데이터 규모와 자동화 수준에 따른 무료 Geocoding 아키텍처 최적화 전략

Context

대규모 주소 데이터의 좌표 변환 시 발생하는 비용 부담과 API Rate Limit 제약 사항 분석. 단순 요청 기반의 동기 방식 처리로 인한 병목 현상 및 비용 효율적 처리 방안 필요성 대두.

Technical Solution

• No-code 기반의 CSV/Excel 업로드 방식을 통한 일회성 대량 데이터 처리 설계
• Synchronous API 호출 구조를 통한 실시간 서비스 연동 및 개별 주소 좌표 획득
• Batch Geocoding API 도입을 통한 비동기 처리 기반의 대량 데이터 처리 효율 극대화
• Self-hosted Geocoder 구축을 통한 인프라 제어권 확보 및 외부 API 의존성 제거
• Rate Limiting 라이브러리 적용을 통한 API Provider의 초당 요청 제한 준수 및 안정적 트래픽 분산
• 데이터셋 규모에 따른 처리 방식(Online Tool $\rightarrow$ API $\rightarrow$ Batch $\rightarrow$ Self-hosted)의 단계적 확장 전략 수립