OpenAI PostgreSQL 스케일링: 8억 사용자를 지탱하는 비법
개요
OpenAI가 8억 명의 ChatGPT 사용자를 지원하기 위해 PostgreSQL을 어떻게 확장했는지 공개했습니다. 대규모 트래픽을 처리하는 데이터베이스 아키텍처의 비밀을 알아봅니다.
핵심 스케일링 전략
1. 수평 샤딩 (Horizontal Sharding)
-- 사용자 ID 기반 샤딩 예시
CREATE TABLE users_shard_1 PARTITION OF users
FOR VALUES WITH (MODULUS 4, REMAINDER 0);
CREATE TABLE users_shard_2 PARTITION OF users
FOR VALUES WITH (MODULUS 4, REMAINDER 1);2. 읽기 복제본 활용
- Primary: 쓰기 작업 전담
- Read Replicas: 읽기 작업 분산
- 지연 최소화: 비동기 복제 + 캐싱
3. 연결 풀링
# PgBouncer 설정 예시
[databases]
chatgpt = host=primary.db port=5432
[pgbouncer]
pool_mode = transaction
max_client_conn = 10000
default_pool_size = 100성능 최적화 기법
- 인덱스 최적화: 쿼리 패턴에 맞는 복합 인덱스
- 파티셔닝: 시간 기반 데이터 분리
- 쿼리 최적화: EXPLAIN ANALYZE로 병목 제거
- 캐싱 레이어: Redis를 활용한 핫 데이터 캐싱
모니터링 및 관찰성
-- 슬로우 쿼리 모니터링
SELECT query, calls, mean_time, total_time
FROM pg_stat_statements
ORDER BY total_time DESC
LIMIT 10;배운 점
- PostgreSQL은 적절한 설계로 엄청난 규모도 처리 가능
- 샤딩과 복제의 조합이 핵심
- 모니터링 없이는 스케일링 불가능
마무리
PostgreSQL의 한계는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 높습니다. 올바른 아키텍처 설계로 대규모 서비스도 충분히 지원할 수 있습니다.