• 인기 주제와 해시태그 관리: 트렌드가 되는 주제와 해시태그를 추적하고 파악하려면 이들의 인기도와 사용 빈도를 분석하는 시스템이 필요합니다. 아파치 스톰(Apache Storm)이나 아파치 플링크(Apach Flink) 등 실시간 데이터 처리 도구를 활용하면 새롭게 들어오는 트윗 데이터를 실시간으로 분석하여 인기 주제를 빠르게 갱신할 수 있습니다. 성능을 향상시킬 수 있게 분석 결과를 캐시나 데이터베이스에 저장하여 사용자 요청에 즉시 응답할 수 있는 구조로 만들 수 있습니다. 또 현재 인기 있는 주제와 관련된 트윗을 탐색할 수 있도록 API 엔드포인트를 추가하면 사용자에게 보다 직관적인 검색 경험까지 제공할 수 있습니다.

• 속도 제한과 트래픽 조절 구현: 사용자 수백만 명을 지원하는 대규모 시스템에서는 시스템 남용을 방지하고 리소스를 효율적으로 관리하는 데 속도 제한과 트래픽 조절 메커니즘이 반드시 필요합니다. 이를 위해 각 API 엔드포인트의 예상 사용 패턴과 시스템 용량에 따라 적절한 속도 제한을 설정해야 합니다. 또 토큰 버킷(token bucket) 또는 리키 버킷(leaky bucket) 등 알고리즘을 활용하면 정해진 한도를 초과하는 요청을 제한하고 트래픽을 효과적으로 제어할 수 있습니다. 이 방식은 공정한 리소스 분배뿐만 아니라 시스템 성능을 보호하는 데도 크게 기여합니다.