HPC 없이 단일 서버로 30억 건의 고주파 태양 데이터 처리 설계

Processing High Frequency Solar Data Without HPC: Real Constraints and Design Decisions in MackSun

Wilians Conde2026년 4월 16일3분intermediate

AI 요약

Context

10ms 단위의 고주파 태양 관측 데이터로 인한 지속적인 Ingestion 부하와 billions 단위의 레코드 저장 문제 발생. 분산 시스템이나 HPC 인프라 도입이 불가능한 제한된 단일 서버 환경에서의 시스템 안정성 확보가 핵심 과제.

단일 서버 내 MongoDB Sharded Mode 도입을 통한 Write 성능 및 쿼리 효율 최적화
Collection당 데이터 1.5억 건으로 제한하는 Strict Partitioning 전략을 통한 메모리 압박 및 쿼리 성능 저하 방지
리소스 예측 가능성 확보를 위해 Real-time Ingestion 대신 일 단위 Sequential Batch Pipeline 구조 채택
Request 시점의 부하를 제거하기 위해 On-demand Processing을 배제하고 Precomputed Dataset 생성 방식 적용
16 vCPU, 32GB RAM 환경에서 OS(4GB), MongoDB(16GB), Pipeline(12GB)으로 정밀하게 분할된 Resource Isolation 설계

실천 포인트

1. 인프라 확장 불가 시 데이터 단위의 Strict Partitioning으로 쿼리 성능 하한선 확보

2. 예측 불가능한 트래픽 부하를 제거하기 위해 On-demand 로직을 Precomputed 구조로 전환 검토

3. 단일 서버 내에서도 DBMS의 Sharding 모드가 성능 이점을 주는지 실험적 검증 수행

4. 시스템 안정성을 위해 Ingestion-Processing-Access 단계를 물리적/시간적으로 분리

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