바이낸스가 자체 개발한 '스몰 파일 닥터(Small File Doctor)' 프레임워크를 통해 대규모 데이터 처리 과정에서 발생하는 비효율을 개선하고시스템 안정성을 확보했다고 16일 밝혔다.
대규모 데이터 웨어하우스에서 스몰 파일은 단순한 저장 구조상의 불편을 넘어, 메타데이터 처리 부담 증가, 읽기 증폭(Read Amplification), 지연시간(Tail Latency) 악화, 불안정한 작업 등으로 이어진다. 특히, 바이낸스와 같이 거래, 모니터링, 이상 거래 탐지, 분석, 고객 지원, 재무 등 다양한 워크플로우가 동시에 이뤄지는 복잡한 운영 환경에서는 사용자 경험 저하 및 서비스 품질까지 직결될 수 있는 문제다.
바이낸스는 해당 문제의 근원적 해결을 위해 수작업 스크립트 정리가 아닌 상시 운영 가능한 프레임워크를 구축하는 데 초점을 맞췄다. 일반적인 운영 환경에서도 파일 최적화 작업을 안전하게 지속 실행하면서 지연시간, 안정성, 비용 등을 전반적으로 개선할 수 있는 구조를 만든 것이다.
바이낸스 운영 환경을 고려한 가이드도 함께 마련됐다. 파일 최적화 작업은 클러스터 과부하를 방지하기 위해 동시 실행 수를 제한하고 오프피크시간대에 실시한다. 또한 테이블·파티션별 전후 파일 수, 실행시점, 상태를 기록하는 거버넌스 로그로 관리돼, 중간에 중단되더라도 중복 처리 없이 해당 지점부터 재개할 수 있도록 설계됐다.
바이낸스는 현재 해당 프레임워크를 통해 533개 테이블을 최적화해 5900만개에 달하던 스몰 파일을 290만개 수준으로 줄였으며 연간 약 9만~10만 달러 규모의 컴퓨트(compute) 및 스토리지 비용을 절감하는 데 성공했다.
바이낸스는 향후 스몰 파일 닥터를 스케쥴러와 통합, 파티션이 생성되면 병합 및 검증 등의 최적화 작업이 완료된 이후 데이터 접근이 가능하도록 구조를 변경해 성능 개선 효과를 극대화할 계획이다.
바이낸스 관계자는 "스몰 파일 닥터는 데이터 규모와 서비스 복잡성이 증가하는 환경에서 바이낸스의시스템 안정성을 유지하는 데 중요한 역할을 하고 있다"며 "지속적인 프레임워크 고도화를 통해 '보이지 않는 병목'을 유발하는 스몰 파일 문제를 근본적으로 해결하겠다"고 말했다.
장세진 기자 / 경제를 읽는 맑은 창 - 비즈니스플러스
Copyright ⓒ 비즈니스플러스 무단 전재 및 재배포 금지
본 콘텐츠는 뉴스픽 파트너스에서 공유된 콘텐츠입니다.
