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# ZELLYY Core 확장성 계획

## 개요

이 문서는 ZELLYY Core 시스템의 확장성 전략과 구현 방안에 대해 설명합니다. 사용자 수 증가와 서비스 다양화에 따른 안정적인 성능을 보장하기 위한 계획을 포함합니다.

## 확장성 핵심 요소

### 1. 기술적 확장성 (Technical Scalability)

#### 인프라 확장성

**클라우드 인프라 전략**
- Supabase의 자동 확장 기능 활용
- 서버리스 아키텍처 채택 (Firebase Functions, Supabase Edge Functions)
- 정적 컨텐츠 CDN 배포

**컨테이너화 및 오케스트레이션**
- Docker 컨테이너화로 일관된 환경 구성
- Kubernetes를 통한 서비스 관리 (필요시)
- 자동 확장 정책 구현

**글로벌 배포 전략**
- 지역별 서비스 배치
- Edge Computing을 통한 지연 시간 최소화
- 멀티 리전 데이터 복제

#### 데이터베이스 확장성

**데이터 파티셔닝**
```sql
-- 사용자 ID 기반 샤딩 예시
CREATE TABLE users_shard_1 (LIKE core.users INCLUDING ALL);
CREATE TABLE users_shard_2 (LIKE core.users INCLUDING ALL);

-- 샤딩 함수
CREATE OR REPLACE FUNCTION get_shard_for_user(user_id UUID)
RETURNS TEXT AS $$
BEGIN
  RETURN 'users_shard_' || (('x' || substring(user_id::text, 1, 8))::bit(32)::int % 2 + 1)::text;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
```

**읽기 복제본 구성**
- 읽기 작업 전용 데이터베이스 인스턴스
- 마스터-슬레이브 구조 구축
- 복제 지연 모니터링

**연결 풀링 및 캐싱**
- 데이터베이스 연결 효율적 관리
- 결과 캐싱으로 반복 쿼리 최소화
- 인덱스 최적화 전략

### 2. 시스템 아키텍처 확장성

#### 마이크로서비스 아키텍처

**서비스 분리 전략**
- 기능 기반 서비스 모듈화
- 독립적 배포 및 확장 가능한 구조
- 서비스 간 통신 표준화

**예시 서비스 구성**
```
zellyy-core
├── auth-service       # 인증 및 권한 관리
├── user-service       # 사용자 프로필 관리
├── notification-service # 알림 처리
├── analytics-service  # 데이터 분석
└── integration-service # 외부 서비스 연동
```

**서비스 디스커버리**
- 동적 서비스 등록 및 발견
- 상태 기반 라우팅
- 로드 밸런싱

#### API 설계

**API 계층화**
- 공개 API (클라이언트용)
- 내부 API (서비스 간 통신)
- 관리 API (시스템 관리용)

**API 게이트웨이 구현**
- 요청 라우팅 및 로드 밸런싱
- 속도 제한 및 할당량 관리
- 인증 및 권한 검증

**API 버전 관리**
```
/api/v1/auth/login  # 현재 버전
/api/v2/auth/login  # 새 기능이 추가된 버전
```

### 3. 성능 확장성

#### 캐싱 전략

**멀티 레벨 캐싱**
```
클라이언트 캐시 → CDN 캐시 → API 게이트웨이 캐시 → 서비스 캐시 → 데이터베이스
```

**캐시 무효화 전략**
- 이벤트 기반 캐시 갱신
- TTL(Time-to-Live) 기반 만료
- 버전 태그를 통한 캐시 관리

**캐시 저장소 구성**
- Redis 클러스터 구성
- 메모리 사용량 모니터링
- 캐시 히트율 분석

#### 비동기 처리

**메시지 큐 시스템**
- AWS SQS, RabbitMQ 또는 Kafka 활용
- 작업 우선순위 설정
- 재시도 및 데드레터 큐 전략

**이벤트 기반 아키텍처**
```javascript
// 이벤트 게시 예시
async function publishUserRegisteredEvent(userData) {
  await eventBus.publish('user.registered', {
    userId: userData.id,
    timestamp: new Date().toISOString(),
    service: 'auth-service'
  });
}

// 이벤트 구독 예시
eventBus.subscribe('user.registered', async (event) => {
  await notificationService.sendWelcomeEmail(event.userId);
  await analyticsService.trackSignup(event);
});
```

**백그라운드 작업 처리**
- 장기 실행 작업 분리
- 배치 처리 최적화
- 작업 상태 추적

### 4. 운영 확장성

#### 모니터링 및 알림

**모니터링 지표**
- 시스템 지표: CPU, 메모리, 디스크, 네트워크
- 애플리케이션 지표: 응답 시간, 에러율, 요청 수
- 비즈니스 지표: 활성 사용자, 트랜잭션 수, 전환율

**로깅 전략**
- 구조화된 로그 형식
- 중앙화된 로그 저장소
- 로그 분석 및 검색 도구 (ELK, Grafana)

**알림 체계**
- 임계값 기반 알림
- 이상 탐지 알림
- 에스컬레이션 정책

#### 자동화된 운영

**CI/CD 파이프라인**
- 자동 빌드 및 테스트
- 블루/그린 배포
- 점진적 출시 (Canary Releases)

**인프라 자동화**
- Infrastructure as Code (Terraform, AWS CDK)
- 자동 확장 구성
- 자가 복구 메커니즘

**장애 대응 자동화**
- 장애 탐지 및 격리
- 자동 롤백 메커니즘
- 장애 분석 및 보고

### 5. 비즈니스 확장성

#### 멀티테넌시(Multi-tenancy)

**테넌트 격리 전략**
- 스키마 기반 분리
- 행 수준 보안 정책 (RLS)
- 테넌트별 리소스 할당

**테넌트 온보딩 자동화**
- 셀프서비스 등록 흐름
- 자동 리소스 프로비저닝
- 구성 템플릿

**청구 및 사용량 추적**
- 테넌트별 리소스 사용량 측정
- 사용량 기반 과금 모델
- 사용량 보고서 생성

#### 국제화 및 지역화

**다국어 지원**
- 번역 관리 시스템
- 동적 언어 전환
- 지역별 콘텐츠 최적화

**지역별 규정 준수**
- GDPR, CCPA 등 데이터 보호 규정
- 지역별 데이터 상주 요건
- 규제 변경에 따른 유연한 대응

**지역별 서비스 사용자화**
- 지역별 결제 방식 지원
- 문화적 차이를 고려한 UI/UX
- 지역별 서비스 가용성 설정

### 6. 고가용성 아키텍처 (High Availability)

#### 멀티 리전 배포

**리전 간 서비스 분산**
- 지리적으로 분산된 데이터 센터 활용
- 글로벌 트래픽 라우팅 (AWS Global Accelerator, Cloudflare 등)
- 리전별 장애 격리

**액티브-액티브 구성**
- 모든 리전에서 동시에 서비스 제공
- 지역 기반 라우팅으로 가장 가까운 리전으로 접속
- 글로벌 부하 분산

**액티브-패시브 구성** (비용 효율적 대안)
- 주 리전에서 서비스 제공, 다른 리전은 대기 상태
- 자동 장애 감지 및 장애 조치
- 정기적인 장애 조치 테스트

#### 무중단 운영

**롤링 업데이트 전략**
```
1. 전체 서버 중 일부(예: 20%)를 서비스에서 제외
2. 해당 서버에 새 버전 배포
3. 정상 작동 확인 후 다시 서비스에 포함
4. 다음 서버 그룹에 대해 반복
```

**블루-그린 배포**
- 두 개의 동일한 환경(블루/그린) 유지
- 새 버전을 그린 환경에 배포하고 테스트
- 트래픽을 블루에서 그린으로 전환
- 문제 발생 시 블루로 즉시 롤백

**서킷 브레이커 패턴**
- 서비스 장애 시 자동 차단으로 연쇄 장애 방지
- 부분적 기능 저하로 핵심 기능 유지
- 자동 복구 메커니즘

#### 데이터 고가용성

**데이터베이스 복제**
- 동기식 복제: 트랜잭션 일관성 보장
- 비동기식 복제: 성능 최적화
- 지역 간 복제로 재해 복구 지원

**데이터 백업 전략**
- 정기적인 전체 백업 (일간/주간)
- 지속적인 증분 백업
- 백업 자동화 및 검증
- 복구 프로세스 정기 테스트

**복구 시간 목표(RTO)와 복구 시점 목표(RPO)**
- RTO: 서비스 중단 후 복구까지 허용 시간 (예: 15분)
- RPO: 허용 가능한 최대 데이터 손실 기간 (예: 5분)
- 서비스 중요도에 따른 차별화된 RTO/RPO 설정

### 7. 스토리지 확장 전략

#### 계층형 스토리지 아키텍처

**데이터 접근 패턴 기반 스토리지 분리**
- 핫 데이터: 자주 접근되는 데이터는 고성능 스토리지
- 웜 데이터: 가끔 접근되는 데이터는 표준 스토리지
- 콜드 데이터: 거의 접근되지 않는 데이터는 저비용 아카이브 스토리지

**자동 데이터 계층화**
```javascript
// 예: 데이터 이동 정책 설정
const storageTieringPolicy = {
  hotToCold: {
    accessThreshold: '30days', // 30일 동안 접근되지 않으면
    destinationTier: 'standardStorage' // 표준 스토리지로 이동
  },
  coldToArchive: {
    accessThreshold: '90days', // 90일 동안 접근되지 않으면
    destinationTier: 'archiveStorage' // 아카이브 스토리지로 이동
  }
};
```

**스토리지 비용 최적화**
- 데이터 압축 및 중복 제거
- 자동 만료 정책 설정
- 사용량 모니터링 및 비용 분석

#### 파일 스토리지 확장

**객체 스토리지 활용**
- Supabase Storage 또는 AWS S3 기반 확장 가능한 스토리지
- CDN 연동으로 전역 콘텐츠 배포
- 버저닝 지원으로 파일 변경 이력 관리

**메타데이터 관리**
- 파일 메타데이터 분리 저장
- 검색 최적화 인덱스 구현
- 태그 기반 파일 관리

**파일 처리 자동화**
- 서버리스 함수를 사용한 이미지 리사이징
- 동영상 인코딩 파이프라인
- OCR 및 콘텐츠 분석으로 검색 기능 강화

#### 데이터베이스 스토리지 확장

**수직적 파티셔닝 (테이블 분할)**
- 자주 사용되는 열과 그렇지 않은 열 분리
- 대용량 텍스트/BLOB 데이터 외부 저장소로 분리
- 테이블 간 조인 최적화

**시계열 데이터 샤딩**
```sql
-- 시간별로 분할된 테이블 예시
CREATE TABLE logs_2023_q1 PARTITION OF logs
  FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2023-04-01');
  
CREATE TABLE logs_2023_q2 PARTITION OF logs
  FOR VALUES FROM ('2023-04-01') TO ('2023-07-01');
```

**자동 아카이빙**
- 오래된 데이터 자동 압축 및 아카이브
- 아카이브 테이블의 인덱스 최적화
- 아카이브 데이터 접근 API 구현

#### 확장 가능한 검색 기능

**검색 엔진 통합**
- Elasticsearch 또는 Algolia 활용
- 전문 검색(Full-text search) 최적화
- 검색 결과 캐싱

**분산 인덱싱**
- 샤딩된 인덱스로 검색 부하 분산
- 실시간 인덱스 업데이트
- 검색 쿼리 최적화

**검색 인프라 확장**
- 검색 트래픽에 따른 자동 확장
- 쿼리 분석 및 성능 최적화
- 지연 로딩 및 페이징 전략

## 확장성 테스트 전략

### 부하 테스트

**성능 테스트 도구**
- JMeter, k6 또는 Locust 활용
- 실제 사용 패턴 기반 시나리오
- 점진적 부하 증가 테스트

**병목 현상 식별**
- APM 도구를 통한 성능 병목 식별
- 데이터베이스 쿼리 최적화
- 리소스 사용량 프로파일링

**확장 임계값 설정**
- 자동 확장 트리거 포인트 결정
- 알림 임계값 설정
- 용량 계획 기준 수립

### 재해 복구 및 고가용성

**백업 전략**
- 정기적인 자동 백업
- 지역 간 데이터 복제
- 복구 시간 목표(RTO) 및 복구 시점 목표(RPO) 설정

**장애 시뮬레이션**
- 카오스 엔지니어링 원칙 적용
- 계획된 장애 주입 테스트
- 복구 절차 검증

**지속적인 가용성 모니터링**
- 서비스 상태 대시보드
- 가용성 지표 추적
- 사고 대응 프로세스 최적화

## 구현 로드맵

### 1단계: 기반 확장성 구축 (1-3개월)
- Supabase 확장 설정 최적화
- 기본 모니터링 시스템 구축
- 캐싱 계층 구현

### 2단계: 서비스 분리 및 모듈화 (3-6개월)
- 핵심 서비스 분리 및 API 게이트웨이 구현
- 메시지 큐 기반 비동기 처리 도입
- CI/CD 파이프라인 고도화

### 3단계: 글로벌 확장 및 고가용성 (6-12개월)
- 멀티 리전 배포 구현
- 데이터베이스 샤딩 및 읽기 복제본 구성
- 재해 복구 시스템 구축
- 고가용성 아키텍처 구현
- 스토리지 계층화 시스템 도입
- 자동 백업 및 복원 시스템 구축

### 4단계: 최적화 및 운영 자동화 (12개월+)
- 자동화된 성능 최적화
- 자가 복구 시스템 구현
- 고급 분석 및 AI 기반 운영 지원
- 고급 스토리지 관리 시스템 구현
- 데이터 보존 및 컴플라이언스 자동화
- 스토리지 비용 최적화 시스템 개발

## 결론

ZELLYY Core의 확장성은 기술적 측면뿐만 아니라 비즈니스 성장에도 중요한 요소입니다. 이 계획은 사용자 수 증가, 서비스 다양화, 글로벌 확장에 유연하게 대응할 수 있는 기반을 제공합니다. 특히 고가용성 아키텍처와 스토리지 확장 전략을 통해 서비스의 안정성을 보장하고 데이터 증가에 효율적으로 대응할 수 있습니다. 정기적인 검토와 업데이트를 통해 변화하는 요구사항에 적응할 수 있는 확장성 전략을 유지하는 것이 중요합니다.