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TL;DR
AI 모델의 성능만큼이나 이를 뒷받침하는 데이터 인프라의 적응력이 중요하다. Oxylabs의 사례를 통해 2주 내 5PB 규모의 비디오 API 구축, 4초에서 550ms로 단축한 검색 API, 초당 6만 요청을 처리하는 웹 언블로커 확장 과정을 살펴본다. 혁신은 한 번의 설계로 완성되지 않으며, 실시간 운영 환경의 제약과 변화하는 요구사항에 맞춰 끊임없이 아키텍처를 재설계하는 과정에서 발생한다.
챕터별 상세
AI 인프라의 시작점
AI 기술의 중심은 모델 자체보다 이를 뒷받침하는 인프라에 있다. 모델이 유용한 실시간 데이터를 적시에 공급받지 못하면 그 성능은 제한적이다. Oxylabs는 기업이 대규모 공개 웹 데이터를 안정적으로 추출할 수 있도록 돕는 인프라 레이어를 구축한다.
비디오 API 구축 사례
영업팀으로부터 비디오 API에 대한 수요가 들어왔다. 2주라는 짧은 마감 기한과 월 5PB 이상의 데이터 처리 규모가 요구되었다. 기존에 없던 새로운 제품을 구축해야 하는 상황이었다.
기능의 확장과 제품화
단순 다운로더로 시작했던 비디오 API는 고객의 요구에 따라 트랜스크립트, 자막, 검색, 메타데이터 기능을 순차적으로 추가하며 제품군으로 진화했다. 하나의 기능 요청이 전체 제품 스위트로 확장되는 과정을 거쳤다.
데이터 수집의 규모
3개월의 작업 끝에 비디오 API 스위트가 완성되었다. 고객은 30PB 이상의 데이터를 수집했으나, 제품의 가치는 단순한 데이터 접근을 넘어 데이터 추출 및 처리 파이프라인의 안정적인 운영에 있었다.
Fast Search API의 좌절
고객은 1초 미만의 응답 속도를 요구했으나 기존 스크래퍼는 평균 4초가 소요되었다. 팀은 지연 시간을 줄이기 위해 재설계했으나, 고객이 테스트를 진행하지 않아 해당 제품은 결국 출시되지 못하고 폐기되었다.
실제 운영 환경에서의 차단
개발 환경과 테스트 환경을 통과한 시스템도 실제 운영 환경에서는 차단될 수 있다. 브라우저는 느리고 비용이 많이 들며 저지연 요구사항과 상충한다. 팀은 레이아웃, 파서, 프록시 등 모든 요소를 튜닝하여 평균 550ms까지 지연 시간을 단축했다.
웹 언블로커 확장
웹 언블로커를 초당 1만 요청에서 6만 요청으로 확장하는 과정에서 2만 요청 지점에서 병목이 발생했다. 단순히 서버를 2천 대 추가하는 것만으로는 해결되지 않았으며, 아키텍처 재설계가 필요했다.
로드 테스트와 병목
합성 트래픽 생성보다 어려운 것은 실제 데이터와 유사한 유기적 트래픽으로 테스트하는 것이다. 텔레메트리 데이터 수집 자체가 시스템 부하를 가중시키는 병목이 되었다. 시스템이 정상 작동하는지 확인하는 것 자체가 도전 과제였다.
지속적인 적응의 필요성
Project 60은 이미 Project 150으로 확장되었다. 혁신은 한 번의 설계로 끝나는 것이 아니라, 변화하는 요구사항에 맞춰 아키텍처를 끊임없이 재설계하는 과정이다. 목표 수치에 도달하면 다음 목표가 나타나는 반복적인 적응 과정이다.
인프라 레이어의 역할
Oxylabs는 단순한 프록시 제공자가 아니다. 웹 데이터 추출, 수집 안정성 확보, 안티봇 시스템 대응, 브라우저 처리, 데이터 구조화 및 전달을 포함하는 인프라 레이어를 구축한다. 고객은 지능적인 AI 모델을 구축하고, 복잡한 유지보수는 인프라가 담당한다.
용어 해설
- 웹 언블로커(Web Unblocker)
- — 웹 스크래핑 시 차단되는 것을 방지하기 위해 머신러닝 기반의 프록시 관리, 브라우저 핑거프린팅, 자동 재시도 기능을 제공하는 인프라 솔루션이다.
- 지연 시간(Latency)
- — 시스템에 요청을 보낸 후 응답을 받기까지 걸리는 시간이다. AI 인프라에서는 실시간 데이터 처리를 위해 이를 최소화하는 것이 핵심 성능 지표이다.
- 텔레메트리(Telemetry)
- — 시스템의 상태와 성능을 원격으로 모니터링하기 위해 수집하는 데이터이다. 대규모 트래픽 환경에서는 이 수집 과정 자체가 시스템 부하의 일부가 되기도 한다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 08. 15.수집 2026. 08. 15.출처 타입 YOUTUBE
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