Description
배경: O2O 시장 성장에 따른 사용자 위치 기반 매장 검색 및 쿠폰 발급 서비스 개발
역할: MSA 기반 매장 서비스 설계 및 구축, 검색 엔진 고도화, 성능 테스트 및 최적화, 서비스 간 통신 인터페이스 설계
Experience
- 검색 및 상세 화면 API 고도화 및 크고 작은 개선을 통해 서비스 전반의 사용자 경험 및 시스템 안정성 향상
- Elasticsearch 기반 매장 검색 엔진 설계, 키워드/벡터 하이브리드 병렬 처리 및 BM25 알고리즘 결합을 통한 검색 시스템 내재화
- OpenAI Embedding(text-embedding-3-small) 기반 시맨틱 검색 및 N-gram 분석기를 통한 부분 검색 정확도 개선
- k6 성능 테스트를 통한 병목 분석 및 최대 처리량(MST) 정의
- ELK 로그 활용 및 분석 (비즈니스 분석 및 마케팅 활용, 예: TOP 5 values by “dong”)
Achievement
- 매장 검색 성능 최적화를 통해 평균 응답 시간 141.8배, 처리량 126.4배 개선 (8.09s → 57ms, 11.79 RPS → 1,490 RPS)
- 필드별 가중치 최적화(매장명 3.0, 벡터 5.0, 주소 1.5 등)를 통해 검색 정확도 및 사용자 만족도 향상
- 부하 테스트를 통한 단일 노드 한계점 식별 및 MST(300 RPS) 정의, 다중 노드 클러스터 확장 방향 수립