플레이스 리뷰 태깅 시스템 개선 경험

이 게시물은 네이버 플레이스 리뷰 플랫폼의 태깅 시스템을 재설계하여 업데이트 부하를 67% 줄인 경험을 공유합니다.

기존 태깅 시스템 문제점

• 비즈니스 로직 변경 시 분석 API 재호출과 비용 낭비
• 운영툴에서의 태그 관리 어려움과 수동 수정의 한계
• 빈번한 DB 업데이트로 인한 성능 저하

개선된 태깅 시스템 설계

• 분석값 원본과 비즈니스 로직 적용 결과를 별도 저장소에 분리
• Kafka Consumer 역할 분리 및 write buffer 도입으로 업데이트 압축
• 운영자 입력값과 분석값 분리, 태그 운영툴에서 조회 및 수정 가능

성과 및 향후 과제

• 업데이트 압축률 67% 달성, DB 업데이트 횟수 대폭 감소
• 운영 관점에서 태그 관리 용이성 향상
• 데이터 용량 증가에 따른 구 데이터 삭제 방안 검토