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Dataverse 내부 로직 최적화를 통한 500ms 미만 지연 시간 달성 및 비용 제로화
Custom API vs Custom Action vs Azure Function: Dataverse decision
AI 요약
Context
Dataverse 환경에서 여러 테이블 참조 및 비즈니스 규칙 적용이 필요한 공통 연산 구현 필요성 대두. 외부 통합 및 내부 앱 등 다양한 호출 환경에서 일관된 동작과 최적의 Latency 및 비용 구조를 갖춘 아키텍처 선정 요구.
Technical Solution
- Dataverse 내부에 종속적인 쿼리 및 쓰기 작업 중심의 로직을 Custom API로 설계하여 In-process 실행을 통한 Latency 최소화
- OpenAPI 스키마 기반의 타입 정의를 통해 외부 호출자의 인터페이스 일관성 확보 및 SDK 연동 효율성 증대
- 외부 서비스 호출로 인한 불확실한 응답 시간 및 2분 Timeout 제약을 해결하기 위해 Azure Function 기반의 비동기 아키텍처 분리
- Azure Function 도입 시 Managed Identity를 활용한 인증 체계를 구축하여 보안 취약점 제거 및 권한 관리 최적화
- Cold Start로 인한 사용자 경험 저하를 방지하기 위해 인터랙티브 호출은 Custom API로, 백그라운드 작업은 Azure Function으로 처리하는 하이브리드 전략 채택
실천 포인트
- Dataverse 내부 데이터 처리 위주이며 2분 이내 종료되는 작업인가? $\rightarrow$ Custom API 선정 - 외부 API 호출이 포함되거나 2분 이상의 장기 실행이 필요한가? $\rightarrow$ Azure Function 선정 - 사용자 대면 인터랙티브 요청인가? $\rightarrow$ Cold Start 가능성이 있는 Consumption plan Azure Function 배제 - 신규 기능 구현 시 Legacy Custom Action 대신 OpenAPI 지원이 가능한 Custom API 우선 검토