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업데이트 압축률 67%, 플레이스 리뷰 tagging 시스템 개선경험

문제네이버 플레이스 리뷰 태깅이 분석 API와 강하게 결합돼 기준 변경 때마다 재호출이 필요했고 한 리뷰의 다중 이미지가 컬렉션에 반복 업데이트돼 부하가 컸다.
접근원본을 저장하는 rawtags, 비즈니스 로직을 적용한 tags, 20분 주기로 모아 쓰는 updatabletargets 컬렉션으로 단계를 나누고 Kafka Consumer를 역할별로 분리했다.
결과이미지 태깅 업데이트가 67% 압축됐고(10,274→3,425) 한국 이미지→리뷰 전파가 47% 줄었으며 운영자 입력 보존과 ML 재학습 파이프라인까지 가능해졌다.
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