최근 배달의민족은 배차 시스템의 정확도를 높이기 위해 실거리 산출 방식을 고도화한 사례를 공개했다. 이 시스템은 라이더와 배달 간의 효율적인 매칭을 위해 실제 도로를 기반으로 한 거리 계산을 도입하였으며, 이를 통해 배달 효율성을 증대시키는 데 기여하고 있다. 본 글에서는 그런 실거리 시스템 구축 과정에서의 경험과 기술적 접근을 소개한다.
배달의민족 배차 시스템의 혁신적 변화
배차 시스템의 핵심 과제는 주문에 대한 적절한 라이더를 빠르고 효율적으로 매칭하는 것이다. 이러한 매칭 문제에서 실거리 계산은 필수적인 역할을 한다. 실거리를 계산하기 위해 배달의민족은 Redis와 같은 고성능 데이터 저장소를 활용하여 대량의 트래픽을 효과적으로 처리하는 방법을 찾아냈다. 이 과정을 통해 배차 시스템은 라이더가 보다 정확하고 빠르게 배달을 완수할 수 있도록 도와준다
가장 먼저, 실거리를 정확하게 계산하기 위한 API 호출 방식이 요구됐다. 기존의 상용 내비게이션을 사용하기에는 비용과 성능 면에서 한계가 있었으므로, 오픈 소스 지도 API인 OSRM을 활용했다. OSRM은 최신 지리 정보를 바탕으로 최적의 경로를 제공할 수 있으며, 이를 통해 배달 경로에 대한 실거리를 효율적으로 산출할 수 있었다.
또한, 배차 시스템은 이벤트 드리븐 아키텍처를 도입하여 각 이벤트에 따라 거리 계산을 진행한다. 예를 들어, 배달이 생성되거나 픽업지가 변경될 때마다 실거리를 계산하게 되어 있으며 이는 Kafka를 통해 이벤트가 발행되고 처리되는 시스템이 고안됐다. 각 이벤트 처리 후에는 저장된 데이터를 기반으로 필요한 결정을 내릴 수 있는 구조로, 실거리를 계산하는 효율성이 크게 증가했다.
효율성을 극대화한 거리 저장 방식
배차 시스템에서 거리 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 Redis를 인메모리 데이터 저장소로 활용하고 있다. 이는 빠른 읽기 및 쓰기 성능을 제공함으로써 배달과 관련된 대량의 트래픽을 잘 소화할 수 있는 환경을 조성하고 있다. 그러나 한정된 저장 용량과 대역폭 문제는 여전히 해결해야 할 큰 과제였다.
이와 관련하여, 배달의민족은 데이터를 지역별로 그룹화하여 관리하는 방법을 선택했다. 즉, 지역 ID를 기준으로 실거리 그래프를 구성하여 각 지역 내에서의 배달에 대해서만 거리 데이터를 계산하고 저장하는 방식이다. 이 접근법은 다량의 데이터를 단일 요청으로 처리할 수 있어 네트워크 대역폭과 시간 효율성을 동시에 높일 수 있다.
또한, Redis의 Hash 자료구조를 사용해 각 지역의 실거리 데이터를 관리하는 아키텍처를 도입했다. 이를 통해 필요한 거리 정보만을 요청하고 수정할 수 있어 성능의 개선이 이루어졌다. 이러한 방식으로, 데이터를 보다 효율적으로 저장하고, 필요할 때 신속하게 접근하여 성능 최적화를 꾀할 수 있었다.
성능 최적화를 위한 지속적인 노력
실거리 시스템은 단기적인 거리 계산뿐만 아니라 장기적인 성능 향상에도 중점을 두고 있다. 배달이 완료된 후 실거리 데이터를 누적하여 누적된 데이터를 재사용할 수 있는 체계를 마련함으로써, 시간과 리소스를 절약하는 방향으로 나아가고 있다. 이를 통해 시스템의 개별 작업 부하를 줄이고, 지속적으로 성능을 개선시킬 수 있는 기초를 다지게 됐다.
특히, 네트워크 대역폭을 효율적으로 관리하기 위해 TTL(유효 기간) 관리를 최적화했다. 초기 배포 단계에서는 모든 거리 데이터에 대해 TTL을 설정했지만, 이는 불필요한 리소스를 소모하게 했다. 따라서 배달이 취소되거나 완료될 때에만 거리 데이터를 삭제하는 방안을 채택하여 시스템의 부하를 줄이고, 처리의 안정성을 높이는 데 성공했다.
이러한 일련의 개선 조치를 통해 배차 시스템은 변화하는 환경 속에서도 지속적으로 최적화된 성능을 제공하고 있으며, 많은 배달 요청을 신속하게 소화할 수 있는 능력을 갖추게 되었다. 이는 결국 라이더에게 보다 빠르고 정확한 배달 기회를 제공할 수 있게 해주고, 고객 만족도를 높이는 데 기여하고 있다.
배차 시스템에서 실거리 계산 최적화의 가장 큰 성과는 단순히 기술적 접근에 그치는 것이 아니라, 라이더와 고객 모두에게 실질적인 가치를 제공하는 것에 있다. 앞으로도 지속적인 모니터링과 최적화를 통해 더욱 향상된 서비스로 나아갈 예정이다. 향후에는 이러한 최적화 결과를 바탕으로 서비스의 질을 한층 더 높이는 방향으로 발전해 나가길 바란다.
