airbnb-eng·문제Airbnb의 identity graph는 70억 노드와 110억 엣지, 복잡한 4~8 hop 쿼리로 장기 지연과 운영 불안정이 커졌다.
접근JanusGraph, DynamoDB, OpenSearch 기반의 내부 멀티테넌트 graph infrastructure로 이전했다. Gremlin 쿼리 재작성, 병렬 getMultiSlices, DynamoDB 조건부 쓰기로 병목을 줄였다.
결과모든 주요 graph query 패턴에서 기존 벤더보다 낮은 지연을 보였다. P99 장기 지연을 줄이고 write QPS를 기존 대비 10배까지 확장했다.
cloudflare-blog·문제ClickHouse 파티션 키 변경 뒤 청구 집계 쿼리가 느려졌지만 I/O, 메모리, 읽은 파트 수 지표는 정상으로 보였다.
접근trace_log와 flame graph로 쿼리 플래너의 MergeTreeData mutex 경합, 벡터 복사, 선형 파트 필터링을 찾아 공유 락·캐시·이진 탐색 패치를 적용했다.
결과락 경합을 제거하고 2026년 3월 패치로 쿼리 시간이 50% 감소했으며, 파트 수와 지연의 상관을 끊었다.
AWS Korea·문제Interactive AI 스토리텔링 플랫폼 타닥(뷰컴즈) 이 실시간 이미지 생성 응답 3~5초, 비용 부담이 큼.
접근CESC(Context Enabled Semantic Caching) — 사용자 입력·월드 메타·캐릭터 상태를 벡터화해 ElastiCache for Valkey 에 저장. 유사 과거 요청 검색해 캐시 이미지 즉시 반환. Valkey GLIDE 클라이언트 하이브리드 검색 + LLM 검증으로 환각 방지.
결과캐시 적중 시 응답 100ms 미만(98% 단축). 전체 트래픽 35% 캐시 처리. 월 1,750만 원 생성 비용 절감.
AWS Korea·문제RAG 애플리케이션의 한국어 검색에서 벡터 검색만으론 고유명사·전문용어 누락과 조사 변화 매칭에 약하다.
접근Aurora PostgreSQL 에서 pg_bigm(바이그램 키워드 검색)과 pgvector(벡터 시맨틱 검색)를 RRF(Reciprocal Rank Fusion)로 결합한 하이브리드 검색을 구성.
결과두 방식의 약점이 상호 보완되어 한국어 RAG 의 검색 품질이 개선. 키워드·의미 검색을 한 DB 안에서 통합 운용 가능.