고객 타게팅을 좀 더 정교하게, ClickHouse 도입기
고객 타게팅을 좀 더 정교하게, ClickHouse 도입기
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.
#ClickHouse#OLAP
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필터 1
고객은 절대 기다려주지 않는다: 빠른 데이터 서빙으로 고객 만족도를 수직 상승 시키는 법
대규모 거래 데이터를 빠르게 서빙하기 위해 Elasticsearch, Druid, StarRocks를 역할별로 조합한 사례를 다뤘습니다. 집계·조인·검색을 분리하고 최적화해 응답 속도와 운영 효율을 높였습니다.
#MSA#Elasticsearch
177005분
Iceberg Low-Latency Queries with Materialized Views (feat. 실시간 거래 리포트)
Iceberg Low-Latency Queries with Materialized Views (feat. 실시간 거래 리포트)
실시간 거래 리포트를 빠르게 조회하기 위한 저지연 설계와 최신성 확보 과정을 다뤘습니다. Spark, Iceberg, StarRocks 조합의 운영 사례와 성능 결과도 공유했습니다.
#Iceberg#Spark
77005분
리멤버앤컴퍼니의 Amazon S3 Tables를 활용한 실시간 분석 워크로드 구축하기 2부: S3 Tables를 프로덕션 환경에서 운영하기
S3 Tables의 운영 전략과 StarRocks 도입 과정을 정리했습니다. Compaction, Snapshot, 모니터링, 캐시 TTL 설정의 실무 포인트를 다뤘습니다.
#Amazon S3 Tables#Iceberg
33005분
StarRocks의 도입 배경과 성능 최적화
StarRocks의 도입 배경과 성능 최적화
StarRocks의 도입 배경과 내부 구조, 성능 최적화 방법을 정리했습니다.\nELT 전환과 Iceberg 연동, 파티셔닝·버킷팅·정렬 키 설계의 중요성을 설명했습니다.
#StarRocks#ELT
86005분