광고 성과 데이터 StarRocks 도입기
MySQL 기반 광고 성과 집계의 확장성과 안정성 문제를 해결하기 위해 StarRocks를 도입했습니다.\n외부 원천, MV 설계, 아키텍처 전환으로 부하 분리와 복구 편의성을 확보했습니다.
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MySQL 기반 광고 성과 집계의 확장성과 안정성 문제를 해결하기 위해 StarRocks를 도입했습니다.\n외부 원천, MV 설계, 아키텍처 전환으로 부하 분리와 복구 편의성을 확보했습니다.
StarRocks에서 Resource Group으로 멀티테넌트 워크로드를 분류하고 CPU 우선순위를 조절한 운영 경험을 정리했습니다. 서비스 SLA가 필요한 경우에는 exclusive_cpu_cores와 주의점을 함께 적용했습니다.

고객 타게팅 정교화를 위해 주문·쿠폰·장바구니 데이터를 ClickHouse 기반 OLAP로 옮긴 과정을 정리했습니다. 다만 ReplacingMergeTree, JOIN, Point Query 한계를 보완하려고 하이브리드 아키텍처를 함께 도입했습니다.
고객 타게팅 정교화를 위해 대용량 커머스 데이터를 처리할 OLAP로 ClickHouse를 도입했습니다. 다만 JOIN, Point Query, 업데이트성 데이터 제약은 Hot/Cold 분리와 보조 저장소로 보완했습니다.
대규모 거래 데이터를 빠르게 서빙하기 위해 Elasticsearch, Druid, StarRocks를 역할별로 조합한 사례를 다뤘습니다. 집계·조인·검색을 분리하고 최적화해 응답 속도와 운영 효율을 높였습니다.

실시간 거래 리포트를 빠르게 조회하기 위한 저지연 설계와 최신성 확보 과정을 다뤘습니다. Spark, Iceberg, StarRocks 조합의 운영 사례와 성능 결과도 공유했습니다.
S3 Tables의 운영 전략과 StarRocks 도입 과정을 정리했습니다. Compaction, Snapshot, 모니터링, 캐시 TTL 설정의 실무 포인트를 다뤘습니다.

StarRocks의 도입 배경과 내부 구조, 성능 최적화 방법을 정리했습니다.\nELT 전환과 Iceberg 연동, 파티셔닝·버킷팅·정렬 키 설계의 중요성을 설명했습니다.