미국 메디케어 시스템 재구축: Postgres, Golang, React로 10억 건 요청 안정적 처리 및 평균 10ms 응답 속도 달성 경험

핵심 기술: 미국 메디케어 건강보험 플랜 비교 시스템 재구축 프로젝트에서 Postgres, Golang, React와 같은 검증된 기술 스택을 활용하여 10억 건 이상의 웹 요청을 안정적으로 처리하고 평균 10ms 이하의 응답 속도를 달성한 아키텍처 및 운영 경험을 공유합니다. '지루하고 검증된 기술(Choose Boring Technology)' 원칙을 최우선으로 삼아 시스템의 단순함과 안정성을 극대화했습니다.

기술적 세부사항:
* 아키텍처: 마이크로서비스가 아닌 3개의 대형 모듈(druginfo, planinfo, beneinfo)로 구성된 모듈형 백엔드 설계. 각 모듈은 별도의 Postgres DB를 사용하며, 모듈 간 통신은 gRPC로 이루어집니다.
* 기술 스택: Postgres(데이터 저장 및 복잡한 검색), Golang(빠른 빌드/배포, 쉬운 적응), React(검증된 SPA 프레임워크).
* 성능 목표: 평균 10ms 이하 응답 속도, 매우 낮은 장애율 달성.
* 모듈 상세: druginfo(약가 정보 인덱싱), planinfo(불변성 유지하며 매일 CMS 데이터로 DB 재생성), beneinfo(민감 PII 최소화).
* 통신: gRPC를 통한 모듈 간 통신 (코드 정의 명확성, 자동화 연동성), grpc-gateway를 통한 웹 클라이언트 지원.
* 호환성: API 및 DB 하위 호환성 엄격 유지 (필드 절대 삭제 금지, DB 컬럼 삭제 시 다단계 검증).
* 검색: ElasticSearch 대신 Postgres만으로 페이시티드 검색 구현 (250줄 함수로 모든 검색 로직 처리).
* DB 스키마 관리: 숫자가 붙은 .sql 파일로 순서대로 로딩하여 신뢰성 보장.
* ETL: 셸 스크립트, S3, cron, RDS 활용. Postgres COPY 구문으로 수억 행 데이터 신규 DB 전환.
* 모델: xo 라이브러리로 DB 모델 자동 생성.
* 테스트: sqlmock 과도한 사용은 유지보수 부담 증가, 실제 불변 DB 환경에서는 실DB 테스트가 더 효율적일 수 있다는 피드백.
* 개발 환경: 부분 데이터 자동 생성 스크립트로 로컬 DB 기반 개발 지원.
* 운영 자동화: 셸 스크립트 기반 CLI 도구로 운영/관측 자동화, Splunk 로그를 Slack 명령어로 시각화.
* 로깅: request id를 활용한 통합 로깅, zerolog 사용, 시스템 입출구/예외 상황 필수 로그 기록.
* 문서화: GitHub markdown을 sphinx-book-theme으로 변환하여 위키북 운영, 팀원 모두의 문서화 기여 문화.
* 클라이언트 성능 관리: 클라이언트 측 성능 저하 요청 최소화 노력, 쿼리 빌드타임 처리 전환.

개발 임팩트: '지루하고 검증된 기술'과 '단순함'을 최우선으로 하는 원칙이 대규모 정부 프로젝트에서도 뛰어난 성능, 안정성, 유지보수성을 보장함을 입증했습니다. 지속적인 품질 관리와 강한 팀워크의 중요성을 강조하며, 신뢰할 수 있는 기술 선택과 반복 가능한 프로세스가 복잡한 시스템에서도 성공의 핵심임을 보여줍니다.

커뮤니티 반응: (원문 내용에 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, 이러한 방식의 개발 접근법은 개발자 커뮤니티에서 높은 호응을 얻을 수 있음)