에이닷 검색 서비스, Grafana 기반 SCAR 시스템으로 안정성과 품질을 잡다!
by DD
8개월 전
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레거시 아키텍처의 한계로 Filebeat, Elasticsearch, InfluxDB, Grafana 기반의 SCAR 시스템으로 전환
검색 API 응답 시간, 에러 발생 횟수, 검색 결과 유무 등 다양한 지표를 수집하여 서비스 품질 관리
알림 시스템 연동 강화, 품질 지표 확대, 시스템 안정성 확보를 통해 지속적인 서비스 개선 추구
SCAR 아키텍처의 핵심 구성 요소
Filebeat를 통해 로그를 수집하고, Elasticsearch로 중앙 집중화하여 저장한다. 구체적으로, Ingest pipeline을 통해 파싱된 로그는 InfluxDB에 적재되어 시계열 데이터로 관리된다. 따라서 Grafana를 활용하여 시각화하고, 서비스 상태를 모니터링한다.
레거시 시스템 vs SCAR: 확장성 비교
기존 MySQL 기반 시스템은 대규모 시계열 데이터 처리에 한계가 있었다. SCAR는 Elasticsearch와 InfluxDB를 도입하여 로그 수집 및 시각화 성능을 대폭 개선했다. 반면, 새로운 시스템은 복잡한 아키텍처로 인해 운영 및 관리의 어려움이 존재한다.
검색 서비스 품질 향상을 위한 SCAR 활용
SCAR는 검색 결과 유무 비율, 상위 검색어, LLM 토큰 사용량 등 다양한 품질 지표를 제공한다. 따라서 알림 시스템 연동을 통해 이상 징후를 조기에 감지하고, 품질 지표 확대를 통해 사용자 경험을 지속적으로 개선한다. 결과적으로 서비스 안정성 확보에 기여한다.
