오프라인 매장 디지털 전환: 전자라벨(ESL) 최적화 여정 (Part 2)

개요

본 글은 올리브영의 전자라벨(ESL) 시스템을 전국 1,300여 개 매장으로 대규모 확산하는 과정에서 마주한 성능 최적화 기술들을 다룹니다. 특히 대용량 배치 처리 속도 문제 해결과 예측 불가능한 트래픽에 대응하는 인프라 전략을 중심으로 소개합니다.

Chapter 1: 배치 처리 최적화 (Partitioning)

• 문제: 초기 버전(V1)의 순차 처리 방식은 1,300개 매장 처리에 약 13일 소요. 병렬 처리(V2) 시도 시 긴 트랜잭션과 자원 경합으로 인한 Deadlock 발생.
• 해결 (V3): Spring Batch Partitioning을 도입하여 전체 데이터를 PK 범위로 분할하고, 각 Worker Step이 고유한 범위만 처리하도록 Lock Free 구조를 구현했습니다. 이를 통해 13일이 소요되던 작업을 5분으로 단축했습니다.

Chapter 2: 트래픽 대응 인프라 (RDS Serverless v2)

• 문제: 프로모션 기간의 예측 불가능한 트래픽 폭주에 대응하기 위한 인프라 유연성 부족. 고정형 RDS 인스턴스는 비용 비효율 또는 장애 위험 존재.
• 해결: Aurora RDS Serverless v2를 도입하여 트래픽 양에 따라 DB 자원을 실시간으로 자동 확장/축소하는 기능을 활용했습니다. 이를 통해 트래픽 파도에 유연하게 대응하고, 고정형 인스턴스 대비 약 40%의 비용 절감 효과를 얻었습니다.

결론

• Application Level: 대용량 데이터 집계 시 'Partitioning'을 통한 Lock 회피의 중요성을 확인했습니다.
• Infrastructure Level: 클라우드의 이점은 '탄력적(Elastic)'인 사용에 있음을 재확인했습니다.

이러한 최적화를 통해 올리브영은 안정성과 효율성을 모두 갖춘 전자라벨 시스템을 구축하고, 데이터 기반의 실시간 혁신을 지속하고 있습니다.