1. Live Operation by Adbrix
Node.js와 MongoDB를 이용한 멀티-테넌트 인프라 구축사례
IGAWorks
백정상

2. 발표자
• 넥슨
• 클래식 RPG (바람의나라 ~ 테일즈위버)
• 엔씨소프트
• 스틸독, 마법천자문 온라인, MxM
• 블루윈드
• 가로세로 for kakao, LINE QUIZ
• IGAWorks
• Adbrix, Live Operation

3. 발표의 목적

4. 목적
• 다수 앱이 사용하는 운영툴을
• 짧은 시간 안에
• 혼자서 다
• 개발해야 할 때 겪은 경험(삽질)과
• 지혜를
• 편한 마음으로 공유

5. 내용
• 거창한 것은 없습니다
• 현실 타협만 가득합니다
• 꿀팁을 드리려 노력했습니다

6. 개발 동기

7. 앱을 출시 하기까지
• 앱 디자인
• 앱 컨텐츠 개발
• 수익화 모델 준비
• 운영 및 관리 툴
• 퍼블리싱 준비
• 런칭

8. 전체 개발 기간을 100으로 놓으면
1 10090
앱 디자인 및 컨텐츠 개발 그 외 작업

9. 개발사가 중요하게 생각하는 것
컨텐츠 개발

10. 컨텐츠 개발이 거의 끝나면

11. 나머지 작업들이 지연되면
출시 일정 연기

12. 개발사가 진짜 원하는 것

13. 무엇을 도울 수 있을까

14. 무엇을 도울 수 있나
• 클라우드 서버를 제공?
• 네트워크 라이브러리?
• BaaS?
• 게임 컨텐츠 빌더?
• 결론
• 컨텐츠 개발은 개발사가 직접 하는 게 맞겠다
• 라이브 운영이라면 도울 수 있겠다

15. 라이브 운영 서비스
• 지금 당장 중요한 고객들에게
• 푸시도 날리고
• 공지도 보여주고
• 리워드도 주고
• 쿠폰도 뿌리고
• 크로스 프로모션도 해주고
• 캠페인 결과를 리포트로 보여주는
• 앱 운영에 필요한 모든 기능을 제공하자

16. 프로젝트 요구사항

17. 요구사항
• 쉽게 사용 가능하도록 무료 서비스
• TCO 최소화
• 하나의 클라우드 인프라에 모든 앱이 서비스 가능하도록
• 하나의 인프라에 장애가 발생해도 서비스에 문제가 없어야 함
• 유저그룹 실시간 타게팅이 가능해야 함
• 실시간 결과 리포트가 되어야 함
• 365일 24시간 서비스
• 혼자서 만들면 얼마나 걸릴 것 같아?

18. 왜 우리에게 주어지는 시간은 늘 3개월인가

19. 테크 스택
무엇을 가지고 만들까

20. 프론트-엔드 웹 서비스
• 웹 페이지 서비스는 대규모 인프라가 불필요
• 고민할 것 없이 ASP.net MVC + bootstrap + MSSQL
• 성능과 생산성을 동시에

21. 백-엔드 웹 서비스
• ASP.Net MVC VS node.js
• C#이냐 자바스크립트냐
• 윈도 라이선스냐 생산성이냐
• 빨리 만들어야 한다
• 대부분의 요청이 간단한 CRUD일 것이라 판단
• 손에 익고 오픈소스인 node.js 선택

22. node.js
• 비동기 I/O 프레임웍
• google V8 + libuv
• 간단한 형태의 대량 비동기 I/O 리퀘스트 처리에 적합
• 활발한 에코 시스템

23. 데이터베이스 요구사항
• 시스템에서 저장하는 정보
• 애드브릭스에서 얻는 유저 디바이스에 대한 정보 (1일마다 갱신)
• 개발사가 저장하는 정보
• 유저 행동으로부터 실시간으로 얻는 정보 (실시간 갱신)
• 각 개발사마다 저장하는 정보의 형태가 다르다
• 하나의 일반적 스키마로 정의하기 어렵다
• 모든 컬럼이 검색 조건

24. 고려했던 기술
• mariaDB + Redis?
• 앱별로 다른 스키마를 어떻게 일반화 할 것인가
• MongoDB
• 2.6 기준으로 insert 퍼포먼스가 별로
• 스키마 없음
• node.js와 궁합이 좋음 (같은 자바스크립트 기반)
• 다양한 인덱싱
• Couchbase
• 준수한 성능, 꽤 괜찮은 리플리케이션
• 아쉬운 인덱싱

25. MongoDB
• BSON 도큐먼트 저장소
• 다양한 인덱싱 방법 지원
• 메모리-맵드 파일 기반
• 준수한 읽기 성능
• 스키마 없음
• Mongoose.js를 쓰면 node.js로 빠르게 구현 가능 하겠구나

26. 킥오프!

27. 개발 환경 정리
• 프론트-엔드 : ASP.net MVC + bootstrap
• 백-엔드 : Node.js 0.10.x
• 데이터베이스 : MongoDB 2.6.x
• ODM : Mongoose.js
• BDD : Mocha
• IDE : VS2012, Webstorm
• OS : Ubuntu 14.04 LTS
• SDK : iOS / Android
• Deployment : AWS (Tokyo)

28. 빠른 프로토타이핑
• 모든 백엔드 API 구현에 1주일정도 소요
• 웹 프론트엔드 작업 2주
• 프로토타입이 2주만에 나옴
• 만족스러운 생산성

29. 초기 시스템 구성
애드브릭스
웹사이트
백엔드 API
몽고DB
(단일 인스턴스)
모바일
디바이스
(SDK 연동)
캠페인 API
(푸시 서비스)
액티비티
트래킹
디바이스
액티비티 트래킹 그룹

30. 고민
• DB 퍼포먼스 == 서비스 퍼포먼스
• 데이터베이스 리소스를 어떻게 앱마다 쪼개서 제공할까
• 안정성은 어떻게 유지해야 할까
• 성능 최적화는 어떻게?
• 모니터링은 무엇으로?
• 멀티-테넌트 인프라?

31. 멀티-테넌트 인프라

32. 멀티 테넌시의 4대 요소
• 안전한 분리
• 사용자 데이터는 격리되어야 함
• 서비스 외부에서 타 앱 리소스에 접근 불가능
• 가용성
• 리소스 하나에 문제가 생겨도 전체 서비스에 문제가 발생하지 않아야 함
• 서비스 보장
• 일정 수준의 SLA 보장
• 관리
• 전체 시스템 모니터링이 가능해야 함

33. 데이터 격리
• 제일 고민이 컸던 부분
• 구글링 해보니 굉장히 다양한 방법이 있었음
• 1 앱 == 1 EC2 인스턴스?
• 1 앱 == 1 docker container?
• 1 앱 == 1 database?
• 1 앱 == 1 collection?

34. 1앱 == 1 EC2 인스턴스

35. 1앱 == 1 docker container
• 장점
• 확실한 형태의 분리
• 분리 대비 리소스 효율적
• 단점
• 앱이 10000개가 된다면? 10000개의 이미지를 관리?
• dbpath로 데이터를 관리 하자니 관리 코스트가 크다
• 이미지가 커져서 서비스 중 이전해야 한다면?
• 결국 관리 시스템을 만들어야 하는 상황

36. 1앱 == 1 database
• 장점
• 2.6 기준으로 데이터베이스별 쓰기락 지원으로 병렬성 확보
• 컬렉션 관리가 용이
• Mongoose 연동이 간편
• 단점
• 기본 생성되는 데이터파일 사이즈가 64MB(데이터) + 16MB(네임스페이스)
• 앱 5000개면 도큐먼트가 0개여도 400GB
• 비효율적인 스토리지 사용
• Provisioned IOPS EBS는 매우 비쌈

37. 1 앱 == 1 collection
• 장점
• 비용 효율적
• 단점
• 2.6 기준 병렬성 이슈 발생
• 앱과 컬렉션간의 매핑이슈와 uniqueness문제
• 네임스페이스 이슈
• 1앱이 여러 컬렉션을 써야 한다면?
• Mongoose에서 지원하지 않음

38. 1앱 == 1 컬렉션을 선택
• 제일 비용 효율적
• 차기 버전에서 document-level locking이 지원될 것이란 소문
• 3.0에서 wiredtiger가 도입되면서 그것이 실제로 일어났습니다!
• 애드브릭스 앱키 + 컬렉션 이름으로 uniqueness를 설정
• 컬렉션 이름을 해싱하여 저장하고 mapper를 구현
• CBT을 해보니 Write보다는 Read 위주인 사용 패턴
• 페이지 폴트만 조심하면 성능 하락 요인이 적다

39. 개념적으로
애드브릭스
웹사이트
백엔드 API 몽고DB
appKey:103932
name:users
db.[‘103932_users’].find()

40. 리소스 접근 제어
• 공용 REST API 미지원
• 로그인 외 모든 리소스 요청에는 인증 세션을 요구
• 각 컬렉션에 접근권한 부여
• MongoDB를 격리된 VPC 내에 배치하고 WAS만 접근 가능하게 설정

41. 가용성
• WAS
• 는 무조건 stateless
• ELB와 오토-스케일 그룹을 통해 구성
• DB
• 리플리카 셋을 구성
• 제일 비용 효율적인 구성을 하자
• 2개의 리플리카 셋 멤버를 2대의 r3.2xlarge에
• 1개의 아비터
• 1TB의 provisioned IOPS EBS * 2

42. 서비스 보장
• AWS님만 믿고 가자
• 다행히 서비스동안 mongodb 리플리카 멤버 1번 사망한 것 빼고 리소
스에 문제 생긴 적이 없음
• EBS의 경우 기본 데이터 3중화
• ELB에 등록할 경우 알아서 availability zone을 균등하게 분배

43. 관리
• 직접 (급하게) 만든 Control tower
• Github -> docker image -> auto-scale group 자동화
• MongoDB Management Service 도입
• Amazon CloudWatch

44. 꿀팁 모음

45. 디비가 꽉차면 어쩌지?
• 130여개 앱이 사용하자 벌써 100GB+
• 디스크 용량 제한에 걸리면 어떡하지?

46. 샤딩
• 몽고디비 샤딩은 컬렉션 단위
• 오토 리밸런스 작동시 리소스 관리가 어려움
• 앱 추가될 때 마다 컬렉션 생성하고 수작업으로 샤딩 걸고..;;;
• 현실적으로 손이 많이 가서 제외

47. 수동 페더레이션
• 온라인 게임 서버 증설하는 방식
• 기존 리플리카 셋의 페더레이션 아이디는 0
• 새로운 페더레이션 멤버가 추가될 때 마다 페더레이션 아이디 증가
• 이후 등록되는 앱 정보는 다음 페더레이션 멤버에 추가하도록
• 페더레이션 멤버 추가시 수작업이 필요
• 페더레이션 맵퍼 수작업 구현

48. 최적화
• 크게 두 가지만 기억하세요
• Locking 이슈
• Indexing 이슈

49. Lock 관리
• 일괄입력, 일괄 업데이트 금지
• 모든 쓰기 행동은 비동기로 짧게 진행되도록 처리
• 일괄처리의 휴리스틱 최대치는 1000개
• MapReduce나 Aggregate 금지
• 서비스에 영향을 미칠 정도의 과부하 발생
• 바보같은 스토리지 형태로 쓰세요
• 복잡한 계산은 스케일 아웃 가능한 WAS에서 하도록
• 가급적이면 read는 secondary preferred로
• CEP의 경우 Capped Collection을 쓰면 write성능 대폭 상승

50. Index 관리
• 컬렉션당 최대 인덱스 개수는 64개
• 인덱스 대상의 최대 사이즈는 1KB
• 네임스페이스를 최대한 키울 것. 1GB 정도까지
• explain()의 생활화
• 인덱스 생성을 가급적 적게 하고
• 한번에 많이 할 경우엔 foreground로
• 빈번하게 해야 할 경우엔 background로 설정
• 인덱스가 많으면 당연히 write 퍼포먼스 하락
• Projection을 통해 Covered Query를 최대한 활용하세요

51. 멀티-테넌트 컬렉션 관리자
• 스키마가 없어서 좋긴 한데
• 앱마다 저장되는 정보가 다르고
• 인덱스도 다 다르고
• 권한도 다르고
• 어떤 컬럼이 커스텀 유저 액티비티인지
• 어떤 컬럼이 시스템 필수인지 누군가는 알아야 함
• 결국 다 관리해주는 컬렉션 관리자를 구현해야 했습니다 orz

52. Mongoose.js 관련
• 패스트 프로토타이핑땐 좋았음
• 멀티-테넌트 인프라에선 비추천
• 기본적으로 1개의 독립적인 디비를 사용하는 형태를 기준으로 개발됨
• Native driver로 구현하시는 것이 정신 건강에 좋습니다

53. 실시간 유저 타게팅
• 유저 그룹 조건을 저장해뒀다가
• 매번 필요할 때마다 쿼리
• MongoDB 검색은 진짜 빠름
• 메모리 사이즈가 클 수록 성능 배가
• 효율적인 인덱싱이 최대 과제

54. 맺음말

55. 현재 간략 구성도
애드브릭스
웹사이트
백엔드 API
모바일
디바이스
(SDK 연동)
캠페인 API
(푸시 서비스)
액티비티
트래킹
디바이스
액티비티 트래킹 그룹
푸시 센더
그룹
푸시 이벤트
스토어
MongoDB RS Federation 0
페더레이션 관리자

56. 사용량
• 130+ 업체에서 무료로 사용 중
• 16,000,000+ 일 최대 유저 커스텀 액티비티 트래킹
• 300,000,000+ 누적 푸시 메시지 발송

57. 후기
• 빠르게 시작해서 돌아가는 그림을 보고
• 비즈니스와 기술적 요구사항 존중하니
• 엄청나게 많은 부분을 수정하고 다시 만들었습니다
• 근데 딱 6개월 걸렸습니다
• 정확히 예상 일정의 2배 걸렸네요
• Node.js + MongoDB 조합 쓸만합니다

58. 감사합니다