AI
DocumentDB 성능 최적화: 슬로우쿼리 수집부터 AI를 활용한 인덱스 추천까지
두줄요약
DocumentDB 슬로우쿼리를 수집·시각화하고, COLLSCAN 쿼리에 대해 AI로 인덱스를 추천받는 파이프라인을 구축했습니다. 이를 통해 슬로우쿼리 합계가 약 30% 감소하고 무거운 쿼리가 개선되었습니다.
문제 상황
- 전시 영역 조회 트래픽을 담당하는 DocumentDB에서 슬로우쿼리와 컬렉션 스캔 쿼리 관리 필요
- 쿼리 성능과 전체 클러스터 성능을 함께 개선할 수 있는 수집·분석 체계 부재
해결 방법
- DocumentDB profiler와 CloudWatch Logs로 슬로우쿼리 로그 수집
- OpenSearch, 대시보드, Slack 알림으로 지표 시각화와 이상 징후 감지 체계 구성
- COLLSCAN 쿼리에 대해 ChatGPT API로 인덱스를 추천받아 개선 후보 도출
성능/운영 포인트
- profiler_threshold_ms를 100ms로 두고 COLLSCAN 분석용 로그 확보
- Lambda를 거쳐 Firehose로 전송하는 구조로 인코딩 오류 대응
- 추천 인덱스 생성 후 슬로우쿼리 30% 감소, COLLSCAN 소멸, 500ms 이상 쿼리 개선