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Behind the Streams: Real-Time Recommendations for Live Events

넷플릭스 favicon넷플릭스·Architecture·
Apache KafkaGraphQLWebSocketPushy
2025년 10월 21일2

AI 요약

이 글은 AI가 요약했어요. 정확한 내용은 꼭 원문을 확인해 주세요!

핵심 요약

넷플릭스가 라이브 이벤트를 위한 실시간 추천 시스템을 구현해 프리패칭과 실시간 방송의 두 단계로 업데이트를 분산하고 1억 대 이상 기기에 1분 이내 최신 정보를 전달하는 방식을 도입했습니다.

구현 방법

  • Message Producer가 비즈니스 로직과 GraphQL 스키마를 중앙화
  • Message Router가 Pushy, Apache Kafka, Netflix KV로 2계층 팬아웃 구조를 구현
  • 디바이스 캐시에 프리패칭 데이터와 상태 키/타임스탬프를 저장해 로컬 업데이트를 가능하게 함
  • GraphQL DGS와 WebSocket 기반의 저지연 업데이트 흐름을 구성

주요 결과

  • 피크 부하에서 1억 대 이상 기기에 1분 이내 업데이트를 전달
  • 두 단계 업데이트로 계산/대역폭 요구 최소화 및 thundering herd 감소
  • 불안정한 네트워크에서도 업데이트를 놓치지 않도록 최소 한 번 방송 보장

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