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프로젝트 개요
Playball(구 Traffic-Master)은 스포츠 티켓팅에서 발생하는 좌석 핫스팟 전쟁을 '추천 기반 분산'으로 완화하여 좌석 선택 성공률을 높이는 대규모 트래픽 제어 플랫폼입니다.
1. 배경 및 문제 정의
기존 티켓팅 시스템의 좌석 선택 단계는 다음과 같은 구조적 문제를 가지고 있습니다.
- 핫스팟 쏠림 현상 (Hotspot Traffic)
사용자들이 동일한 "최선호 구역/열/중앙부"를 동시에 클릭하면서 특정 좌석에 트래픽이 집중되어 락 경합, 응답 지연, 예매 실패율 증가가 발생합니다. - 사용자 경험 악화
"이선좌(이미 선택된 좌석입니다)" 메시지를 반복해서 겪게 되며 피로도와 이탈률이 급증합니다. - 인프라 비효율
좌석 선택 단계의 병목은 단순한 서버 증설이나 대기열만으로는 근본적 해결이 불가능합니다. - 매크로/봇의 악용
좌석 선택이 특정 좌표 클릭이라는 단순 반복 작업이 될수록 봇의 선점 성공률이 높아져 정상 사용자가 피해를 봅니다.
2. 제품 비전 및 핵심 가치 (Why Us)
경쟁사가 대기열, 단순 서버 증설, 무작위 랜덤 배정 등 트래픽을 그저 견디는 방식에 의존한다면,저희 팀은 좌석 선택의 수요 분포를 실시간으로 재형성하여 병목 발생 구조 자체를 재설계합니다.
- 사용자 가치: '최고의 단일 좌석'을 놓고 싸우는 대신, '자신의 취향에 맞는 좋은 연석'을 빠르게 추천받아 예매 성공률 자체를 높입니다.
- 주최자(B2B) 가치: 서버 장애와 매크로로 인한 CS/환불을 획기적으로 줄여 운영 신뢰성을 확보합니다.
- 플랫폼 가치: 핫스팟 경합을 분산시켜 전체 시스템의 레이턴시와 인프라 비용을 절감합니다.
3. 핵심 사용자 시나리오 (To-Be)
- 좌석맵 진입 즉시 내 취향에 맞는 추천 블록 목록(최대 10개) 노출
- 각 블록은 혼잡도 및 선호 점수 기반으로 정렬되어 가장 락 성공률이 높은 곳부터 제시
- 사용자가 블록을 선택하면 연석 우선 자동 배정 후 즉시 좌석 Hold (점유)
- 만약 분산 락에 실패할 경우, 기다리지 않고 즉시 다음 대체 블록으로 유도
- 특정 블록으로 또다시 쏠리는 2차 핫스팟을 방지하기 위한 노출 균형(쿨다운) 정책 자동 적용
4. 팀 구성 및 시스템 파트
이러한 분산 추천과 트래픽 처리를 위해 4개의 파트가 유기적으로 협력합니다.
| 팀 | 핵심 책임 | 주요 기술 |
|---|---|---|
| 백엔드 | MSA 티켓팅 시스템, 분산 락 기반 연석/준연석 배정 및 혼잡도 집계 | Spring Boot, Redis, PostgreSQL |
| 클라우드 인프라 | 멀티 환경(Dev/Staging/Prod), 고가용성 배포, 피크 대비 리소스 확장 | AWS EKS, Karpenter, KEDA, Grafana |
| 보안 | 외부망부터 애플리케이션까지 4계층 심층 방어(CDN, ALB, Istio WAF, mTLS) | Istio, AWS Shield, Coraza |
| AI | 행동 패턴 기반 지능형 봇 탐지 및 무력화 (T0~T3 티어링 분류) | LangGraph, Playwright, Envoy ext_authz |