지오 데이터베이스 없이 실시간 위치 매칭 시스템을 구축한 방법

최근 나는 실시간 위치 매칭 시스템을 직접 구축했다. 이는 음식 배달, 라이드 헤일링, 물류 플랫폼 등에서 핵심적인 기능이다.

이 과정에서 나는 중요한 사실을 깨달았다. 적절한 도구만 있다면, 복잡한 지리공간 데이터베이스 없이도 충분히 이 기능을 구현할 수 있다는 것이다.

이 글에서는 RisingWave를 사용하여 실시간 위치 스트림을 처리하고, 그 데이터를 Redis에 저장해 초고속 위치 기반 검색을 구현한 방법을 소개한다.

가장 좋은 점은? 이 모든 것이 SQL 하나로 가능하다는 것이다. 단일 sink 설정만으로, 마이크로서비스나 복잡한 glue 코드 없이 구현할 수 있다.

🚗 문제: 가장 가까운 드라이버를 빠르게 찾기

사용자와 인근 드라이버 또는 식당을 매칭하는 일은 단순해 보이지만, 사실은 복잡한 요소들이 숨어 있다. 실시간 위치 업데이트, 지리공간 인덱싱, 그리고 초 단위 미만의 쿼리 응답 속도가 필요하기 때문이다.

전통적으로는 PostGIS나 MongoDB 같은 시스템을 도입하고, 여기에 많은 커스텀 로직을 작성해야 했다. 하지만 나는 더 간단한 방법을 찾았다. 바로 Redis의 지리공간 기능과 RisingWave의 스트리밍 SQL을 결합하는 것이다.

🔧 아키텍처: 스트림 처리와 실시간 서빙의 결합

파이프라인은 다음과 같은 구조로 동작한다:

RisingWave가 드라이버 또는 식당의 위치 정보를 스트림으로 수집한다.
이 데이터를 SQL로 처리, 필터링, 변형한다.
내부적으로 GEOADD 명령어를 사용하여 Redis에 직접 저장한다.
애플리케이션은 GEORADIUS 또는 GEOSEARCH 명령어로 Redis에 쿼리를 보낸다.

Redis는 초저지연 데이터 서빙에 뛰어나지만, RisingWave는 전체 파이프라인을 선언적으로 구성하고 지속적으로 갱신되도록 해준다. 별도의 잡 스케줄러나 ETL 스크립트는 필요 없다.

🧪 예제: Redis에 지리공간 데이터 쓰기

예를 들어, 드라이버의 GPS 좌표가 실시간으로 스트리밍되고 있다고 하자. 아래는 RisingWave에서 정의한 테이블 스키마이다:

CREATE TABLE driver_locations (
    driver_id VARCHAR,
    city VARCHAR,
    longitude FLOAT,
    latitude FLOAT
);

이제 이 위치 데이터를 지리공간 정보로 저장하기 위해 Redis sink를 다음과 같이 정의했다:

CREATE SINK geo_sink
FROM driver_locations
WITH (
    connector = 'redis',
    redis.url = 'redis://127.0.0.1:6379/',
    primary_key = 'driver_id,city' -- 고유성 확보
) FORMAT UPSERT ENCODE TEMPLATE (
    redis_value_type = 'geospatial',
    key_format = 'drivers:{city}',      -- 예: drivers:san_francisco
    member = 'driver_id',               -- 추적할 객체
    longitude = 'longitude',
    latitude = 'latitude'
);

이제 Redis는 drivers:berlin, drivers:tokyo와 같은 인덱스를 유지하게 된다. 예를 들어 베를린 시내에서 반경 5km 이내의 드라이버를 조회하고 싶다면 다음과 같이 쿼리할 수 있다:

GEORADIUS drivers:berlin 13.40 52.52 5 km

Redis는 밀리초 단위로 응답을 반환한다.

✅ 이 조합이 효과적인 이유

추가 인프라 불필요: Redis는 지리공간 인덱싱을 기본 지원하며, RisingWave는 이에 직접 연결된다.
SQL 중심 설계: 모든 데이터 로직이 SQL 내에서 선언적으로 처리되므로, 복잡한 파이프라인을 따로 구축할 필요가 없다.
실시간 업데이트: 새로운 위치 데이터가 들어올 때마다 Redis가 즉시 갱신된다.
확장성과 유연성: 도시 단위로 샤딩하거나 키 포맷을 조정하거나, 여러 인덱스에 걸쳐 쿼리도 가능하다.

🧠 마무리하며

가장 인상 깊었던 점은 RisingWave와 Redis의 궁합이었다. Redis는 초고속 데이터 서빙에 최적화되어 있고, RisingWave는 스트리밍 SQL 계층을 통해 원시 데이터를 구조화하고 쿼리 가능한 상태로 변환해준다.

이 두 가지를 결합하면, 원래는 여러 개의 서비스와 복잡한 glue 코드가 필요한 위치 기반 실시간 시스템을 훨씬 더 간단하고 효율적으로 구축할 수 있다.

물류, 모빌리티, 배달 플랫폼을 만들고 있다면 이 아키텍처를 꼭 검토해볼 것을 권한다.