버블 AI 앱, 동시 사용자 50명에서 순차 처리 한계에 도달함

Context

버블 플랫폼의 AI 통합 앱은 소규모 사용 환경에서 정상 동작하지만, 동시 요청 증가 시 순차 처리 구조가 병목으로 작용함. 워크플로우가 한 번에 하나씩 실행되는 기본 설정 때문에 AI 응답 지연이 복합적으로 누적됨.

Technical Solution

• Async Handling: 백엔드 워크플로우에서 AI 호출을 비동기 처리하여 동시 요청 대응함
• Retry Logic: API 실패 시 자동 재시도 메커니즘과 알림 시스템 구현함
• Database Schema: AI 출력을 위한 전용 테이블 설계와 인덱스 구성으로 쿼리 성능 최적화함
• Prompt Versioning: 출력 포맷을 명시하고 버전 관리하여 모델 업데이트 시 불일치 방지함
• Caching Layer: 동일 요청 결과 저장 후 재사용하여 중복 API 호출 비용 절감함

Impact

API rate limit 초과 에러 완전 제거함. 동일 결과 재요청 시 API 호출 70% 이상 감소 예상함.

Key Takeaway

AI 앱의 확장성 문제는 개발 환경과 프로덕션 환경의 부하 차이에서 비롯됨. 아키텍처 결정은 첫 번째 워크플로우 작성 전에 이루어져야 함.