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마이크로서비스 간 실시간 로그 수집을 위해 gRPC 서버 스트리밍을 도입했다. HTTP/2 기반의 양방향 통신으로 WebSocket 대비 안정적인 결과를 얻었다.

REST API로 처리하던 대용량 로그 데이터 전송을 gRPC 서버 스트리밍으로 전환했다. 메모리 사용량이 70% 감소하고 전송 속도도 개선되었다.

서비스 검색 품질 개선을 위해 Elasticsearch의 nori 형태소 분석기를 도입했다. 기본 standard 분석기 대비 한글 검색 정확도가 크게 향상되었고, 사용자 사전 관리를 통해 도메인 특화 검색도 가능해졌다.

서비스 검색 품질 개선을 위해 Elasticsearch의 한글 형태소 분석기 Nori를 도입했다. 기본 tokenizer 대비 검색 정확도가 크게 향상되었고, 사용자 사전 관리로 도메인 특화 검색을 구현했다.

서비스 검색 기능에 Elasticsearch를 도입했지만 한글 검색 품질이 기대에 못 미쳤다. nori 형태소 분석기를 적용하고 인덱스 설정을 조정하여 검색 정확도를 개선한 과정을 정리했다.

재택근무 전환 후 로그 데이터가 급증하면서 Elasticsearch 색인 중 OOM이 발생했다. Bulk API 최적화와 refresh interval 조정으로 문제를 해결한 과정을 정리했다.

로그 수집 파이프라인에서 동일 필드명에 서로 다른 타입의 데이터가 유입되면서 인덱싱 오류가 발생했다. 동적 매핑의 동작 방식을 이해하고, 명시적 매핑과 Ingest Pipeline으로 문제를 해결했다.

대시보드 응답 시간이 5초를 넘어가면서 사용자 불만이 쌓였다. Elasticsearch 집계 쿼리 최적화와 Redis 캐싱을 적용해 응답 시간을 500ms 이하로 줄인 과정을 정리했다.

Elasticsearch에서 10,000개 이상의 결과를 조회하려다 max_result_window 에러를 만났다. from/size 대신 search_after를 도입해 문제를 해결한 과정을 기록한다.

운영 중인 검색 서비스에서 매핑 변경이 필요할 때 다운타임 없이 리인덱싱하는 방법을 정리했다. 인덱스 별칭을 활용하면 사용자에게 영향 없이 안전하게 인덱스 구조를 변경할 수 있다.