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TL;DR
HubSpot은 200억 개 이상의 벡터를 관리하는 대규모 벡터 검색 인프라를 운영하며, 초기 Helm 기반 배포 방식의 한계에 직면했다. 수동으로 클러스터를 생성하고 관리하는 과정은 복잡하고 오류가 잦았으며, 특히 샤드 불균형으로 인한 리소스 낭비가 심각했다. 이를 해결하기 위해 HubSpot은 Kubernetes Operator 패턴을 도입하여 클러스터 생명주기를 자동화했다. 커스텀 리소스를 통해 클러스터 상태를 정의하고, 조정 루프(reconciliation loop)를 통해 샤드 재배치와 리소스 최적화를 자동으로 수행함으로써 운영 효율성을 극대화했다. 결과적으로 클러스터 생성 시간을 수 시간에서 수 분으로 단축하고, 리소스 불균형을 65% 개선하며, 스칼라 양자화와 같은 비용 최적화 기법을 성공적으로 적용했다.
챕터별 상세
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HubSpot의 벡터 검색 인프라
HubSpot은 200억 개 이상의 벡터를 관리하는 대규모 벡터 검색 인프라를 운영한다. 이 인프라는 Qdrant를 기반으로 구축되었으며, 38개 이상의 팀이 5개 지역에서 150개 이상의 클러스터를 사용한다.
00:37
VaaS 플랫폼 아키텍처
VaaS(Vector as a Service)는 Qdrant를 기반으로 구축된 중앙 집중식 벡터 저장 및 검색 플랫폼이다. 접근 제어, 임베딩 생성, 성능 평가, 피드백 수집 기능을 제공하며 클라이언트와 Qdrant 클러스터 사이에서 중재자 역할을 수행한다.
02:33
Helm 기반 배포의 한계
초기에는 Helm을 사용하여 클러스터를 배포했다. 하지만 수동 작업이 많고 확장성이 부족하여 대규모 운영에 한계가 있었다. 특히 샤드 관리와 리소스 할당이 수동으로 이루어져 운영 부담이 컸다.
06:02
Kubernetes Operator 도입
운영 효율을 높이기 위해 Kubernetes Operator 패턴을 도입했다. 커스텀 리소스(CR)를 정의하고 조정 루프를 통해 클러스터 상태를 자동으로 관리한다. 이를 통해 배포와 관리를 자동화했다.
10:03
샤드 관리 자동화
샤드 관리 자동화를 통해 리소스 불균형 문제를 해결했다. 샤드를 자동으로 재배치하여 리소스 사용 편차를 65% 줄였다. 이를 통해 인프라 효율성을 극대화했다.
11:08
비용 최적화 전략
스칼라 양자화와 float16 데이터 타입을 적용하여 비용을 최적화했다. 향후 자동 스케일링 권장 사항 및 양자화 감지 기능을 추가하여 운영 효율을 더욱 높일 계획이다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 24.수집 2026. 06. 24.출처 타입 YOUTUBE
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