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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

-- 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

// 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

// 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

-- 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.