Cloud-free 로컬 파이프라인 구축을 통한 AI Prose Tax 30% 절감 및 불변 데이터 감사 체계 구현

Context

네트워크 경계의 보안 게이트웨이만으로는 데이터 처리 루프 전반의 가시성과 무결성 확보에 한계가 존재함. 특히 LLM 오케스트레이션 과정에서 발생하는 불필요한 텍스트 데이터로 인한 연산 비용 상승과 로그 위변조 위험이 주요 병목 지점으로 식별됨.

Technical Solution

• Sieve-and-Sign Pattern 도입을 통한 데이터 인입 전 로컬 단계에서의 텍스트 최적화 및 스키마 분리
• SQLite 기반의 Append-only 저장소 설계를 통한 데이터 보관 및 Write-Side Custody 강제
• Database Engine 레벨의 BEFORE UPDATE/DELETE 트리거 설정을 통한 원천적인 데이터 수정 차단
• SHA-256 Hash Chain 구조를 적용하여 이전 행과 현재 행을 수학적으로 연결함으로써 데이터 변조 즉시 감지
• threading.local() 커넥션 풀링과 BEGIN IMMEDIATE 트랜잭션 경계 설정을 통한 ASGI 환경의 동시성 제어 및 Mutex 오버헤드 제거
• 하드웨어 핀 레이어부터 스토리지까지 이어지는 100% Offline Silicon Execution 아키텍처 지향