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Customer Story(Builton): 고성능과 고가용성에 기반한 온라인 이커머스 빅데이터의 효율적인 분석을 위한 Elasticsearch의 선택

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Bo Soon Kim
Bo Soon Kim

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Overview

아무리 Scale-up해도 일정 이상 좋아지지 않는 성능, 너무나 과도한 개발과 테스트 욕심으로 발생한

관리포인트의 증가, 시스템을 모두 운영하면서 발생하는 관리의 어려움, 복제 문제점 발생 등등...

그러면서 잦은 Downtime이 발생...이 모든 원인은 과도한 개발 욕심, 그리고 이렇게 데이터가 많을 줄 몰랐고, 이렇게 시스템이 느릴 줄 몰랐고, 최신 분석 트랜드를 도입하지 못한 것에 대한 후회

무엇을 바꿔야 할까?

무엇을 선택해야 할까?

ElasticSearch를 만나기전 RDBMS Cluster, CouchBase, HDFS를 테스트...그리고 최악의 상황이 발생. 특정 고객사가 3분이나 걸리는 실시간 리포트를 클릭하자마자 나오게 해달라고 함

과도한 요구사항이었으며, 미리 집계해서 해결할 수 없는 상태였습니다. 입력 파라미터가 계속 바뀌기 때문입니다. 또한 너무나 연산량이 많은 것도 단점입니다. 그래서 우리는 ElasticSearch를 도입하여 기존 시스템에서 3분이나 걸리는 리포팅을 단 3초만에 랜더링 합니다.

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