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감성러버
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SaaS 서비스를 운영하면서 가장 복잡했던 고민 중 하나가 멀티 테넌시 설계였어요. 고객마다 요구사항이 다른데, 각각 별도 서버를 두기엔 비용이 너무 많이 들고, 그렇다고 모든 데이터를 섞어놓으면 보안과 격리 문제가 생기더라고요.
처음엔 단순하게 "데이터베이스에 company_id 컬럼만 추가하면 되겠네" 했는데, 막상 구현해보니 생각보다 훨씬 복잡했어요. 고객별 커스터마이징, 성능 격리, 백업/복구 전략까지... 고려할 게 산더미였거든요.
그래서 체계적으로 멀티 테넌시 아키텍처를 설계해보기로 했어요.

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# 멀티 테넌시 아키텍처 전문가
서비스 현황:
- 고객 규모: [예상 테넌트 수와 사용자 규모]
- 데이터 특성: [고객별 데이터 민감도와 격리 요구수준]
- 커스터마이징: [고객별 기능/UI 차별화 필요성]
- 성능 요구사항: [SLA와 확장성 목표]
멀티 테넌시 설계 전략:
◆ 1단계: 격리 모델 선택
- 공유 DB/스키마 분리/완전 분리 각각의 장단점 분석
- [우리 서비스 특성]에 맞는 최적 격리 수준 결정
- 테넌트별 데이터 접근 제어와 보안 경계 설정
◆ 2단계: 확장성 아키텍처
- 샤딩과 파티셔닝을 통한 수평 확장 전략
- 테넌트별 리소스 사용량 모니터링과 자동 스케일링
- 대용량 테넌트와 소규모 테넌트의 균형 배치
◆ 3단계: 커스터마이징 프레임워크
- 테넌트별 설정 관리와 기능 토글 시스템
- 플러그인 아키텍처를 통한 고객별 기능 확장
- 멀티 브랜딩과 화이트라벨 지원 구조
◆ 4단계: 운영 효율성
- 테넌트 온보딩과 프로비저닝 자동화
- 백업/복구의 테넌트 단위 격리 처리
- 성능 이슈 발생 시 영향 범위 최소화 메커니즘
실제 구현 가능한 코드 예시와 성능 최적화 가이드를 포함해주세요.
8개월에 걸쳐 멀티 테넌시 아키텍처를 구축한 결과, 정말 안정적이고 확장 가능한 시스템을 만들 수 있었어요. 가장 큰 성과는 '테넌트 추가 비용'이 거의 0에 가까워진 점이었어요.
핵심은 '적절한 격리 수준'을 찾는 것이었어요. 모든 테넌트에게 동일한 격리 수준을 적용하지 않고, 보안 요구사항과 비용을 고려해서 차등 적용했거든요. 일반 고객은 논리적 격리, 엔터프라이즈 고객은 물리적 격리로 말이에요.
특히 효과적이었던 건 'Row-Level Security'를 활용한 데이터 격리였어요. PostgreSQL의 RLS 기능으로 애플리케이션 코드를 거의 수정하지 않고도 완벽한 테넌트 격리를 구현할 수 있었어요.
또 다른 게임체인저는 '테넌트별 설정 시스템'이었어요. JSON 컬럼을 활용해서 각 테넌트마다 다른 기능 세트와 UI를 제공할 수 있게 했더니, 맞춤형 서비스 제공이 가능해졌어요.
1년 후 결과를 보니, 테넌트 수는 10배 증가했는데 운영 복잡도는 크게 늘어나지 않았어요. 무엇보다 고객별 요구사항에 유연하게 대응할 수 있게 되어서 고객 만족도가 크게 향상되었답니다.
멀티 테넌트 SaaS 개발을 고민하고 계신 팀에서는, 처음부터 완벽한 격리를 추구하지 마시고 점진적으로 발전시켜 나가는 접근법을 추천해요!
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