개인화 추천 API 성능 개선
현재 운영중인 이커머스 서비스에서 일 평균 300만건 이상 호출되는 개인화 추천 API 평균 응답시간이 약 90ms 수준으로 유지되고 있다는 점이 눈에 들어왔다. 서비스 전체에서 높은 트래픽을 담당하는 API임을 고려하면, 이 정도의 응답시간도 전체 사용자 경험에 직접적인 영향을 주기에 충분했기 때문에 성능 개선이 필요한 상황이었다. 이 API는 단일 엔드포인트에서 모든 추천 비즈니스를 한꺼번에 처리하는 구조였다.사용자 추천, 사용자가 최근 본 상품 추천, 최근 구매 상품, 유사 브랜드, 유사 카테고리 등 서로 다른 성격의 추천 로직이 한곳에 몰려 있었고, 그로 인해 다음과 같은 문제점이 있었다. - 어떤 추천 비즈니스가 응답시간을 잡아먹는지 파악이 어려운 모니터링 구조- 필요하지 않은 경우에도 항상 함..
