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전시 데이터 플랫폼 THOR 1부 - 3.5억 개 상품 정보를 near-time으로

THOR는 Kafka와 MongoDB로 3.5억 건 전시 상품 정보를 near-time으로 갱신합니다. 도큐먼트 사전 조립, 샤딩, DLT·Highway로 조회 성능과 갱신 안정성을 확보했습니다.

실시간 위치 검색을 위해 도시 단위 샤딩과 메타데이터 레지스트리를 활용한 인덱스 설계를 소개했습니다. 또한 도시 경계 이슈와 핫스팟 발생 시의 한계와 확장 방향도 함께 다뤘습니다.