AI 요약관련 정보

• 멀티테넌시 아키텍처는 여러 고객(테넌트)의 데이터를 단일 애플리케이션 내에서 안전하게 분리하여 관리하는 핵심 전략입니다. 🛡️
• '테넌트'는 개별 사용자보다는 단일 고객 또는 조직 단위를 의미하며, 이들이 데이터 분리의 주체가 됩니다. 🏢
• 싱글 테넌시 아키텍처는 각 테넌트가 전용 애플리케이션 및 데이터베이스 인스턴스를 가지므로 최고의 데이터 격리성을 제공하지만, 비용이 가장 높습니다. 💰
• 멀티테넌시에는 두 가지 주요 데이터베이스 전략이 있습니다: 모든 테넌트가 하나의 공유 데이터베이스를 사용하는 방식과 각 테넌트가 전용 데이터베이스를 사용하는 방식입니다. 📊
• 공유 데이터베이스 방식은 비용 효율성과 확장성이 뛰어나지만, 데이터 유출 방지를 위해 '테넌트 ID'를 통한 엄격한 데이터 분리 로직 구현이 필수적입니다. 🔑
• 테넌트별 전용 데이터베이스 방식은 공유 데이터베이스보다 격리성이 높고 유지보수가 용이하며, 특정 테넌트의 데이터베이스 스키마를 개별적으로 맞춤 설정할 수 있는 유연성을 제공합니다. 🧩
• 아키텍처 선택은 격리성, 비용, 확장성, 맞춤화, 유지보수, 규정 준수(예: HIPAA) 등 다양한 요소를 고려해야 하며, 절대적인 정답은 없습니다. ⚖️
• 실제 구현에서는 NextJS 애플리케이션에서 공유 데이터베이스와 '테넌트 ID'를 활용하여 데이터를 분리하고, 조직 전환 기능을 통해 테넌트별 콘텐츠를 보여주는 예시를 제시합니다. 💻
• '테넌트 ID', '조직 ID' 등 용어는 일관성 있게 사용해야 혼란을 방지할 수 있습니다. 🏷️
• RavenDB는 NoSQL 문서 데이터베이스로, JSON 문서 저장, 분산 클러스터, 자동 인덱싱, ACID 트랜잭션, 그리고 최신 AI 기능(벡터 검색 등)을 지원하여 멀티테넌트 애플리케이션에 적합한 선택지입니다. 🚀
• 쿼리 시 항상 테넌트 경계를 존중하도록 데코레이터 패턴과 같은 고급 기법을 활용하여 데이터 무결성을 강화할 수 있습니다. ✨