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AI 실시간 추천 시스템을 위한 Flink 기반 스트림 조인 서비스 구축기

문제아자르 세션 기반 추천에 필요한 유저 이벤트가 서로 다른 시점에 흩어져 발생한다. 실시간 추천 품질을 유지하려면 파편화된 이벤트를 낮은 지연 + 정확히 한 번(Exactly Once) 으로 조합해야 한다.

접근Spark Streaming, Kafka Streams, Flink 를 비교한 뒤 Apache Flink 기반 스트림 조인 서비스를 구축. Event Time 기반 정밀 제어와 zero-downtime 배포까지 만족하도록 파이프라인을 설계.

결과실시간 추천을 위한 이벤트 조합을 안정적으로 제공한다. 매치 요청·대화 완료 같은 다양한 조합 시나리오를 단일 인프라로 흡수한다.

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  2. 백엔드·네이버페이네이버페이·

    Composite PK에서 시작된 Spring Boot 4 / Spring Batch 6 업그레이드 기록

    문제Spring Data JDBC 의 Composite ID 적용을 위해 Spring Boot 3.5 → 4.0.1 업그레이드 시 Spring Batch, Kotlin, Jackson 등 전체 스택 메이저 전환 필요.

    접근Spring Boot 4 / Spring Batch 6 / Spring Framework 7 / Kotlin 2.3 / Jackson 3 / Kotest 6 / Gradle 9 / ojdbc11 순차 업그레이드. Composite ID 는 Persistable 인터페이스로 구현, JdbcDefaultBatchConfiguration 상속으로 메타데이터 저장.

    결과기술 부채 해결 + 장기 유지보수성 개선. 운영 DB 접근 정책 충돌을 사전 식별해 안정적 배포 달성.

    #kotlin#spring#spring-boot+3