재고의 변동을 시계열 데이터로?!

이 글은 올리브영 인벤토리 스쿼드에서 1,000만 SKU 이상의 재고 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 겪었던 성능 문제를 해결한 사례를 다룹니다. 기존 Redis Hash 구조는 최신 재고 정보만 저장하여 전체 데이터를 조회해야 하는 비효율이 있었고, 이로 인해 Redis CPU 및 API Latency가 급증하는 문제가 발생했습니다.

이를 해결하기 위해 Redis Stream을 도입하여 판매, 입고, 반품, 폐기 등 모든 재고 변동 이벤트를 시계열 데이터로 기록하는 방식을 제안합니다. Redis Stream은 로그 데이터 처리에 특화된 Redis의 기능으로, 재고 변동 이력을 효과적으로 관리하고 시스템 성능을 개선하는 데 기여할 수 있습니다.