올리브영, Kafka 기반 물류 시스템 구축! Out-of-Order Events 해결
by DD
12개월 전
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올리브영은 Kafka를 활용한 분산 물류 시스템인 GMS를 구축하여 자체 WMS를 개발함
Out-of-Order Events 문제 해결을 위해 Kafka Streams 기반의 지연 재처리 아키텍처를 도입함
할당/피킹 지시 시간 81% 단축 및 출고 처리량 50% 증가를 달성함
Kafka Streams를 활용한 Out-of-Order Events 해결
GMS는 Kafka를 활용한 비동기 메시징 구조에서 Out-of-Order Events 문제를 겪었다. 지연 재처리 아키텍처는 Kafka Streams를 사용하여, 지연된 메시지를 감지하고 재처리 토픽으로 전송한다. 따라서 데이터 정합성을 보장하고, 출고 프로세스 안정성을 확보했다.
GMS 아키텍처: 분산 시스템 설계
GMS는 REST API와 Kafka를 혼합하여 외부 시스템과 연동한다. Kafka(MSK)를 통해 비동기 Pub/Sub 메시징을 구현하여 확장성과 실시간성을 확보했다. 반면, 리전 간 네트워크 지연과 메시지 순서 보장의 어려움이 존재한다. 따라서 데이터 일관성 유지를 위해 노력했다.
출고 프로세스 최적화: 성능 개선
GMS는 할당 및 피킹 지시 프로세스 개선을 통해 출고 효율을 높였다. Redis 분산 락을 도입하여 동시성 문제를 해결하고, Bulk Commit 방식으로 성능을 최적화했다. 결과적으로 할당/피킹 지시 시간 81% 단축 및 출고 처리량 50% 증가를 달성했다.
