아카이브 내부: 2025 Wrapped 하이라이트 이면의 기술 | 스포티파이 엔지니어링 (새 탭에서 열림)
스포티파이는 2025년 'Wrapped(연말 결산)'를 통해 사용자의 1년 감상 기록 중 가장 의미 있는 순간들을 발굴하고, 이를 LLM(대규모 언어 모델)을 활용해 개인화된 서사로 풀어내는 'Wrapped Archive' 기능을 선보였습니다. 이 시스템은 약 3억 5천만 명의 사용자에게 최대 5개씩, 총 14억 개의 리포트를 생성하기 위해 고도화된 데이터 추출 휴리스틱과 모델 증류(Distillation) 기술, 그리고 대규모 병렬 처리가 가능한 분산 아키텍처를 활용했습니다. 단순한 통계 나열을 넘어 데이터에 기반한 창의적인 스토리텔링을 대규모로 구현하면서도 비용 효율성과 시스템 안정성을 동시에 확보한 것이 핵심입니다. ### 데이터 기반의 '특별한 날' 선정 알고리즘 스포티파이는 수억 개의 감상 이벤트 중에서 사용자에게 가장 의미 있을 법한 날들을 선별하기 위해 우선순위가 지정된 휴리스틱 세트를 설계했습니다. * **다양한 지표 활용**: 단순히 청취 시간이 긴 날뿐만 아니라, 처음 듣는 아티스트가 가장 많았던 '발견의 날', 특정 장르가 지배적이었던 날, 평소 취향에서 크게 벗어난 '이색적인 날' 등을 정의했습니다. * **서사적 가치 부여**: 생일이나 새해 첫날 같은 맥락적 데이터와 결합하여 통계적 강점과 이야기로서의 잠재력이 높은 날을 최대 5개까지 압축했습니다. * **분산 데이터 파이프라인**: 대규모 데이터를 처리하기 위해 분산 파이프라인을 구축하여 사용자별 후보일을 계산하고, 이를 오브젝트 스토리지에 저장한 뒤 메시지 큐(PubSub)를 통해 비동기적으로 리포트 생성 단계에 전달했습니다. ### 14억 개 리포트 생성을 위한 LLM 최적화 모든 사용자에게 고품질의 리포트를 제공하기 위해서는 거대 모델의 성능과 소형 모델의 경제성 사이에서 균형을 잡아야 했습니다. * **정교한 프롬프트 엔지니어링**: 시스템 프롬프트를 통해 데이터 기반의 스토리텔링, 재치 있는 톤앤매너, 안전 가이드라인을 정의하고, 사용자 프롬프트에는 구체적인 청취 로그와 수학적 통계 블록을 포함해 할루시네이션(환각)을 방지했습니다. * **모델 증류 및 미세 조정(Fine-tuning)**: 비용 절감을 위해 고성능 프런티어 모델로 생성한 고품질 데이터를 학습 데이터(Gold Dataset)로 사용하여 더 작고 빠른 모델을 미세 조정했습니다. * **DPO(Direct Preference Optimization) 적용**: 인간의 피드백을 반영한 A/B 테스트 데이터를 바탕으로 DPO를 실시하여, 소형 모델임에도 불구하고 베이스라인 모델에 필적하는 성능을 확보했습니다. ### 대규모 병렬 처리와 데이터 정합성 유지 나흘 동안 멈춤 없이 14억 개의 리포트를 생성하고 저장하기 위해 높은 처리량과 안정성을 보장하는 인프라를 구축했습니다. * **배치 처리 엔진**: 초당 수천 건의 요청을 처리할 수 있도록 시스템을 설계했으며, 한 사용자의 리포트가 생성될 때 이전 리포트의 내용을 참고하게 하여 내용 중복을 방지했습니다. * **경합 없는 스토리지 설계**: 열 지향(Column-oriented) 키-값 데이터베이스를 사용하여 각 리포트를 고유한 컬럼 식별자(YYYYMMDD)로 저장했습니다. 이를 통해 락(Lock)이나 복잡한 읽기-수정-쓰기 과정 없이 병렬 쓰기가 가능하게 했습니다. * **쓰기 순서 제어**: 리포트 본문을 먼저 저장한 후 메타데이터를 작성하는 방식을 채택하여, 생성 중인 리포트가 사용자에게 노출되는 현상을 방지하고 데이터 일관성을 유지했습니다. 대규모 사용자 데이터를 바탕으로 LLM 서비스를 기획한다면, 처음부터 거대 모델을 직접 호출하기보다 고성능 모델로 생성한 고품질 데이터를 활용해 소형 모델을 증류(Distillation)하고 특정 목적에 최적화하는 전략이 비용과 성능 면에서 훨씬 유리합니다. 또한, 수억 건의 동시 쓰기가 발생하는 환경에서는 데이터베이스의 물리적 구조를 활용해 경합을 최소화하는 스키마 설계가 필수적입니다.
