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

Feature Flag 개념과 도입 사례를 소개했습니다. 대규모 트래픽 환경에서 안전한 배포와 빠른 롤백을 돕는 방법을 다뤘습니다.

Eureka의 내부 동작을 분석하고 DR 구성을 어떻게 설계했는지 공유했습니다. 11번가 Vine 플랫폼에서 Service Discovery가 어떻게 동작하는지도 함께 설명했습니다.
