핵심 요약
Salesforce의 대화 저장 서비스(CSS)는 실시간 AI 시스템에 대화 컨텍스트를 제공하는 핵심 소스 역할을 수행한다. 기존 Postgres 기반 시스템이 1만 건 이상의 동시 대화에서 발생하는 트래픽 급증을 처리하지 못하자, 팀은 NoSQL DB와 Kafka를 도입하여 수평 확장성과 부하 분산을 확보했다. 비동기 처리로 인한 데이터 가시성 지연 문제는 VegaCache라는 실시간 캐시 계층을 추가하여 쓰기 후 읽기 일관성을 보장함으로써 해결했다. 이러한 아키텍처 개선을 통해 CSS는 지연 시간과 일관성을 유지하면서 최대 10만 건의 동시 대화 부하를 견딜 수 있는 AI 준비 데이터 플랫폼으로 진화했다.
배경
Kafka 및 분산 메시징 시스템에 대한 이해, NoSQL 데이터베이스의 수평 확장 개념, 분산 시스템에서의 데이터 일관성(Consistency) 모델 지식
대상 독자
대규모 실시간 대화 데이터를 처리하는 데이터 엔지니어 및 AI 플랫폼 아키텍트
의미 / 영향
이 사례는 AI 에이전트 도입으로 인해 급증하는 대화 데이터와 커지는 페이로드를 기존 데이터베이스 방식으로는 감당하기 어렵다는 점을 시사합니다. 스트리밍 우선 아키텍처와 실시간 캐시를 결합한 하이브리드 접근 방식은 향후 LLM 기반 서비스의 확장성과 일관성을 동시에 잡으려는 기업들에게 표준 모델이 될 것입니다.
섹션별 상세
실무 Takeaway
- 비동기 스트리밍 아키텍처에서 발생하는 데이터 가시성 지연은 메모리 캐시 계층(VegaCache)을 도입하여 쓰기 후 읽기 일관성을 보장함으로써 해결할 수 있다.
- 특정 테넌트나 사용자의 트래픽 쏠림 현상은 Kafka의 파티셔닝 전략과 애플리케이션 레벨의 배치 처리를 통해 저장소 부하를 균등하게 분산시켜 방지해야 한다.
- AI 시스템을 위한 데이터 플랫폼은 단순 저장 기능을 넘어 스키마 매핑을 자동화하는 메타데이터 기반 통합 계층을 구축하여 다양한 다운스트림 시스템과의 연동 효율을 높여야 한다.
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