SaaS 구현 고려사항

TMT

아래는 온라인 역량 평가 시험(Web 기반)을 SaaS(Software as a Service)로 제공하기 위해 인프라 및 소프트웨어 아키텍처를 설계할 때 고려해야 할 사항과, 이를 구체화하기 위해 사전에 물어봐야 할 질문들입니다. 이 질문들을 통해 요구사항, 제약 사항, 목표 등을 명확히 하여 적합한 아키텍처를 결정할 수 있습니다.

1. 전반적인 비즈니스/서비스 요구사항

  1. 주 사용자(고객) 유형은 누구인가?

    • 기업 고객, 교육 기관, 일반 개인, 혹은 내부 임직원 등
    • 고객의 규모(사용자 수, 동시 접속자 수 등)는 어느 정도 예상하는가?

  2. 유료 모델(결제/구독) 구조는 어떻게 설계할 것인가?

    • 월 구독형, 사용량 기반 과금(usage-based), 기능별 과금(tiered pricing) 등
    • 결제 시스템(빌링, 인보이스, 세금처리) 연동은 어떻게 구현할 것인가?

  3. 운영 및 배포 전략은 어떻게 계획하고 있는가?

    • 글로벌 서비스를 목표로 하는가, 지역별/국가별로 구분할 것인가?
    • 멀티 리전(Region), 멀티 AZ(Availability Zone) 배포가 필요한가?

2. SaaS 멀티테넌시(Multi-tenancy) 고려

  1. 멀티테넌시 수준은 어디까지 필요한가?

    • 데이터베이스와 애플리케이션을 테넌트별로 물리적으로 분리할 것인가? (한 DB 내에 Schema 분리 vs. 완전 분리)
    • 애플리케이션 레벨에서 어떻게 각 테넌트(고객) 데이터를 분리하여 보안/프라이버시를 보장할 것인가?

  2. 테넌트 간 커스터마이징 범위는 어느 정도로 계획하고 있는가?

    • 테마/레이블(브랜딩) 수준의 커스터마이징만 제공할 것인지?
    • 평가 시험의 프로세스, 로그인 방식 등 기능적 커스터마이징도 허용할 것인지?

  3. 서비스 사용량에 따른 확장성(Scalability)은 어떻게 확보할 것인가?

    • 한 테넌트(특정 고객)에서 트래픽이 급증했을 때 다른 테넌트에 영향을 주지 않도록 어떻게 할 것인가?
    • 서버, DB, 네트워크 리소스 할당 방식과 모니터링 방안은?

3. 보안(Security) 및 규정 준수(Compliance)

  1. 개인정보 보호(GDPR, 국내 개인정보 보호법 등)에 대한 대응 계획은?

    • 사용자 정보, 시험 응시 결과 등 민감한 데이터의 저장/처리 위치(Region) 이슈
    • 로그/감사(Audit) 추적 방안

  2. 인증/인가(Authentication/Authorization) 전략은?

    • SSO(Single Sign-On), OAuth, SAML, LDAP 등 어떤 프로토콜/기술을 사용할 것인가?
    • 기업용 사용자(테넌트)와 일반 개인 사용자 간 접근 권한 관리는 어떻게 차별화할 것인가?

  3. 어떤 보안 인증/표준 준수가 필요한가?

    • ISO 27001, SOC 2, HIPAA(의료분야), FedRAMP(공공분야) 등
    • 필요한 인증을 사전에 파악하고 고려해야 할 절차는?

  4. DDoS나 봇 트래픽 등 대규모 공격에 대한 대응 방안은?

    • WAF(Web Application Firewall), DDoS Protection, Bot Filtering 등은 어떻게 구성할 것인가?

4. 인프라(클라우드) 아키텍처

  1. 어느 클라우드 공급자를 사용할 것인가(AWS, Azure, GCP 등)?

    • 멀티클라우드 또는 하이브리드 클라우드로 확장할 계획이 있는가?
    • 서비스 지리적 위치(Region)와 지연 시간(latency)에 대한 요구사항은?

  2. 구성 요소(Compute, Storage, Network) 선택 기준은?

    • 서버리스(Lambda, Cloud Functions) vs. 컨테이너(Kubernetes) vs. 가상 머신(EC2, VM)
    • 파일 스토리지, 오브젝트 스토리지, 블록 스토리지 등 데이터 저장 방안은?

  3. 자동화 및 오케스트레이션 전략은?

    • CI/CD 파이프라인은 어떻게 구성할 것인가(GitOps, Jenkins, GitLab CI 등)?
    • IaC(Infrastructure as Code)를 사용할 것인가(Terraform, AWS CDK 등)?
    • 롤링 업그레이드, 블루/그린 배포, 카나리 배포 등 무중단 배포 방법은?

  4. 모니터링/로깅 솔루션은 어떻게 구축할 것인가?

    • 애플리케이션 성능(APM), 인프라 모니터링, 사용자 활동 로그, 감사 로그 수집 등
    • New Relic, Datadog, ELK Stack(ElasticSearch, Logstash, Kibana) 등 툴 선택은?

5. 소프트웨어 아키텍처

  1. 모놀리식 vs. 마이크로서비스(Microservices) vs. 서버리스 아키텍처 중 어떤 것이 적합한가?

    • 초기 빠른 개발이 필요한가, 향후 대규모 확장에 대비해야 하는가?
    • 팀 규모와 운영 역량은 어느 정도인가?

  2. 백엔드 프레임워크 및 언어 선택 기준은?

    • Node.js, Spring Boot(Java), .NET, Python, Go 등
    • 개발 인력의 역량, 에코시스템, 커뮤니티 지원 수준 등

  3. 프론트엔드 설계는 어떻게 할 것인가?

    • SPA(Single Page Application) 프레임워크(React, Vue.js, Angular 등) 선택
    • 반응형 UI(Responsive)와 접근성(Accessibility) 요구사항

  4. 메시지/이벤트 기반 아키텍처가 필요한가?

    • 시험 응시 중 발생하는 이벤트(시작, 중간 저장, 제출, 채점 등)를 어떻게 처리할 것인가?
    • RabbitMQ, Kafka, SNS/SQS 등의 메시징 솔루션 도입 여부

  5. 시험 관리(출제, 채점, 결과 보고 등) 로직을 어떻게 분리할 것인가?

    • 출제 모듈, 채점 모듈, 통계/보고 모듈 등 기능별로 분리하여 확장과 유지보수 용이성을 확보할 계획은?

6. 데이터베이스 및 스토리지

  1. 데이터베이스 유형은 무엇을 사용할 것인가?

    • RDBMS(MySQL, PostgreSQL 등) vs. NoSQL(MongoDB, DynamoDB 등)
    • 시험 결과의 구조와 통계/분석 요구사항에 따라 선택

  2. 데이터 아카이빙 및 백업/복구 전략은?

    • 일정 기간이 지난 시험 데이터나 로그는 어떻게 아카이빙할 것인가?
    • 재해복구(Disaster Recovery, DR) 요건과 RTO/RPO(복구 시간/복구 시점) 목표 설정

  3. 데이터 동기화, 캐싱 전략은?

    • 글로벌 서비스의 경우, 지연 시간 단축을 위해 캐싱(Redis, Memcached 등)을 어떻게 활용할 것인가?
    • 읽기/쓰기 분리를 고려해야 하는가?

7. 스케일링/고가용성(HA) 계획

  1. 수요 급등(시험 기간 집중)에 대한 확장성 확보 방안은?

    • 오토스케일링(Auto Scaling), Queue 기반 비동기 처리 등
    • 동시에 수만~수십만 명이 접속했을 때를 어떻게 대비할 것인가?

  2. 서비스 중단(다운타임)을 최소화하는 전략은?

    • Active-Active, Active-Passive 등 HA(High Availability) 구성 방안
    • DB 이중화, 로드밸런서, Failover 메커니즘

  3. 핵심 지표(KPI)를 어떻게 수집하고 어떤 방식으로 SLA를 관리할 것인가?

    • 응답 시간, 처리량, 오류율, 가용성(Availability)
    • SLA 위반 시 고객 보상 체계 혹은 모니터링 대시보드 운영 방안

8. 성능 및 로드 테스트

  1. 로드 테스트/성능 테스트는 어떤 시나리오로 진행할 것인가?

    • 동시에 여러 시험이 진행되거나 특정 시간에 집중되는 시나리오
    • JMeter, Locust, Gatling 등 사용 툴

  2. 애플리케이션 병목 구간을 어떻게 발견하고 최적화할 것인가?

    • APM(Application Performance Monitoring) 도입
    • 분산 추적(Distributed Tracing) 솔루션 사용 가능성

9. 운영 및 유지보수

  1. 운영 조직(DevOps 혹은 SRE 팀) 구성 계획은?

    • 24/7 모니터링과 알림(Incident Management) 체계
    • 기술 지원(Help Desk), 문제 해결 프로세스(Support & Escalation)

  2. 로그/통계/리포팅 기능은 어떻게 제공할 것인가?

    • 시험 결과 및 사용자 활동 로그에 대한 BI/Analytics 대시보드
    • 외부 BI 툴(예: Tableau, Power BI 등) 연동 가능성

  3. 버전별 릴리즈 관리 및 테스트 방식은?

    • 정기적으로 기능 추가/수정이 있을 때 릴리즈 노트, 마이그레이션 가이드를 어떻게 제공할 것인가?
    • 사전 릴리즈(Pre-production) 환경에서 테스트를 충분히 할 수 있는 구조인지?

10. 확장 기능 고려

  1. AI/ML 기반 자동 채점, 문제 추천, 역량 분석을 고려하고 있는가?

    • 자연어 처리(NLP), 이미지 인식, 빅데이터 분석 등 접목 가능성
    • 향후 연구개발(R&D) 계획은?

  2. 외부 시스템과의 통합(Integration) 요구사항은?

    • 기업 내 HR 시스템과의 연동, LMS(Learning Management System) 등
    • SSO/IDP 연동, SCIM 프로비저닝(사용자 계정 동기화) 등

  3. API 제공(오픈 API) 계획은 어떻게 되는가?

    • 제3자 개발자가 시험 문제 생성, 결과 조회 등을 할 수 있는 API가 필요한가?
    • API 보안(Security)와 Rate Limit 정책은?

정리

위의 질문들을 통해 온라인 역량 평가 시험을 SaaS 형태로 제공하기 위한 전반적인 아키텍처 방향(인프라, 소프트웨어)을 구체화할 수 있습니다.

  • 비즈니스 요구사항을 먼저 명확히 하고,
  • 보안과 데이터 관리,
  • 멀티테넌시 구조,
  • 스케일링 및 운영 전략 등을 단계적으로 고려하면 됩니다.

각 단계마다 핵심 지표(고가용성, 확장성, 보안성, 성능 등)를 정의하고, 이를 충족하는 인프라 및 소프트웨어 아키텍처를 설계하여 SaaS로서 안정적이고 신뢰할 수 있는 서비스를 제공할 수 있도록 준비하시기 바랍니다.

Edit this page
Index

On this Page