ChatGPT 확장성 고려 및 대규모 배치 처리 설계

안녕하세요! 오늘은 #ChatGPT 확장성 고려 및 대규모 배치 처리 설계에 대해서 알아보려 합니다.

대화형 AI를 비즈니스에 적용할 때, 사용자 수나 배치 작업량이 늘어나면 성능 저하나 비용 폭주가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하려면 아키텍처 단계에서부터 확장성과 안정성을 고려한 설계가 필수적인데요. 이번 글에서는 수평·수직 스케일링 전략부터, 분산 배치 처리 파이프라인 구성까지 차근차근 살펴보겠습니다.

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1. 확장성이 중요한 이유

• 예상치 못한 트래픽 급증 시 서비스 다운 방지
• 비용 효율적 리소스 운영으로 운영비 절감
• 안정적인 응답 시간 보장을 통한 사용자 만족도 향상

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2. 스케일링 전략

1. 수직 스케일링 (Vertical Scaling)
   - CPU·메모리·GPU 성능을 올려 단일 인스턴스 처리 능력 향상
   - 단점: 인스턴스 한계, 비용 급증
2. 수평 스케일링 (Horizontal Scaling)
   - 애플리케이션 인스턴스를 여러 대 띄워 부하 분산
   - 로드밸런서(Nginx, AWS ELB) 앞단 구성 필수

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3. 대규모 배치 처리 아키텍처

• 메시지 큐 활용
  - Kafka, RabbitMQ 등으로 배치 요청을 큐에 저장하고
  - 소비자(Consumer) 그룹을 늘려 병렬 처리
• 워크플로 엔진
  - Apache Airflow, AWS Step Functions로 DAG 기반 작업 스케줄링
• 서버리스 배치
  - AWS Lambda, Google Cloud Functions로 단기간·소규모 트리거 처리

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4. 워크로드 관리 및 오케스트레이션

• 컨테이너화(Docker) + Kubernetes로 배치 작업 컨트롤
• 리소스 요청량(Request)·제한(Limit) 설정으로 안정적 배포
• Horizontal Pod Autoscaler(HPA)·Cluster Autoscaler로 자동 확장

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5. 모니터링 및 로깅

• Prometheus + Grafana로 CPU·메모리·대기열 길이 시각화
• Elasticsearch + Kibana로 배치 처리 로그·에러 탐지
• 알림 시스템(Slack, PagerDuty) 연동으로 장애 즉시 대응

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6. 성공 포인트

• 작업 단위(Job)를 적절히 분할해 병목 방지
• 데이터 파티셔닝으로 처리 병렬화 극대화
• 테스트 환경에서 부하 테스트(JMeter, Locust) 수행
• 비용·성능 지표를 정기 리뷰해 스케일링 정책 조정

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오늘은 ChatGPT 확장성 고려 및 대규모 배치 처리 설계에 대해서 알아보았습니다.
다음 시간에는 ChatGPT 연속 학습 및 모델 업데이트 전략에 대해서 알아보도록 할게요!