개요:

본 세션에서는 Coupang에서 각 물류캠프들의 배송영역을 관리하기 위해 Global Grid System 중 하나인 H3를 적용한 기술에 대해서 이야기하고자 합니다. 공간 데이터의 경우 polygon 형태의 geometry 데이터로 관리할 수 있지만, 전체 영역에 대해 상호 배타성 및 전체 포함(MECE)을 보장하는 데이터 형태가 아니어서 체계적인 영역 관리에 어려움을 갖습니다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 Uber에서 개발한 Global Grid System 인 H3를 활용해서 배송영역을 관리하는 방법과 구축하는데 있었던 문제점과 대응 방식을 다루고자 합니다.

벡터 타입 데이터가 갖는 구조적인 한계를 극복하기 위해 기본 단위를 spatial index의 격자를 기본단위로 활용하였습니다. 하지만 spatial index가 제공하고 있는 compaction 방식의 한계와 구조적문제로 사용자가 생성하는 polygon을 격자 단위 polygon으로 변환하여 관리하는 방식을 도입하였습니다. 특히 spatial index를 이용한 격자단위 Polygon의 높은 해상도를 유지하면서도 데이터의 가공, 관리, 사용에 있어 데이터의 scalablity와 reliability 유지를 위해 시도된 다양한 방법을 소개합니다.

목차

1. 배송영역 관리 시스템에서의 Global Grid System 도입의 필요성

• Uber의 H3와 Google의 S2, Geohash 등의 Global Grid System의 필요성
  • 텍스트 기반의 주소목록을 이용한 배송영역 관리의 한계
  • 일반적인 폴리곤을 활용한 배송영역의 분할 및 관리의 어려움
• H3를 사용하였을 때 배송영역과 배송지의 관리에서의 장점
  • 배송영역의 MECE (Mutually Exclusive Collectively Exhaustive)를 보장하는 데이터 관리 방법
  • Geometry를 지원하지 않는 DB에서 공간데이터를 다루는 방법

2. 영역 데이터를 H3로 관리할 때의 어려움과 해결 방식

• 고해상도로 영역을 표현할 때 index scalability를 유지하는 법
  • Compaction 된 h3 index의 조회할 때의 어려움
  • 경계선을 Polygonize하여 데이터를 구축하는 법
• 기존 geometry 데이터와의 호환성을 유지하는 법
  • 사용자가 지도에 그리는 Polygon과 격자로 변환된 Polygon의 이중 관리 방법
  • 비동기 방식의 h3로 변환된 geometry로 관리하는 법