2026-09-12 — views
OpenAI, 초당 7천만 건 요청 처리를 위해 Habitat 저장소 확장
읽어야 하는 이유 단기적 기술 부채를 수용하여 빠른 플랫폼 안정성을 달성하고 저장소 로직을 분리함으로써 지수적 성장을 관리한 사례 연구.
OpenAI 엔지니어들이 Python 기반 Habitat 저장소 플랫폼을 확장하여 unprecedented 성장과 함께 10억 명 이상의 사용자를 지원한 방법을 상세히 설명합니다.
전례 없는 성장과 규모
OpenAI는 온라인 저장소 플랫폼인 Habitat를 확장하여 거의 40개의 지리적 지역에 걸쳐 주당 10억 명 이상의 활성 사용자를 지원할 수 있게 되었습니다. 이제 이 시스템은 초당 7천만 건 이상의 요청을 처리하고 500 페타바이트 이상의 데이터를 관리합니다. 이 인프라는 ChatGPT와 Codex를 포함한 모든 OpenAI 제품에 필수적이며, 로그인 확인부터 대화 시작까지 다양한 작업에 대해 빠르고 신뢰할 수 있는 데이터 접근을 보장합니다. 이러한 요청이 실패하거나 지연되면 사용자 경험이 현저히 저하되거나 제품이 사용 불가능해질 수 있습니다.
라이브러리에서 서비스로의 진화
Habitat는 2023년 GPT를 지원하기 위한 간단한 Python 클라이언트 측 라이브러리로 출시되었습니다. 스키마 조회, 라우팅, 권한 부여, 암호화 등의 데이터베이스 관리 세부 사항을 추상화하여 제품 엔지니어가 기본 저장소 메커니즘보다는 애플리케이션 로직에 집중할 수 있도록 설계되었습니다. 그러나 2025년 중반까지 클라이언트 측 구현은 한계에 도달했습니다. OpenAI 서비스의 수가 증가함에 따라 하위 호환성을 유지하는 것이 불가능해졌습니다. 수십 개의 서비스에 걸쳐 클라이언트 라이브러리를 업데이트하기 위한 배포 조정은 취약하고 비효율적이었습니다. 한 팀의 단일 롤백이 엔지니어링 팀이 예방하기 위해 노력했던 장애를 초래할 수 있었습니다.
이러한 운영상의 취약성을 해결하기 위해 OpenAI는 저장소 로직을 독립형 서비스로 분리했습니다. 이 중앙화는 배포, 관찰 가능성 및 플랫폼 개선에 대한 단일 제어 지점을 확립했습니다. 또한 액세스 제어 정책 및 감사 로깅을 포함한 데이터 보안 및 프라이버시 기본 요소의 엄격한 준수를 가능하게 했습니다. 이 서비스는 외부, 내부 또는 에이전트 행위자로부터 사용자 데이터를 보호하는 차점(chokepoint) 역할을 합니다.
Python의 전략적 사용
높은 처리량 서비스에서 Python의 알려진 오버헤드에도 불구하고, OpenAI는 Habitat를 Python 서비스로 구축하기로 선택했습니다. 이 결정은 로컬 라이브러리 실행에 비해 더 높은 네트워크 지연 시간과 증가된 CPU 및 메모리 확장 비용을 초래했습니다. 엔지니어링 팀은 Python이 100배 규모에서 지속 가능하지 않을 것이며 향후 재구성이 필요할 것이라고 인정했습니다. 그러나 그들은 이를 기술 부채의 전략적 침입으로 간주했습니다. 주요 목표는 제품 개발자를 차단 상태에서 해제하고 즉각적인 플랫폼 안정성을 달성하는 것이었습니다. 그들은 Codex와 GPT와 같은 자체 코딩 모델의 빠른 발전이 결국 Python에서 마이그레이션하는 경로를 단순화할 것이라고 계산했습니다. 이 베팅은 성공했으며, 팀은 강력한 인프라를 구축하는 동안 즉각적인 자원 최적화보다는 안정성을 우선시할 수 있었습니다.
실무자 노트
엔지니어는 배포 취약성을 줄이고 보안 관리를 중앙화하기 위해 클라이언트 측 로직을 독립형 서비스로 분리하는 것을 고려해야 합니다. 마이그레이션 경로가 예상되는 한, 언어 선택에서 단기적 기술 부채를 수용하는 것은 플랫폼 안정성과 제품 속도를 가속화할 수 있는 실행 가능한 전략이 될 수 있습니다.