Luft 성능 리포트 2: 더 많은 코호트에 대한 리텐션 집계
리텐션쿼리 성능데이터 집계AirbridgeLuft성능 개선
AI 요약
Beta본 글은 Airbridge의 리텐션 리포트에서 제공하는 스타트 이벤트 설정의 한계를 극복하고, 더 많은 코호트에 대한 리텐션 집계를 가능하게 하기 위한 Luft의 성능 개선 과정을 다룹니다. 기존에는 Install, Deeplink Open, Deeplink Pageview로 한정되었던 스타트 이벤트 설정을 확장하여 다양한 사용자 요구사항을 만족시키고자 합니다.
하지만 현재 Luft의 쿼리 성능으로는 더 많은 사용자 데이터를 처리하기 어렵고, 비용 효율적인 확장이 현실적으로 어렵다는 문제가 제기됩니다. 이에 따라 성능 개선이 필요한 두 가지 주요 쿼리(스타트 이벤트 Open, 1개월 일단위 리텐션 및 스타트 이벤트 Open, 3일 분단위 리텐션)를 선정하고, 리텐션 집계의 5단계(Scan, User grouping, User aggregation, Local aggregation reduction 등) 동작 방식을 설명하며 성능 개선의 필요성을 강조합니다.
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