백엔드
업데이트 압축률 67%, 플레이스 리뷰 tagging 시스템 개선경험
두줄요약
태깅 파이프라인을 원본 저장, 로직 분리, write buffer로 재설계해 업데이트 부하를 줄였습니다. 운영툴 통합과 수동 태그 보존으로 관리성과 안정성도 함께 높였습니다.
문제 상황
- 리뷰 이미지·텍스트를 분석해 태그를 저장하는 기존 태깅 플로우
- 비즈니스 로직 변경 시 원본 분석값 부재로 재호출·재처리 비용 증가
- 운영툴 조회·수정 어려움과 빈번한 DB 업데이트로 인한 부하
원인 분석
- 분석 결과와 태그 추출 로직의 강한 결합
- 분석값 원본과 운영자 수정값의 미분리
- 이미지별 비동기 분석 결과가 여러 컬렉션으로 반복 전파되는 구조
해결 방법
- rawtags, tags, updatabletargets로 저장 단계를 분리
- 태그 추출 비즈니스 로직을 독립 모듈로 분리
- write buffer와 Airflow 배치로 타겟별 업데이트를 일괄 처리
성능/운영 포인트
- 이미지 태깅 업데이트 압축률 67% 개선
- 이미지→리뷰 전파 업데이트 횟수도 추가 감소
- tags 컬렉션 통합과 valueByAdmin 필드로 운영 조회·수정성 향상