무신사 개발팀, 대규모 이벤트 성공 비결 공개!

CQRS 패턴을 통해 읽기(Read) 작업과 쓰기(Write) 작업을 분리하여 시스템 안정성을 확보했다. 구체적으로 Redis를 활용, 전시 페이지의 400만 RPM 트래픽을 인메모리 캐싱으로 처리했다. 따라서 데이터베이스 부하 감소와 응답 속도 향상을 동시에 달성했다.

Kafka를 활용한 이벤트 기반 아키텍처로 주문 시스템을 마이크로서비스로 전환했다. 동기 방식의 연쇄 지연 문제를 해결하고, 각 서비스의 독립적인 확장성을 확보했다. Saga 패턴을 적용하여 데이터 정합성을 유지하면서, 결제 실패와 같은 예외 상황에 유연하게 대처했다.

AIOps를 도입하여 이상 징후 탐지 및 이벤트 상관관계 분석을 수행했다. Feature Flag를 활용하여 킬 스위치 및 점진적 롤아웃을 구현, 장애 발생 시 대응 시간 단축 및 새로운 기능 배포의 안정성을 높였다. 따라서 서비스 안정성을 극대화했다.