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# ZELLYY Core 스토리지 관리 전략
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## 개요
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이 문서는 ZELLYY Core 시스템의 데이터 및 스토리지 관리 전략을 설명합니다. 스토리지 요구 사항이 증가함에 따라 확장성, 성능, 비용 효율성을 유지하기 위한 접근 방식을 설명합니다.
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## 스토리지 요구사항 분석
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### 데이터 유형 및 특성
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**구조화된 데이터**
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- 사용자 정보 및 인증 데이터
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- 서비스 구성 및 설정
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- 트랜잭션 및 관계형 데이터
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**비구조화된 데이터**
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- 사용자 업로드 파일 (이미지, 문서 등)
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- 로그 및 분석 데이터
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- 백업 및 아카이브 데이터
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**데이터 증가 예측**
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- 사용자 데이터: 월 10% 증가
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- 트랜잭션 데이터: 월 15-20% 증가
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- 미디어 파일: 월 25-30% 증가
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- 로그 및 분석: 월 40% 증가
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## 스토리지 아키텍처
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### 계층형 스토리지 모델
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```
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+-------------------------------------------+
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| 데이터 계층 |
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+-------------------------------------------+
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| 핫 스토리지 | 웜 스토리지 | 콜드 스토리지 |
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| (고성능) | (표준) | (아카이브) |
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| - 활성 사용자 | - 최근 트랜잭션 | - 오래된 로그 |
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| - 현재 세션 | - 최근 로그 | - 백업 |
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| - 캐시 데이터 | - 최근 파일 | - 아카이브 |
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+-------------------------------------------+
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| 액세스 빈도: | 액세스 빈도: | 액세스 빈도: |
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| 매우 높음 | 중간 | 낮음 |
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| 지연 시간: | 지연 시간: | 지연 시간: |
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| < 10ms | < 100ms | < 1000ms |
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+-------------------------------------------+
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```
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**데이터 라이프사이클 관리**
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- 데이터 생성 시점부터 아카이브/삭제까지 자동화된 정책
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- 사용 패턴에 따른 스토리지 계층 간 자동 이동
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- 규제 준수를 위한 데이터 보존 정책
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### 데이터베이스 스토리지
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**관계형 데이터 관리**
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- PostgreSQL 테이블 파티셔닝
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- 자동 테이블 압축
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- 수명 주기별 데이터 분리
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**시계열 데이터 최적화**
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```sql
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-- 시계열 데이터를 위한 분할 테이블 예시
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CREATE TABLE metrics (
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time_bucket TIMESTAMP NOT NULL,
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metric_name TEXT NOT NULL,
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metric_value FLOAT NOT NULL,
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source TEXT NOT NULL
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) PARTITION BY RANGE (time_bucket);
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-- 월별 파티션 생성 예시
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CREATE TABLE metrics_y2023m01 PARTITION OF metrics
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FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2023-02-01');
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CREATE TABLE metrics_y2023m02 PARTITION OF metrics
|
||||
FOR VALUES FROM ('2023-02-01') TO ('2023-03-01');
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```
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**인덱스 관리 전략**
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- 자주 쿼리되는 필드에 인덱스 최적화
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- 사용 빈도에 따른 인덱스 조정
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- 파티션별 인덱스 관리
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### 파일 및 객체 스토리지
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**객체 스토리지 구성**
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- Supabase Storage 또는 Amazon S3 호환 스토리지 활용
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- 버킷 및 폴더 구조화
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- 액세스 패턴 기반 스토리지 클래스 선택
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**미디어 처리 파이프라인**
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```
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+----------+ +-----------+ +----------+ +----------+
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| 원본 업로드 | --> | 처리/변환 | --> | 스토리지 | --> | CDN 배포 |
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+----------+ +-----------+ +----------+ +----------+
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v
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+-----------+
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| 메타데이터 |
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| 데이터베이스|
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+-----------+
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```
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**콘텐츠 전송 최적화**
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- CDN을 통한 글로벌 배포
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- 이미지/비디오 최적화
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- 적응형 비트레이트 스트리밍
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## 스토리지 확장 전략
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### 수평적 확장
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**데이터베이스 샤딩**
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- 사용자 ID 기반 샤딩
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- 지리적 위치 기반 샤딩
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- 샤드 간 조정 및 관리
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**분산 파일 시스템**
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- 객체 스토리지의 멀티 리전 복제
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- 동적 용량 확장
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- 지역 최적화 액세스
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### 수직적 확장
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**스토리지 성능 최적화**
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- 고성능 스토리지 계층 (SSD) 활용
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- 메모리 기반 캐싱 계층
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- 리소스 증설을 통한 확장
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**IOPS 및 처리량 관리**
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- 워크로드 특성에 따른 스토리지 프로비저닝
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- 버스트 용량 계획
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- 성능 병목 모니터링
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### 하이브리드 스토리지 전략
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**온프레미스와 클라우드 통합**
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- 중요 데이터는 로컬 스토리지 보관
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- 대용량 및 덜 중요한 데이터는 클라우드로 이동
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- 통합 스토리지 관리 인터페이스
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**스토리지 마이그레이션 전략**
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- 데이터 중단 없는 마이그레이션
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- 단계적 데이터 이전 계획
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- 마이그레이션 검증 프로세스
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## 데이터 보호 및 규정 준수
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### 백업 및 복구 전략
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**백업 정책**
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- 일일 증분 백업
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- 주간 전체 백업
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- 월간 아카이브 백업
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- 오프사이트(다른 리전) 백업 복제
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**데이터 복구 프로세스**
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```
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+-------------------+ +-------------------+ +-------------------+
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| 1. 백업 선택 | --> | 2. 복구 환경 준비 | --> | 3. 데이터 복원 |
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+-------------------+ +-------------------+ +-------------------+
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+-------------------+ +-------------------+ +-------------------+
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| 6. 운영 전환 | <-- | 5. 데이터 검증 | <-- | 4. 정합성 확인 |
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+-------------------+ +-------------------+ +-------------------+
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```
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**복구 지점 목표(RPO) 및 복구 시간 목표(RTO)**
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- 중요 데이터: RPO 15분, RTO 1시간
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- 일반 데이터: RPO 1시간, RTO 4시간
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- 아카이브 데이터: RPO 24시간, RTO 24시간
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### 데이터 보존 및 삭제 정책
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**데이터 보존 정책**
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- 사용자 데이터: 계정 삭제 후 30일
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- 트랜잭션 데이터: 7년
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- 로그 데이터: 90일 활성, 1년 아카이브
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- 서비스 설정: 영구 보존
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**규정 준수 데이터 보존**
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- GDPR, CCPA 등 규정 기반 데이터 처리
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- 법적 보존(Legal hold) 관리
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- 보존 증명 문서화
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**안전한 데이터 삭제**
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- 소프트 삭제 (논리적 삭제)
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- 하드 삭제 (물리적 삭제)
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- 데이터 삭제 증명 및 감사
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### 암호화 및 데이터 보안
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**저장 데이터 암호화**
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- 데이터베이스 TDE(Transparent Data Encryption)
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- 객체 스토리지 서버 측 암호화
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- 암호화 키 관리 시스템
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**전송 중 데이터 암호화**
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- TLS/SSL 통신
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- VPN 터널링
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- API 간 통신 암호화
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**액세스 제어 및 감사**
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- 역할 기반 액세스 제어(RBAC)
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- 최소 권한 원칙 적용
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- 모든 액세스 시도 로깅 및 감사
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## 스토리지 모니터링 및 최적화
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### 성능 모니터링
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**핵심 성능 지표**
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- 읽기/쓰기 지연 시간
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- IOPS 및 처리량
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- 저장 용량 사용률
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- 캐시 히트율
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**알림 및 대응**
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- 용량 임계값 알림
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- 성능 저하 감지
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- 자동 스케일링 트리거
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### 비용 최적화
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**스토리지 비용 분석**
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- 서비스별 스토리지 비용 할당
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- 계층별 비용 추적
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- 사용 패턴 기반 비용 예측
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**스토리지 최적화 전략**
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- 자주 접근하지 않는 데이터 저비용 계층으로 이동
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- 중복 데이터 제거
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- 압축 및 최적화 정책
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**데이터 수명 주기 자동화**
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```javascript
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// 예: 자동 계층화 정책
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const storageRules = [
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{
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||||
dataType: 'userUploads',
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||||
hotStorageDuration: '30days',
|
||||
warmStorageDuration: '90days',
|
||||
coldStorageThreshold: 'accessCount < 5',
|
||||
retentionPeriod: '7years',
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
dataType: 'applicationLogs',
|
||||
hotStorageDuration: '7days',
|
||||
warmStorageDuration: '30days',
|
||||
archiveThreshold: '90days',
|
||||
deletionThreshold: '1year',
|
||||
}
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];
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```
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## 구현 로드맵
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### 1단계: 기반 스토리지 아키텍처 설계 (1-2개월)
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- 데이터 유형 및 특성 분석
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- 스토리지 요구사항 정의
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- 계층형 스토리지 아키텍처 설계
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### 2단계: 초기 구현 (2-3개월)
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- 데이터베이스 파티셔닝 구현
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- 객체 스토리지 설정
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- 백업 및 복구 시스템 구축
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### 3단계: 확장성 기능 구현 (3-6개월)
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- 자동 계층화 시스템 개발
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- 분산 스토리지 구성
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- 성능 모니터링 도구 통합
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### 4단계: 고급 기능 및 최적화 (6-12개월)
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- 데이터 수명 주기 자동화
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- 비용 최적화 시스템 구현
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- 규정 준수 관리 도구 통합
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## 결론
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ZELLYY Core의 스토리지 관리 전략은 확장성, 성능, 비용 효율성, 데이터 보호를 종합적으로 고려합니다. 계층형 스토리지 아키텍처는 다양한 데이터 유형과 액세스 패턴을 효율적으로 지원하며, 자동화된 데이터 라이프사이클 관리는 운영 오버헤드를 최소화합니다. 이러한 접근 방식은 데이터 볼륨이 증가하고 사용 패턴이 변화함에 따라 ZELLYY Core가 효율적으로 확장할 수 있는 기반을 제공합니다.
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