넷플릭스(Netflix), 개인화 추천을 위한 데이터 파이프라인 구축

넷플릭스(Netflix)는 사용자 경험을 개인화하기 위해 인상(Impression) 데이터를 핵심 지표로 활용한다. 홈페이지 노출 기록(Impression History)을 통해 사용자 선호도를 파악하고, 빈도수 제한(Frequency Capping)을 적용하여 과도한 콘텐츠 노출을 방지한다. 또한, 신규 콘텐츠의 초기 사용자 반응(Initial User Interactions)을 분석하여 머천다이징 전략을 수립하는 데 활용한다. 이러한 데이터 기반의 의사 결정은 사용자 참여를 높이고 플랫폼의 효율성을 증대시킨다.

넷플릭스(Netflix)는 Apache Kafka를 사용하여 클라이언트 측 이벤트를 실시간으로 수집하고, Apache Iceberg를 통해 장기 보관한다. 수집된 데이터는 Apache Flink를 통해 필터링 및 보강 과정을 거쳐 Avro 스키마(Avro Schema)로 정의된다. 이러한 이중 경로 아키텍처는 실시간 처리와 장기적인 데이터 분석을 모두 지원하며, 데이터 격리 아키텍처(Data Isolation Architecture)를 통해 시스템의 안정성을 확보한다.

넷플릭스(Netflix)는 초당 100만 건 이상의 인상 이벤트를 처리하기 위해 Apache Flink를 활용한다. 8개의 Task Manager를 각 리전에 배치하고, 각 Task Manager는 8개의 CPU 코어와 32GB 메모리를 사용하며, 48의 병렬 처리(Parallelism)를 통해 높은 처리량을 달성한다. 또한, Island Model을 적용하여 리전별 장애 격리 및 오토스케일러(Autoscaler)를 통한 동적 자원 할당을 계획하고 있다.

넷플릭스(Netflix)는 데이터 품질 대시보드(Data Quality Dashboard)를 통해 데이터 무결성을 확보하고, 컬럼 레벨(Column-Level) 메트릭을 수집하여 잠재적인 문제를 조기에 감지한다. 향후에는 스키마 관리 자동화, 오토스케일러(Autoscaler)를 통한 성능 튜닝, 데이터 품질 알림 시스템 개선을 통해 데이터 파이프라인의 효율성을 더욱 높일 계획이다. 특히, 데이터 품질 알림 시스템 개선을 통해 데이터 품질 저하로 인한 문제를 최소화할 예정이다.