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AI 워크플로우의 분산 시스템 문제 해결을 위한 Elixir 기반 재설계
Why We Rebuilt Iteration Layer in Elixir
AI 요약
Context
초기 TypeScript 기반 CRUD 구조로는 OCR, 이미지 변환, Webhook 전달 등 복잡한 AI 파이프라인의 비동기 처리와 예외 상황 대응에 한계 발생. 단순 API 호출을 넘어 장기 실행 작업의 상태 관리와 격리된 실패 처리가 필요한 분산 시스템 문제로 전환됨.
Technical Solution
- BEAM 가상 머신 기반의 Lightweight Process 도입을 통한 대규모 동시성 처리 및 리소스 격리
- Supervision Tree 구조 설계를 통한 개별 작업 실패 시 시스템 전체 영향 차단 및 자동 복구 메커니즘 구현
- 메시지 패싱 방식을 통한 CPU-heavy(이미지 변환) 및 I/O-heavy(네트워크 호출) 작업의 효율적 조율
- 명시적 경계 설정을 통해 대용량 파일 처리 시 메모리 사용량 제한 및 Backpressure 제어
- Rust Boundary 통합을 통한 성능 최적화와 Elixir의 안정적인 런타임 제어 능력 결합
Key Takeaway
제품의 성격이 단순 API 제공에서 복잡한 파이프라인 조율로 변화할 때, 언어의 생태계보다 런타임이 제공하는 기본 프리미티브(Concurrency, Supervision)가 시스템 안정성의 핵심 결정 요인이 됨.
실천 포인트
1. 비동기 워크플로우의 단계가 늘어날 때 단순 큐(Queue) 도입 전 Supervision 모델 검토
2. 작업별 리소스 프로필(CPU/IO/Network)에 따른 프로세스 격리 전략 수립
3. '실패하지 않는 코드'보다 '실패 시 어떻게 복구하고 격리할 것인가'에 집중한 설계 적용