오프라인 매장에 코드를 배포하다 Part 2: 올리브영 전자라벨(ESL) 최적화 여정
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AI 요약

이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.

이 게시물은 올리브영 전자라벨(ESL) 시스템의 성능·비용 최적화 여정니다.

핵심 최적화

  • Partitioning: PK 범위 기반 논리적 격리로 DB 락 경합 제거, 1,300개 매장 배치 13.5일 → 10분 단축
  • Lock Free: 워커별 고유 PK 범위만 처리해 Deadlock 원천 차단
  • Serverless v2: Aurora Serverless v2로 즉각적 오토스케일링 적용, 피크 대응 및 약 40% 비용 절감

핵심 교훈

  • Application Level: 대용량 집계는 단순 병렬화가 아닌 데이터 분할로 락 회피 필요
  • Infrastructure Level: 탄력적 클라우드 자원 활용으로 안정성과 비용 균형 달성

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