소매 성장을 위해 실시간으로 브랜드 증폭

스키마 설계 프로세스

앱 의 성장에 따른 스키마 및 성능 문제를 방지하려면 먼저 건전한 데이터 모델링부터 시작하세요.

이 솔루션에서는 네 가지 핵심 컬렉션을 중심으로 통합 데이터 계층을 모델링합니다.

• products: 제품 카탈로그(이름, 설명, 카테고리, 식별자)입니다.

• inventory: 재고 수준, 재고 보충 데이터, 예측 지표.

• stores: 메타데이터 저장합니다(이름, 위치, 운영 세부 정보).

• brandAmplification: 매장별 브랜드/카테고리 부스트 규칙입니다.

이 프로세스 에 따라 브랜드 증폭을 구현 하고 안정적으로 확장하다 .

1. 애플리케이션 워크로드 식별

   가장 빈번한 작업을 식별합니다.

   상위 쿼리를 사용하여 효과적인 인덱스를 선택하고 데이터베이스 호출을 줄일 수 있습니다.

   전자상거래와 매장이 모두 동일한 운영 데이터를 사용한다고 가정합니다.

   고객 의도를 브랜드 전략과 실시간 연결하고 여러 채널에서 인벤토리를 일관적인 유지합니다.

   다음 표를 사용하여 Leafy Associate 워크로드를 추정하고 이 추정치를 읽기/ 쓰기 (write) 우선 순위에 대한 기준으로 삼습니다.

   작업	쿼리 유형	대상 컬렉션	빈도	우선 순위	참고 사항
   매장 내 제품 검색. 고객이 요청한 내용과 일치하는 제품(텍스트 / 인텐트 / 하이브리드 검색 )을 찾아 현재 이 저장 에 주식 있는지 보여줍니다. (50 스토어)	읽기	Products, inventory	~500K/일	결정적인	기본 연결 흐름입니다. $lookup을 방지하기 위해 각 제품에 매장별 재고 요약 플래그를 포함합니다.
   전자상거래 검색. 사양, 의도 또는 하이브리드(6K 제품)로 검색	읽기	Products	~1M/일	결정적인	온라인 검색을 촉진하고 지연 시간 짧아야 합니다. 전용 또는 읽기 격리 검색 노드 고려
   순위에 브랜드 부스트 적용	읽기	brandAmplification	~300k/일	높음	랭킹 시점에 매장 수준의 브랜드 부스트가 적용됩니다. 제품 업데이트 필요 없음
   라이브 인벤토리 및 예측 지표 업데이트(수집)	쓰기	inventory	~700k/일	결정적인	재고 기록 시스템(매장 및 창고)에서 단일 보기. 작고 빈번한 쓰기
   주식 있는 가장 가까운 대체 저장 찾기	읽기	inventory, stores	~100k/일	낮은	거리별 지리 공간적 순위
   브랜드 증폭 구성( 부스트 전략 업데이트 )	쓰기	brandAmplification	>500/일	낮은	선택 사항인 카테고리 범위로 매장별 브랜드 부스트. 런타임 조정 가능, 제품 재작성 없음.

2. 스키마 관계 매핑

   식별한 워크로드는 스키마 설계 방식에 영향을 미칩니다.

   브랜드 증폭에서 관계 모델은 Leafy Associate 및 전자상거래 앱의 읽기 지연 시간 결정하고 인벤토리 시스템의 쓰기 (write) 작업 비용 에 영향을 미칩니다.

   쿼리 최적화

   매장 내 제품 검색 가능성을 높이려면 inventorySummary[] 임베딩 패턴 사용하여 제품 내에 를 임베드하세요. 이 접근 방식은 한 번의 읽기 작업으로 제품 세부 정보 및 가용성을 반환하고 값 비싼 $lookup 작업을 방지합니다. 코드 스니펫은 products 컬렉션 의 예시 문서 보여줍니다.

   { "_id": "685bfe2b3d832cf7e1614577",
     "productName": "Onion",
     "brand": "Fresho",
     "price": { "amount": 31.02, "currency": "USD" },
     "category": "Fruits & Vegetables",
     "subCategory": "Potato, Onion & Tomato",
     "aboutTheProduct": "Onion is a versatile vegetable used in salads and curries.",
     "embeddingText": "Onion | Fresho | 5 kg | Fruits & Vegetables | ...",
     "multimodalEmbeddingVector": [0.03, 0.12, 0.07, "..."],
     "inventorySummary": [
       {
         "storeId": "store-019",
         "sectionId": "S01",
         "aisleId": "I11",
         "shelfId": "SH111",
         "inStock": true,
         "nearToReplenishmentInShelf": false
       },
       {
         "storeId": "store-027",
         "sectionId": "S02",
         "aisleId": "I21",
         "shelfId": "SH213",
         "inStock": true,
         "nearToReplenishmentInShelf": true
       }
     ]
   }

   운영 인벤토리 Single View 쿼리를 최적화하려면 자세한 인벤토리 데이터를 별도의 컬렉션 에 보관하고 제품을 참조하세요. 제품당 하나의 문서 저장하여 채널과 매장 전체에 걸쳐 Single View 유지하고 한 곳에서 주식 업데이트 . 다음 코드 스니펫은 컬렉션 의 예시 문서 inventory 보여줍니다.

   { "_id": "6863fc8057105b3a8ccb57cd",
     "productId": "685bfe2b3d832cf7e1614577",
     "storeInventory": [
       {
         "storeId": "store-015",
         "storeName": "Trikasemmart - Chiang Mai",
         "coordinates": [98.985583, 18.7929],
         "shelfQuantity": 22,
         "backroomQuantity": 0,
         "inStock": true,
         "predictedStockDepletion": "2025-10-23",
         "nextRestock": "2025-10-19"
       },
       {
         "storeId": "store-006",
         "storeName": "Vinyuvanichkul - Nakhon Ratchasima",
         "coordinates": [102.104829, 14.964336],
         "shelfQuantity": 27,
         "backroomQuantity": 49,
         "inStock": true,
         "nextRestock": "2025-10-21"
       }
     ],
     "updatedAt": "2025-10-17T00:00:01Z"
   }

   주식 있는 주변 매장을 찾으려면 저장 좌표를 GeoJSON 포인트에 저장하여 지리 공간적 쿼리를 실행 . 다음 코드 스니펫은 stores 컬렉션 의 예시 문서 보여줍니다.

   {
     "_id": "684aa28064ff7c785a568aca",
     "storeId": "store-001",
     "storeName": "Chaihirankarn, Bunlupong and Chomsri - Surat Thani",
     "location": {
       "type": "Point",
       "coordinates": [
         99.317989,
         9.133786
       ],
       "address": "3597 Methavorakul Tunnel Suite 886",
       "city": "Surat Thani"
     },
      …
   }

   데이터 일관성

   Atlas Triggers 사용하여 에서 필요한 필드를 동기화 하고 일관적인 inventory products.inventorySummary[] 유지하세요.

   각 검색에서 브랜드 순위 규칙 최적화

   brandAmplification에서 순위 지정 시간 및 저장 규칙에 브랜드 부스트를 적용합니다. 제품 데이터를 다시 작성하지 않고도 전략적인 브랜드를 홍보할 수 있습니다.

   {
     "_id": "68e43c6865c4a374ea78b4b0",
     "storeId": "store-015",
     "brandName": "Teamonk",
     "categories": ["Beverages", "Gourmet & World Food"],
     "boostLevel": 1,
     "effectiveFrom": "2025-10-01",
     "effectiveTo": "2025-10-31"
   }

3. 인덱싱

   가장 일반적인 쿼리 필드에 인덱스를 생성합니다. 자세한 내용은 '솔루션 빌드'섹션을 참조하세요. 확장하다 에 따라 인덱스 사용량을 모니터링하고 조정합니다.

아키텍처 흐름

아키텍처 다이어그램을 보고 브랜드 증폭 솔루션의 작동 방식을 이해하세요.

그림 2. 이 아키텍처는 MongoDB의 ODL이 Leafy Associate 애플리케이션, Advanced Search Microservice, Voyage AI 임베딩을 통합하는 방법을 보여줍니다. 단일 집계 파이프라인 내에서 전체 텍스트, 벡터 및 하이브리드 검색을 실행하여 최신 통합 데이터 플랫폼에서 실시간 브랜드 구성과 고객 의도를 결합합니다.

0. Siloed data

운영 데이터는 종종 판매 시점(POS), 전사적 자원 관리(ERP), 마케팅 등 사일로에 분산되어 저장되는 경우가 많습니다. 통합하여 일관적인 적인 실시간 경험을 제공하세요.

1. MongoDB의 ODL(Operational Data Layer)에 통합 데이터 저장

ODL은 MongoDB의 유연한 문서 모델 의 모든 기능을 활용하여 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터 및 비구조화된 데이터를 한 곳에 함께 저장 .

최신 데이터 플랫폼은 성능, 수평 확장성 및 고급 기능을 제공합니다. 빠른 통합, 지연 시간이 짧은 쿼리, 확장하다 실시간 작업을 가능하게 합니다.

이 통합된 접근 방식은 전자상거래부터 매장 내 앱에 이르기까지 모든 시스템이 신뢰할 수 있는 동일한 최신 정보에서 실행 합니다.

2. 매장 직원이 검색 쿼리 입력합니다.

저장 직원은 Leafy Associate 애플리케이션 사용하여 쿼리 입력합니다. 전체 텍스트(MongoDB Atlas Search), 인텐트(Vector Search) 또는 하이브리드(순위 퓨전 또는 점수 퓨전)를 선택합니다.

병렬: 실시간 브랜드 증폭 구성

매장 관리자와 권한이 부여된 담당자는 Leafy Associate 애플리케이션 사용하여 백엔드 사용을 위해 brandAmplification 컬렉션 에 매장별 부스트 규칙을 만듭니다.

브랜드 증폭을 구성할 때 제품 수와 각 카테고리에 포함된 제품 수를 보여주는 메타데이터 를 실시간 관찰할 수 있습니다. 이 정보는 $searchMeta 파이프라인 단계에서 제공됩니다.

3. 및 4. Leafy Associate가 API 요청 빌드합니다.

Leafy Associate 애플리케이션 전체 컨텍스트를 사용하여 검색 요청 작성합니다. 프런트 엔드에서 직접 런타임 매개 변수를 빌드하고 MongoDB 에서 해당 저장 의 활성 브랜드 구성을 검색합니다. 고급 검색 microservices 로 요청 보냅니다.

POST /api/v2/search
{ "query": "green tea skin care",
  "storeObjectId": "684aa28064ff7c785a568aca",
  "option": 4,
  "page": 1,
  "page_size": 20,
  "weightVector": 0.5,
  "weightText": 0.5,
  "fusionMode": "rrf",// you can also use "scoreFusion"
   "brandAmplification": [
    { "name": "Innisfree", "boostLevel": 1 },
    { "name": "Olay", "boostLevel": 2, "categories": ["Face Care", "Skincare"] },
    { "name": "The Body Shop", "boostLevel": 3 }
  ]
}

5. Voyage AI 통한 임베딩 서비스

검색 유형이 벡터 또는 하이브리드 검색 인 경우 microservices Voyage AI 사용하여 고객 쿼리 임베딩을 생성합니다.

6. 및 7. 집계 파이프라인 구축하는 Advanced Search microservices

Advanced Search microservices 런타임에 집계 파이프라인 빌드하고 MongoDB 내에서 실행합니다. microservices 단일 파이프라인 과 단일 왕복을 사용하여 성능과 효율성 개선합니다.

검색 사용한 텍스트 관련성의 경우,must should파이프라인,,filter 절을 퍼지 매칭 및 필드 부스트와 결합하여 결과를 구체화하는 복합 구조를 적용합니다.

$vectorSearch를 사용하는 시맨틱 인텐트의 경우, 파이프라인 고객 쿼리 사전 계산된 제품 데이터 임베딩과 비교합니다.

하이브리드 검색 에서 microservices 순위 기반 RRF(Reciprocal Rank 퓨전)를 적용하는 $rankFusion 또는 런타임에 정규화된 점수와 조정 가능한 가중치를 혼합하는 $scoreFusion을 사용하여 텍스트와 벡터 결과를 통합합니다.

브랜드 증폭은 두 가지 보완 경로를 통해 결과 관련성을 개선합니다.

1. 사전 퓨전 텍스트 부스트($ 검색 내부)

   should 규칙을 score 복합으로 삽입합니다. 가 포함된 절. 각 브랜드 및 (선택 사항) 카테고리에 대한 부스트.

2. $ 설정하다+ $multiply를 사용한 후퓨전 곱셈

microservices $ 필터하다 로 상위 를 직접 필터링하여 $lookup을 사용하여 다른 컬렉션을 병합하지 않고 Products.inventorySummary[] 저장 컨텍스트를 보존합니다. 마지막으로 $ 패싯 포함된 UI 지원 응답을 생성하고 결과 문서와 총 개수를 모두 반환합니다.

8. 안정성, 확장성, 보안 및 실시간 일관성

MongoDB 복제본 세트로 고가용성 유지하고 샤딩 통해 수평으로 확장합니다. 지연 시간이 짧은 읽기를 위해 전용 검색 노드를 사용하세요. Change Streams 및 Atlas Triggers 사용하여 실시간 데이터 일관적인 유지하세요. MongoDB 내장 액세스 제어, 네트워크 격리 , 미사용 데이터 에 걸쳐 암호화 통해 포괄적인 엔드 투 엔드보안을 제공합니다.