow로 주기적 랭킹 집계 자동화
- Datadog, Grafana, Loki, Prometheus로 API·워크플로우·인프라 모니터링 체계 구축
적용해볼 점
- Feature Flag 분리 구조로 기능 활성화·비활성화와 Test in Production 지원
- A/B 테스트와 피처 플래깅을 위한 실험 중심 시스템 확장 계획
- 대규모 트래픽·데이터 환경에서 데이터 중심 백엔드 설계와 운영 개선의 필요성