PostgreSQL의 무한 확장: OpenAI의 사례에서 배우는 데이터베이스 관리 비결
안녕하세요, 기술의 무한한 가능성을 탐색하는 여러분! 오늘은 OpenAI가 PostgreSQL 데이터베이스 확장을 어떻게 극대화했는지 알아보도록 하겠습니다. 이 이야기는 데이터베이스 관리와 확장성에 대한 흥미로운 통찰력을 제공합니다.
PostgreSQL을 선택한 이유와 배경
OpenAI는 주로 PostgreSQL을 핵심 데이터베이스로 활용하고 있습니다. 이유는 간단합니다. PostgreSQL은 성능과 안정성 측면에서 매우 뛰어나며, ACID 보장 등 데이터 일관성을 유지하는 데 탁월합니다. OpenAI는 과거 주요 서비스인 ChatGPT에서 발생했던 PostgreSQL로 인한 문제를 통해 데이터베이스 관리의 중요성을 절실하게 느꼈습니다. 이러한 경험이 오늘날 5억 명이 넘는 월간 활성 사용자 환경에서 더욱 확장된 관심으로 이어졌습니다.
확장성과 데이터베이스 관리의 핵심 과제
데이터베이스 확장의 주된 문제 중 하나는 읽기 트래픽은 여러 복제본(Replicas)으로 분산할 수 있지만, 쓰기 요청이 단일 Primary에 집중된다는 점입니다. 이로 인해 병목 현상이 발생할 수 있습니다. OpenAI는 이러한 문제를 해결하기 위해 모든 가능한 쓰기 요청을 분산하는 방법을 도입했습니다. 신규 서비스의 Primary DB 추가 접속을 최소화하고, 불필요한 애플리케이션 레벨의 쓰기를 방지하고자 했습니다.
또한, MVCC(다중 버전 동시성 제어)의 구조적 한계, 테이블 및 인덱스 팽창, 복잡한 가비지 컬렉션 등이 주요 과제로 꼽힙니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 OpenAI는 쓰기와 읽기 문제를 예측하고 완화하는 다양한 전략을 도입했습니다.
쿼리 최적화와 장애 대응
OpenAI의 쿼리 최적화 방식은 장기 트랜잭션이 가비지 컬렉션 지연을 초래하는 것을 방지하는데 중점을 두었습니다. 쿼리 최적화를 위해 세션, 쿼리, 클라이언트별 Timeout을 적용하고, ORM 사용의 비효율성을 항상 경계했습니다. 이와 더불어 복잡한 multi-join 쿼리를 최대한 최적화하였습니다.
단일 장애점(SPOF)에 대한 대응으로는 중요한 요청은 전용 Replica에서 처리하고, 저우선 요청은 간섭을 줄이는 방식으로 처리했습니다.
운영 성과와 실전 적용
OpenAI는 40여 개의 Replica를 통해 100만 QPS(읽기와 쓰기를 합한 쿼리) 처리할 수 있는 능력을 갖추었고, 장애 발생 시에도 높은 가용성을 유지했습니다. 이러한 높은 성과는 다양한 지역에 Read-only Replica를 배치함으로써 저지연 상태를 유지한 덕분입니다.
우리는 데이터베이스 확장이 항상 매끄럽지만은 않다는 것을 알고 있습니다. OpenAI가 경험한 캐싱 실패로 인한 연쇄 효과나 높은 CPU 점유율로 인해 발생한 복제 지연 등은 데이터베이스 운영에서 직면할 수 있는 현실적인 문제입니다.
더 나아가야 할 길
OpenAI는 PostgreSQL의 한계를 극복하기 위해 인덱스 관리, 관측성 확장, 스키마 변경 이력 기록 등 다양한 개선 사항을 제안했습니다. 예를 들어, 사용되지 않는 인덱스를 안전하게 비활성화할 수 있는 기능이나 DDL의 변경 이력을 기록할 수 있는 기능 등이 이에 해당합니다.
또한, OpenAI는 복잡한 데이터베이스 운영에서의 유연성을 증가시키기 위해 셀프 호스팅(PostgreSQL을 자체적으로 운영하는 것)을 고려하기도 했으며, IaaS 환경에서 NVMe SSD를 기반으로 한 PostgreSQL 클러스터 구축을 통한 기능적 유연성을 증가시켰습니다.
결론
이번 사례를 통해 배울 수 있는 점은 데이터베이스 확장과 관리의 중요성, 그리고 최적화 전략의 필요성입니다. OpenAI의 방식은 모든 기업에게 적용될 수 있는 것은 아닙니다. 그러나 그들의 노력과 전략은 특히 대규모 데이터를 처리해야 하는 기업에게 유용한 시사점을 제공할 것입니다.
데이터베이스 확장은 피할 수 없는 도전 과제일 수 있습니다. 그러나 올바른 접근 방식을 통해 이러한 도전을 기회로 만들 수 있습니다. 데이터베이스 관리자는 오늘날의 고도화된 기술 환경에서 더욱 중요한 역할을 하게 될 것입니다. OpenAI의 성공 사례는 이렇듯 뛰어난 데이터베이스 관리가 가능함을 보여주는 가장 좋은 예입니다.