MongoDB를 기반으로 현대적인 옴니채널 주문 시스템 구축

솔루션 개요

오늘날 고객은 온라인 구매와 함께 온라인 구매와 배송을 동시에 지원하는 온라인 및 오프라인 채널을 활용한 원활한 쇼핑 경험을 기대합니다. 그러나 소매업체는 옴니채널 쇼핑 경험을 지원 하는 기술 솔루션을 구현 데 어려움을 겪고 있습니다. 소매업체는 실시간 가시성을 제공하고, 동적 트래픽 패턴을 처리하며, 모든 고객 터치포인트에서 최신 통합을 가능하게 하는 유연한 시스템이 필요합니다.

이 솔루션은 MongoDB Atlas 사용하여 옴니채널 전자상거래 웹사이트 빌드 하는 방법을 보여줍니다. 이 데모를 통해 사용자는 선호하는 배송 방법(BOPIS 또는 택배)을 선택하고 배송될 때까지 주문 진행 상황을 실시간 추적. Change Streams, Atlas Triggers 및 유연한 document model 등 MongoDB 주요 기능을 활용하여 강력하고 확장 가능한 옴니 채널 순서 지정 시스템을 만드는 방법을 학습 됩니다.

참조 아키텍처

이 솔루션은 MongoDB Change Streams 와 Atlas Triggers 사용하여 여러 애플리케이션에서 실시간 데이터 작업을 활성화 . 아키텍처는 실시간 앱 과 MongoDB Atlas 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.

실시간 앱에는 데이터베이스 변경에 대응하는 모든 애플리케이션 (예: 전자상거래, 물류 센터, 창고, 재고 앱)이 포함됩니다.

이 솔루션의 워크플로는 다음과 같습니다.

1. 애플리케이션 의 조치 주문 상태 업데이트 와 같은 데이터 수정을 생성합니다.

2. 이 이벤트는 MongoDB Atlas의 orders 컬렉션에 등록되어 있습니다.

3. 이러한 변경 사항은 컬렉션 사용하는 oplog oplog.rs 에 기록됩니다.

4. Change Streams API 이러한 변경 사항을 모니터링합니다. 컬렉션, 데이터베이스 또는 클러스터 전체 수준에서 변경 사항을 모니터 하고 MongoDB 집계 프레임워크를 사용하여 특정 변경 사항을 필터할 수 있습니다.

5. 아키텍처 요구 사항에 따라 다음을 수행할 수 있습니다.

   • 애플리케이션 측에서 업데이트 수행합니다.

   • Atlas Functions를 통해 자동화된 작업을 트리거합니다.

이 아키텍처는 다음과 같은 다양한 실제 애플리케이션을 위한 기반을 제공합니다.

• 실시간 알림: 주문 픽업 준비가 완료되면 고객에게 자동 알림을 제공합니다.

• 반응형 시스템: 자동 재입고 기능이 있는 스마트 재고 관리

• 이벤트 기반 아키텍처: 선택적으로 Kafka와 연동하여 실시간 마이크로서비스 동기화를 구현합니다.

• 데이터 변경 캡처: 시스템 전반에 걸친 상품 가격이 즉각적으로 업데이트됩니다.

• 실시간 분석: 머신 러닝 모델을 사용하여 즉각적으로 사기 위험을 재계산합니다.

그림 1. 옴니 채널 주문 솔루션 아키텍처

데이터 모델 접근 방식

이 솔루션의 데이터 모델 products 및 orders라는 두 개의 프라이머리 컬렉션을 사용합니다. 각 컬렉션 field: value 형식을 사용하여 저장된 데이터를 조직적으로 표현합니다.

제품 컬렉션

products 컬렉션 다음과 같은 포괄적인 제품 정보를 저장합니다.

• ID, 이름, 고유 제품 식별자(예: SKU).

• 분류 필드(예: masterCategory, subCategory, articleType).

• amount 및 currency 필드가 있는 가격 책정을 위한 중첩 객체입니다.

• 자동 보충 상태 및 기본 색상과 같은 제품별 속성입니다.

• 인벤토리 관련 필드 및 제품 메타데이터

그림 2. 제품 컬렉션의 예시 문서

주문 컬렉션

orders 컬렉션 다음을 포함한 주문 세부 정보를 추적합니다.

• 주문 및 사용자에 대한 고유 식별자입니다.

• 각 주문에 대한 제품 배열 입니다.

• status_history 배열 은 타임스탬프로 주문 상태의 진행 상황을 캡처합니다.

• 주문 유형별 차별화(온라인 구매, 저장 수령 및 온라인 구매, 집에서 배송).

• 주문별 배송 주소입니다.

• 전달 유형에 따른 상태 워크플로:

  • BOPIS 주문은 ' 프로세스 중' 또는 '픽업 준비 완료'와 같은 상태를 표시합니다.

  • 가정 배송 주문은 ' 프로세스 중', '배달 준비 완료', '창고에서 픽업', '운송 중', '배달됨' 상태로 진행됩니다.

그림 3. orders 컬렉션의 예시 문서

솔루션 빌드

이 솔루션은 이 GitHub 리포지토리 사용합니다. 다음 절차는 데모를 설정하다 방법을 간략하게 설명합니다. 전체 지침 및 구현 세부 정보는 리포지토리의 를 README 참조하세요.

주요 학습 사항

• 유연성과 속도: MongoDB의 유연성으로 데이터 구조를 쉽게 조정할 수 있으므로 출시 기간을 단축하고 일관적인 옴니 채널 환경을 경험할 수 있습니다.

• 실시간 역량: Change Streams 및 Atlas Triggers 와 같은 기능을 통해 주문 추적 및 재고 업데이트와 같은 작업에 필수적인 실시간 데이터 처리 활성화 .

• Smart architecture: MongoDB의 확장 가능한 하고 유연한 아키텍처를 사용하면 예비 애플리케이션 계층 없이 Change Streams 및 Atlas Triggers 와 같은 도구를 간단하게 통합할 수 있습니다.

작성자

• Angie Guemes, MongoDB

• Florencia Arin, MongoDB

자세히 알아보기

• 이벤트 기반 소매 재고 관리 시스템

• 영수증 데이터를 통한 실시간 개인화

• RFID: 실시간 제품 추적