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핵심 요약
테넌트 규모에 따라 리소스를 논리적 또는 물리적으로 분리하는 계층형 접근 방식을 통해 리소스 효율성과 성능 격리를 동시에 달성할 수 있다. 서비스 중단 없는 테넌트 승격 기능을 활용하여 성장하는 비즈니스 요구사항에 유연하게 대응 가능하다.
배경
SaaS 애플리케이션에서 수많은 테넌트의 벡터 데이터를 효율적으로 관리하는 것은 비용과 성능 측면에서 매우 도전적인 과제이다.
대상 독자
대규모 사용자 데이터를 다루는 AI 서비스 개발자 및 인프라 엔지니어
의미 / 영향
이 기술을 통해 SaaS 기업들은 수만 명의 소규모 사용자를 하나의 클러스터로 통합 관리하면서도, 특정 대형 고객에게만 격리된 고성능 환경을 즉시 제공할 수 있게 되었다. 이는 벡터 데이터베이스 운영의 복잡성을 획기적으로 낮추고 비즈니스 성장에 따른 인프라 확장성을 유연하게 확보해준다.
챕터별 상세
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멀티테넌시의 개념과 기존 방식의 한계
멀티테넌시는 단일 데이터베이스 클러스터에서 여러 테넌트의 데이터를 격리하여 서비스하는 방식이다. Shopify와 같은 SaaS 플랫폼이 대표적인 사례이며, 각 비즈니스 데이터가 서로 섞이지 않도록 격리하는 것이 핵심이다. 기존에는 테넌트당 하나의 컬렉션을 생성하는 방식을 사용했으나, 이는 리소스 오버헤드가 크고 클러스터당 컬렉션 수 제한(Qdrant Cloud 기준 1,000개)에 걸리는 문제가 있었다.
- •SaaS 애플리케이션에서 테넌트 간 데이터 격리는 필수적이다
- •테넌트당 컬렉션 생성 방식은 리소스 낭비와 관리 한계가 명확하다
06:00
파레토 법칙과 테넌트 규모의 불균형 문제
실제 서비스 환경에서는 테넌트의 크기가 극명하게 갈리는 파레토 분포가 나타난다. 소수의 대규모 기업 고객은 수백만 개의 벡터를 보유하는 반면, 대다수의 소규모 고객은 수천 개의 벡터만 보유한다. 대규모 테넌트는 독립적인 CPU와 RAM 리소스, 예측 가능한 지연 시간, 높은 가용성을 필요로 하므로 소규모 테넌트와 동일한 방식으로 관리하기 어렵다.
- •현실 세계의 테넌트 크기는 드라마틱하게 차이 난다
- •대규모 테넌트에게는 리소스 격리와 예측 가능한 성능이 보장되어야 한다
python
client.create_collection(
collection_name="shared_collection",
vectors_config=models.VectorParams(size=768, distance=models.Distance.COSINE),
hnsw_config=models.HnswConfigDiff(
payload_m=16, # Build graph per tenant
m=0, # Disable global graph
),
)테넌트별 그래프 구축을 위해 글로벌 그래프를 비활성화하고 페이로드 기반 파티셔닝을 설정하는 코드
10:00
계층형 멀티테넌시(Tiered Multi-tenancy) 아키텍처
Qdrant 1.16에서 도입된 계층형 멀티테넌시는 두 단계의 격리 수준을 제공한다. 소규모 테넌트는 페이로드 인덱스를 사용하여 기본 샤드(Default Shard) 내에서 논리적으로 격리되어 리소스를 공유한다. 반면, 대규모 테넌트는 전용 샤드(Dedicated Shard)로 승격되어 물리적으로 격리된 리소스를 할당받는다. 이 방식은 리소스 효율성과 성능 보장을 동시에 만족시킨다.
- •소규모 테넌트는 공유 샤드에서 페이로드 기반으로 격리된다
- •대규모 테넌트는 전용 샤드를 할당받아 독립적인 리소스를 사용한다
15:00
테넌트 승격(Promotion) 프로세스와 구현
성장하는 테넌트를 기본 샤드에서 전용 샤드로 옮기는 '테넌트 승격' 프로세스는 서비스 중단 없이 수행된다. 먼저 전용 샤드를 'Partial' 상태로 생성한 뒤, 기본 샤드에서 데이터를 복제한다. 복제가 완료되면 샤드 상태가 'Active'로 변경되고 이후의 모든 요청은 자동으로 전용 샤드로 라우팅된다. `ShardKeyWithFallback` API를 통해 데이터 이동 중에도 읽기 및 쓰기 작업이 정상적으로 유지된다.
- •테넌트 승격은 Zero-downtime으로 수행된다
- •ShardKeyWithFallback을 통해 유연한 쿼리 라우팅이 가능하다
20:00
실전 데모 및 제한 사항
데모를 통해 컬렉션 생성부터 데이터 업서트, 테넌트 승격 과정을 직접 확인했다. 특정 테넌트(User 3)의 데이터가 기본 샤드에서 전용 샤드로 이동하는 과정을 타임스탬프와 포인트 카운트로 검증했다. 현재는 기본 샤드가 단일 샤드 ID만 가질 수 있는 등의 제한이 있으나, 향후 릴리스에서 자동화된 승격 기능과 함께 개선될 예정이다.
- •20,000 포인트 이상의 테넌트는 전용 샤드 승격이 권장된다
- •Qdrant Cloud에서 테넌트 관리 자동화가 도입될 예정이다
python
client.upsert(
collection_name=collection_name,
points=points,
shard_key_selector=models.ShardKeyWithFallback(
target="user_3",
fallback="default"
)
)특정 테넌트 샤드가 존재하면 해당 샤드로, 없으면 기본 샤드로 데이터를 라우팅하는 코드
실무 Takeaway
- 테넌트 규모에 따라 리소스를 계층화하여 관리하면 인프라 비용을 최적화하면서도 VIP 고객의 성능을 보장할 수 있다
- ShardKeyWithFallback 기능을 활용하면 데이터 마이그레이션 중에도 애플리케이션 코드 변경 없이 안정적인 서비스 운영이 가능하다
- 대규모 테넌트(약 2만 포인트 이상)는 전용 샤드로 분리하여 독립적인 복제본(Replica)을 구성함으로써 가용성을 높여야 한다
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 01. 08.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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