AI 서비스 확장 - 대규모 사용자 트래픽을 처리하는 방법

AI 서비스 확장 - 대규모 사용자 트래픽을 처리하는 방법

AI 서비스가 성장하면 트래픽 증가로 인해 서버 과부하가 발생할 수 있습니다.
이번 글에서는 FastAPI + CrewAI + Ollama 기반 AI 서비스가 대규모 트래픽을 안정적으로 처리하는 방법을 소개합니다.

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🔹 1. 대규모 트래픽 관리의 필요성

📌 AI 서비스 트래픽 증가로 인한 문제점

AI 서비스가 인기를 끌면 사용자 요청이 폭증하면서 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

✅ 트래픽 증가로 인한 주요 문제

문제점 발생 원인 해결 방법

서버 응답 속도 저하	동시 요청 증가, 비효율적인 API 설계	API 최적화, 캐싱 적용
서버 과부하 및 다운타임	높은 CPU/GPU 사용량	로드 밸런싱, 오토스케일링
비용 증가	비효율적인 인프라 운영	서버 최적화, 비용 절감 전략 적용
AI 응답 지연	AI 모델 실행 시간 지연	비동기 API, GPU 가속 적용

💡 목표: AI 서비스가 대규모 트래픽을 안정적으로 처리하고, 운영 비용을 최적화

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🔹 2. API 성능 최적화 - 비동기 FastAPI 적용

✅ 1. FastAPI의 비동기 처리로 응답 속도 개선

FastAPI는 비동기(Async) 기능을 활용하면 동시 요청을 효과적으로 처리할 수 있습니다.

🔹 비동기 FastAPI API 예제

from fastapi import FastAPI
import asyncio

app = FastAPI()

@app.get("/fast_response/")
async def fast_response():
    await asyncio.sleep(1)  # 비동기 처리
    return {"message": "빠른 응답 처리 완료"}

✅ 비동기 API를 적용하면 다음과 같은 효과가 있음

• 동시에 많은 요청을 처리 가능
• 대기 시간 감소 → AI 응답 속도 향상

✅ FastAPI 비동기 처리 속도 테스트

ab -n 1000 -c 50 http://127.0.0.1:8000/fast_response/

✅ 비동기 API 적용 후 기대 효과

• AI 요청이 동시에 많아져도 빠른 응답 제공 가능
• 트래픽 증가 시에도 서버 부하 최소화

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🔹 3. AI 캐싱 적용 - Redis를 활용한 응답 속도 개선

✅ 1. Redis를 활용한 AI 응답 캐싱

반복적인 AI 요청을 매번 새로 처리하는 대신, 캐싱된 응답을 활용하면 속도가 향상됩니다.

🔹 Redis 설치 및 실행

docker run -d --name redis -p 6379:6379 redis

🔹 FastAPI + Redis 캐싱 적용 예제

import redis
import hashlib
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()
cache = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def cache_response(question, response):
    key = hashlib.sha256(question.encode()).hexdigest()
    cache.setex(key, 3600, response)  # 1시간 캐싱

def get_cached_response(question):
    key = hashlib.sha256(question.encode()).hexdigest()
    return cache.get(key)

@app.get("/ask_ai/")
async def ask_ai(question: str):
    cached_response = get_cached_response(question)
    if cached_response:
        return {"response": cached_response.decode("utf-8")}

    response = "AI가 처리한 결과"  # CrewAI 실행 결과 (예제)
    cache_response(question, response)
    return {"response": response}

✅ Redis 캐싱 적용 후 기대 효과

• 반복적인 질문에 대한 응답 속도 증가
• 서버 부하 감소 및 AI 실행 비용 절감

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🔹 4. 서버 부하 분산 - 로드 밸런싱 & 오토스케일링

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✅ 1. 로드 밸런서 적용 (Nginx 활용)

Nginx를 활용하면 AI API 서버의 부하를 분산할 수 있습니다.

🔹 Nginx 로드 밸런싱 설정 (nginx.conf)

upstream ai_servers {
    server 127.0.0.1:8001;
    server 127.0.0.1:8002;
}

server {
    listen 80;

    location / {
        proxy_pass http://ai_servers;
    }
}

✅ 로드 밸런서 적용 후 효과

• 트래픽을 여러 서버로 분산하여 처리
• AI 서버의 과부하 방지

🔹 Nginx 실행 및 테스트

docker run -d --name nginx -p 80:80 -v $(pwd)/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf nginx

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✅ 2. 클라우드 오토스케일링 적용 (AWS / GCP / Azure)

서버 트래픽이 급증하면 **자동으로 서버를 확장(Scale-out)**하여 트래픽을 효과적으로 관리할 수 있습니다.

🔹 AWS Auto Scaling 그룹 설정

aws autoscaling create-auto-scaling-group \
    --auto-scaling-group-name ai-service-group \
    --launch-template LaunchTemplateId=lt-0abcd1234 \
    --min-size 1 --max-size 5

✅ 오토스케일링 적용 후 효과

• 사용자 증가 시 서버 자동 확장
• 비용 최적화 (사용량이 줄어들면 자동 축소)

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🔹 5. 데이터베이스 성능 최적화 - PostgreSQL & Read Replica 적용

✅ 1. PostgreSQL Read Replica로 부하 분산

대량의 AI 데이터를 저장하는 경우 **읽기 전용 복제본(Read Replica)**을 활용하면
DB 성능을 개선할 수 있습니다.

🔹 PostgreSQL Read Replica 설정 (AWS RDS 예제)

aws rds create-db-instance-read-replica \
    --db-instance-identifier ai-replica \
    --source-db-instance-identifier ai-master

✅ Read Replica 적용 후 효과

• 읽기 요청(SELECT)이 많아도 성능 유지 가능
• DB 부하 분산 및 확장성 증가

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🎯 6. 대규모 트래픽 처리 전략 정리

✅ FastAPI 비동기 처리 적용하여 응답 속도 최적화
✅ Redis 캐싱 활용하여 중복 요청 최소화 및 서버 부하 감소
✅ Nginx 로드 밸런싱을 통해 AI 서버 부하 분산
✅ AWS Auto Scaling을 활용하여 자동 서버 확장
✅ PostgreSQL Read Replica로 데이터베이스 성능 향상

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