DynamoDB에서 불만 관리 시스템 스키마 설계 - Amazon DynamoDB
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DynamoDB에서 불만 관리 시스템 스키마 설계

불만 관리 시스템 비즈니스 사용 사례

DynamoDB는 불만 관리 시스템(또는 콜센터) 사용 사례에 적합한 데이터베이스입니다. 관련된 대부분의 액세스 패턴이 키-값 기반 트랜잭션 조회이기 때문입니다. 이 시나리오의 일반적인 액세스 패턴은 다음과 같습니다.

  • 불만 사항 생성 및 업데이트

  • 불만 사항 에스컬레이션

  • 불만 사항에 대한 의견 작성 및 읽기

  • 고객의 모든 불만 사항 접수

  • 에이전트의 모든 의견 가져오기 및 모든 에스컬레이션 가져오기

일부 의견에는 불만 사항 또는 해결 방법을 설명하는 첨부 파일이 있을 수 있습니다. 이러한 패턴은 모두 키-값 액세스 패턴이지만 불만 사항에 새 의견이 추가될 때 알림을 보내거나 분석 쿼리를 실행하여 주간 심각도(또는 에이전트 성과)별로 불만 사항 분포를 확인하는 등의 추가 요구 사항이 있을 수 있습니다. 수명 주기 관리 또는 규정 준수와 관련된 추가 요구 사항은 불만 사항을 기록한 지 3년이 지난 후에 불만 사항 데이터를 아카이빙하는 것입니다.

불만 관리 시스템 아키텍처 다이어그램

나중에 DynamoDB 데이터 모델링 섹션에서 다루게 될 키-값 트랜잭션 액세스 패턴 외에도 세 가지 비트랜잭션 요구 사항이 있습니다. 위의 아키텍처 다이어그램은 다음 세 가지 워크플로로 나눌 수 있습니다.

  1. 불만 사항에 새 의견이 추가되면 알림 보내기

  2. 주간 데이터에 대한 분석 쿼리 실행

  3. 3년 이상 경과된 데이터 아카이빙

각각에 대해 좀더 자세히 살펴보겠습니다.

불만 사항에 새 의견이 추가되면 알림 보내기

아래 워크플로를 사용하여 이 요구 사항을 달성할 수 있습니다.

DynamoDB Streams는 DynamoDB 테이블에 대한 모든 쓰기 작업을 기록하는 변경 데이터 캡처 메커니즘입니다. 이러한 변경 사항의 일부 또는 전부를 트리거하도록 Lambda 함수를 구성할 수 있습니다. 사용 사례와 관련이 없는 이벤트를 필터링하도록 Lambda 트리거에 이벤트 필터를 구성할 수 있습니다. 이 경우 필터를 사용하여 새 의견이 추가된 경우에만 Lambda를 트리거하고 AWS Secrets Manager 또는 기타 보안 인증 정보 스토어에서 가져올 수 있는 관련 이메일 ID로 알림을 보낼 수 있습니다.

주간 데이터에 대한 분석 쿼리 실행

DynamoDB는 주로 온라인 트랜잭션 처리(OLTP)에 중점을 둔 워크로드에 적합합니다. 분석 요구 사항이 있는 다른 10%~20% 액세스 패턴의 경우, DynamoDB 테이블의 실시간 트래픽에 영향을 주지 않고 관리형 Amazon S3로 내보내기 기능을 사용하여 데이터를 S3으로 내보낼 수 있습니다. 아래에서 이 워크플로를 살펴보세요.

Amazon EventBridge를 사용하면 일정에 따라 AWS Lambda를 트리거할 수 있습니다. 이를 통해 Lambda 호출이 주기적으로 발생하도록 cron 표현식을 구성할 수 있습니다. Lambda는 ExportToS3 API를 호출하고 DynamoDB 데이터를 S3에 저장할 수 있습니다. 그런 다음 Amazon Athena와 같은 SQL 엔진에서 이 S3 데이터에 액세스하여 테이블의 실시간 트랜잭션 워크로드에 영향을 주지 않고 DynamoDB 데이터에 대한 분석 쿼리를 실행할 수 있습니다. 심각도 수준별 불만 사항 수를 확인하기 위한 샘플 Athena 쿼리는 다음과 같습니다.

SELECT Item.severity.S as "Severity", COUNT(Item) as "Count" 
FROM "complaint_management"."data" 
WHERE NOT Item.severity.S = '' 
GROUP BY Item.severity.S ;

이 Athena 쿼리는 다음 결과를 반환합니다.

3년 이상 경과된 데이터 아카이빙

DynamoDB TTL(Time to Live) 기능을 활용하면 추가 비용 없이 DynamoDB 테이블에서 사용되지 않는 데이터를 삭제할 수 있습니다(다른 리전에 복제된 TTL 삭제가 쓰기 용량을 소비하는 2019.11.21(현재) 버전의 글로벌 테이블 복제본인 경우 제외). 이 데이터는 표시되며 DynamoDB Streams에서 소비되어 Amazon S3에 아카이빙될 수 있습니다. 이 요구 사항에 대한 워크플로는 다음과 같습니다.

불만 관리 시스템 엔터티 관계 다이어그램

다음은 불만 관리 스키마 설계에 사용할 엔터티 관계 다이어그램(ERD)입니다.

불만 관리 시스템 액세스 패턴

다음은 불만 관리 스키마를 설계할 때 고려할 액세스 패턴입니다.

  1. createComplaint

  2. updateComplaint

  3. updateSeveritybyComplaintID

  4. getComplaintByComplaintID

  5. addCommentByComplaintID

  6. getAllCommentsByComplaintID

  7. getLatestCommentByComplaintID

  8. getAComplaintbyCustomerIDAndComplaintID

  9. getAllComplaintsByCustomerID

  10. escalateComplaintByComplaintID

  11. getAllEscalatedComplaints

  12. getEscalatedComplaintsByAgentID(최신 것부터 가장 오래된 것 순)

  13. getCommentsByAgentID(두 날짜 사이)

불만 관리 시스템 스키마 설계 진화

이는 불만 관리 시스템이므로 대부분의 액세스 패턴에서 불만 사항이 기본 엔터티입니다. ComplaintID는 카디널리티가 높을 때 기본 파티션에 데이터가 균일하게 배포되도록 하며 식별된 액세스 패턴에 대한 가장 일반적인 검색 기준이기도 합니다. 따라서 ComplaintID는 이 데이터 세트에서 좋은 파티션 키 후보입니다.

1단계: 액세스 패턴 1(createComplaint), 2(updateComplaint), 3(updateSeveritybyComplaintID), 4(getComplaintByComplaintID) 처리

'metadata'(또는 'AA')라는 일반 정렬 키 값을 사용하여 CustomerID, State, Severity, CreationDate와 같은 불만 사항별 정보를 저장할 수 있습니다. PK=ComplaintID 및 SK=“metadata”인 싱글톤 작업을 사용하여 다음을 수행합니다.

  1. PutItem을 통해 새 불만 사항 생성

  2. UpdateItem을 통해 불만 사항 메타데이터의 심각도 또는 기타 필드 업데이트

  3. GetItem을 통해 불만 사항에 대한 메타데이터 가져오기

2단계: 액세스 패턴 5(addCommentByComplaintID) 처리

이 액세스 패턴에는 불만 사항과 불만 사항에 대한 의견 간의 일대다 관계 모델이 필요합니다. 여기서는 수직 파티셔닝 기법을 통해 정렬 키를 사용하며 다양한 유형의 데이터로 항목 컬렉션을 생성합니다. 액세스 패턴 6(getAllCommentsByComplaintID) 및 7(getLatestCommentByComplaintID)을 살펴보면 의견을 시간별로 정렬해야 한다는 것을 알 수 있습니다. 또한 여러 개의 의견이 동시에 들어올 수 있으므로 복합 정렬 키 기법을 사용하여 정렬 키 속성에 time과 CommentID를 추가할 수 있습니다.

이러한 의견 충돌 가능성에 대처하기 위한 다른 옵션은 타임스탬프의 세분성을 높이거나 Comment_ID를 사용하는 대신 증분 숫자를 접미사로 추가하는 것입니다. 이 경우 범위 기반 작업을 활성화하기 위해 의견에 해당하는 항목의 정렬 키 값 앞에 'comm#'을 붙입니다.

또한 불만 사항 메타데이터의 currentState가 새 의견이 추가될 때의 상태를 반영하는지 확인해야 합니다. 의견을 추가하면 불만 사항이 에이전트에게 배정되었거나 해결되었다는 등의 메시지가 표시될 수 있습니다. 의견 추가 및 불만 사항 메타데이터의 현재 상태 업데이트를 전부 아니면 전무 방식으로 묶기 위해 TransactWriteItems API를 사용합니다. 이제 결과 테이블 상태는 다음과 같습니다.

테이블에 더 많은 데이터를 추가하고 ComplaintID에 대한 추가 인덱스가 필요한 경우 모델의 미래 유용성을 높이기 위해 ComplaintID를 PK와 별도의 필드로 추가해 보겠습니다. 또한 일부 의견에는 첨부 파일이 있을 수 있습니다. 이 첨부 파일은 Amazon Simple Storage Service에 저장하고 해당 참조 또는 URL만 DynamoDB에 보관합니다. 비용과 성능을 최적화하기 위해 트랜잭션 데이터베이스를 최대한 간결하게 유지하는 것이 좋습니다. 데이터는 이제 다음과 같습니다.

3단계: 액세스 패턴 6(getAllCommentsByComplaintID) 및 7(getLatestCommentByComplaintID) 처리

불만 사항에 대한 모든 의견을 가져오려면 정렬 키의 query 조건과 함께 begins_with 작업을 사용할 수 있습니다. 이와 같은 정렬 키 조건을 사용하면 메타데이터 항목을 읽기 위해 읽기 용량을 추가로 소비하고 관련 결과를 필터링하는 오버헤드가 발생하는 대신 필요한 항목만 읽을 수 있습니다. 예를 들어, PK=Complaint123 및 SK begins_with comm#을 사용한 query 작업은 메타데이터 항목을 건너뛰는 동안 다음을 반환합니다.

패턴 7(getLatestCommentByComplaintID)의 불만 사항에 대한 최신 의견이 필요하므로 두 개의 추가 쿼리 파라미터를 사용하겠습니다.

  1. 결과를 내림차순으로 정렬하려면 ScanIndexForward를 False로 설정해야 합니다.

  2. 최신(단 하나) 의견을 가져오려면 Limit를 1로 설정해야 합니다.

액세스 패턴 6(getAllCommentsByComplaintID)과 유사하게 begins_with comm#을 정렬 키 조건으로 사용하여 메타데이터 항목을 건너뜁니다. 이제 PK=Complaint123, SK=begins_with comm#, ScanIndexForward=False, Limit 1과 함께 쿼리 작업을 사용하여 이 설계에서 액세스 패턴 7을 수행할 수 있습니다. 대상으로 지정된 다음 항목이 결과로 반환됩니다.

테이블에 더미 데이터를 더 추가해 보겠습니다.

4단계: 액세스 패턴 8(getAComplaintbyCustomerIDAndComplaintID) 및 9(getAllComplaintsByCustomerID) 처리

액세스 패턴 8(getAComplaintbyCustomerIDAndComplaintID) 및 9(getAllComplaintsByCustomerID)에는 CustomerID라는 새로운 검색 기준이 도입됩니다. 기존 테이블에서 가져오려면 모든 데이터를 읽고 해당 CustomerID에 대한 관련 항목을 필터링하기 위해 비용이 많이 드는 Scan이 필요합니다. CustomerID를 파티션 키로 사용하여 글로벌 보조 인덱스(GSI)를 생성하면 이 검색을 더욱 효율적으로 만들 수 있습니다. 고객과 불만 사항 간의 일대다 관계와 액세스 패턴 9(getAllComplaintsByCustomerID)을 염두에 두면 ComplaintID가 정렬 키에 적합한 후보가 됩니다.

GSI의 데이터는 다음과 같습니다.

액세스 패턴 8(getAComplaintbyCustomerIDAndComplaintID)에 대한 이 GSI의 쿼리 예시는 customer_id=custXYZ, sort key=Complaint1321입니다. 결과는 다음과 같습니다.

액세스 패턴 9(getAllComplaintsByCustomerID)에 대한 고객의 모든 불만 사항을 가져오려면 GSI에 대한 쿼리는 파티션 키 조건으로 customer_id=custXYZ입니다. 결과는 다음과 같습니다.

5단계: 액세스 패턴 10(escalateComplaintByComplaintID) 처리

이 액세스에는 에스컬레이션 측면이 도입됩니다. 불만 사항을 에스컬레이션하기 위해 UpdateItem을 사용하여 escalated_to 및 escalation_time과 같은 속성을 기존 불만 사항 메타데이터 항목에 추가할 수 있습니다. DynamoDB는 유연한 스키마 설계를 제공하므로 키가 아닌 속성 세트가 여러 항목 간에 균일하거나 이산적일 수 있습니다. 아래 예를 참조하세요.

UpdateItem with PK=Complaint1444, SK=metadata

6단계: 액세스 패턴 11(getAllEscalatedComplaints) 및 12(getEscalatedComplaintsByAgentID) 처리

전체 데이터 세트에서 소수의 불만 사항만 에스컬레이션될 것으로 예상됩니다. 따라서 에스컬레이션 관련 속성에 대한 인덱스를 생성하면 효율적인 조회는 물론 비용 효율적인 GSI 저장이 가능합니다. 이를 위해 희소 인덱스 기법을 활용할 수 있습니다. 파티션 키가 escalated_to이고 정렬 키가 escalation_time인 GSI는 다음과 같습니다.

액세스 패턴 11(getAllEscalatedComplaints)에 대해 에스컬레이션된 모든 불만 사항을 가져오려면 이 GSI를 스캔하면 됩니다. 이 스캔은 GSI의 크기 때문에 성능과 비용 효율성이 뛰어납니다. 특정 에이전트에 대해 에스컬레이션된 불만 사항을 가져오려면(액세스 패턴 12(getEscalatedComplaintsByAgentID)) 파티션 키를 escalated_to=agentID로 지정하고 ScanIndexForward를 False로 설정하여 최신 항목부터 오래된 항목 순으로 정렬합니다.

7단계: 액세스 패턴 13(getCommentsByAgentID) 처리

마지막 액세스 패턴의 경우 새로운 차원인 AgentID로 조회를 수행해야 합니다. 또한 두 날짜 사이의 의견을 읽으려면 시간 기반 순서가 필요하므로 파티션 키로 agent_id를, 정렬 키로 comm_date를 사용하여 GSI를 생성합니다. 이 GSI의 데이터는 다음과 같습니다.

이 GSI에 대한 예시 쿼리는 partition key agentID=AgentA 및 sort key=comm_date between (2023-04-30T12:30:00, 2023-05-01T09:00:00)이며, 그 결과는 다음과 같습니다.

모든 액세스 패턴과 스키마 설계에서 이를 처리하는 방법이 아래 표에 요약되어 있습니다.

액세스 패턴 기본 테이블/GSI/LSI Operation 파티션 키 값 정렬 키 값 기타 조건/필터
createComplaint 기본 테이블 PutItem PK=complaint_id SK=metadata
updateComplaint 기본 테이블 UpdateItem PK=complaint_id SK=metadata
updateSeveritybyComplaintID 기본 테이블 UpdateItem PK=complaint_id SK=metadata
getComplaintByComplaintID 기본 테이블 GetItem PK=complaint_id SK=metadata
addCommentByComplaintID 기본 테이블 TransactWriteItems PK=complaint_id SK=metadata, SK=comm#comm_date#comm_id
getAllCommentsByComplaintID 기본 테이블 쿼리 PK=complaint_id SK begins_with "comm#"
getLatestCommentByComplaintID 기본 테이블 쿼리 PK=complaint_id SK begins_with "comm#" scan_index_forward=False, Limit 1
getAComplaintbyCustomerIDAndComplaintID Customer_complaint_GSI Query customer_id=customer_id complaint_id = complaint_id
getAllComplaintsByCustomerID Customer_complaint_GSI Query customer_id=customer_id N/A
escalateComplaintByComplaintID 기본 테이블 UpdateItem PK=complaint_id SK=metadata
getAllEscalatedComplaints Escalations_GSI 스캔 N/A N/A
getEscalatedComplaintsByAgentID(최신 것부터 가장 오래된 것 순) Escalations_GSI Query escalated_to=agent_id N/A scan_index_forward=False
getCommentsByAgentID(두 날짜 사이) Agents_Comments_GSI Query agent_id=agent_id SK between (date1, date2)

불만 관리 시스템 최종 스키마

다음은 최종 스키마 설계입니다. 이 스키마 설계를 JSON 파일로 다운로드하려면 GitHub의 DynamoDB 예제를 참조하세요.

기본 테이블

Customer_Complaint_GSI

Escalations_GSI

Agents_Comments_GSI

이 스키마 설계와 함께 NoSQL Workbench 사용

이 최종 스키마를 DynamoDB 데이터 모델링, 데이터 시각화, 쿼리 개발 기능을 제공하는 시각적 도구인 NoSQL Workbench로 가져와서 새 프로젝트를 추가로 탐색하고 편집할 수 있습니다. 시작하려면 다음 단계를 따릅니다.

  1. NoSQL Workbench 다운로드 자세한 내용은 DynamoDB용 NoSQL Workbench 다운로드 단원을 참조하십시오.

  2. 위에 나열된 JSON 스키마 파일을 다운로드합니다. 이 파일은 이미 NoSQL Workbench 모델 형식으로 되어 있습니다.

  3. JSON 스키마 파일을 NoSQL Workbench로 가져옵니다. 자세한 내용은 기존 데이터 모델 가져오기 단원을 참조하십시오.

  4. NOSQL Workbench로 가져온 후 데이터 모델을 편집할 수 있습니다. 자세한 내용은 기존 데이터 모델 편집 단원을 참조하십시오.

  5. 데이터 모델을 시각화하거나, 샘플 데이터를 추가하거나, CSV 파일에서 샘플 데이터를 가져오려면 NoSQL Workbench의 Data Visualizer 기능을 사용하세요.