TravelTech에서 5주 만에 추천 시스템 구축하기: 피처 스토어 대신 Kafka와 MongoDB 사용

Tutu의 MLOps 엔지니어인 Christina는 팀이 성수기 마감을 맞추기 위해 단 5주 만에 추천 시스템(RecSys v1)을 출시한 방법을 설명합니다. 수개월이 걸렸을 적절한 Feature Store를 구축하는 대신, MongoDB를 임시 온라인 저장소로 사용하여 Kafka의 실시간 주문과 ClickHouse의 야간 배치 피처를 사용자당 하나의 문서에 작성했습니다. 주요 엔지니어링 과제는 특정 여행의 맥락(목적지 도시, 날짜, 게스트 수)을 처리하는 것이었는데, 협업 필터링만으로는 이를 포착할 수 없었습니다. 그들은 사용자의 구매 이력에서 대상 주문을 수락하는 API 계약을 설계했으며, UTC 날짜를 도착 도시의 현지 시간으로 변환하여 올바른 체크인/체크아웃 날짜를 보장했습니다. 서비스는 추론 중에 MongoDB에서만 읽으며, ALS 벡터가 없을 때는 주문 수 기준 상위 호텔로 폴백합니다. 나중에 그들은 랭킹을 위해 CatBoost로 업그레이드하고, 서비스 시작 시 객체 스토리지에서 모델을 로드했습니다. 또한 워밍 경로 사용자가 이력을 갖도록 스냅샷 Kafka 주제를 통해 과거 주문을 백필했고, order_id로 중복 주문을 병합했습니다. 이 실용적인 접근 방식을 통해 완벽한 아키텍처 없이도 실시간 트래픽에서 가설을 검증할 수 있었습니다.