광고 클릭·노출 실시간 집계 시스템 설계
약 90초
시스템 설계 접근
광고 클릭·노출 이벤트를 실시간 집계하려면 이벤트 수집, 스트림 처리, 저장 세 단계를 각각 설계해야 합니다. 이벤트가 초당 수천 건 발생할 수 있기 때문에 Kafka 같은 메시지 큐로 버퍼를 두고 소비자가 처리하는 구조가 기본입니다. 스트림 처리는 Flink나 Spark Streaming으로 윈도우 기반 집계를 하고, 결과는 저지연 조회가 가능한 Redis나 ClickHouse에 씁니다. 데이터 엔지니어링 수업에서 이 아키텍처를 다이어그램으로 설계하면서, 중복 이벤트 처리가 가장 까다로운 문제라는 걸 배웠습니다. 멱등성 있는 집계 로직과 이벤트 ID 기반 중복 제거를 함께 고려해야 정확한 카운트가 가능합니다. 이 설계 경험으로 대용량 스트리밍 시스템의 핵심은 정확성과 지연 사이의 균형이라는 걸 배웠습니다.
집계 정확도를 유지하면서 레이턴시를 낮추는 것이 실무 설계의 핵심 과제입니다.
이 결의 특징
복잡한 시스템을 단계별로 분해하여 설명하는 구조화된 사고가 두드러집니다. 메시지 큐, 스트림 처리, 저장 계층을 각각 설계하는 방식과 중복 이벤트 처리를 정합성의 핵심 과제로 파악하는 정밀함이 관찰됩니다. 이론적 학습을 실제 설계 문제와 연결하는 능력이 명확합니다.
이 결이 통하는 자리
대규모 이벤트 처리와 데이터 정확성을 동시에 다뤄야 하는 팀에서 신뢰받습니다. 아키텍처 설계 초기 단계에서 트레이드오프를 인식하고 설명할 수 있는 능력을 필요로 하는 직무에서 이런 사고방식이 기반이 됩니다.