Trigger.dev: PostgreSQL Replication을 활용한 실시간 AI 에이전트 상태 업데이트 아키텍처

핵심 트렌드

AI 에이전트와 같은 복잡한 백그라운드 작업을 프로덕션 수준으로 안정적으로 운영하기 위해서는 단순한 API 호출을 넘어선 장기 실행, 내구성, 큐, 그리고 실시간 사용자 피드백 제공이 필수적입니다.

주요 변화 및 영향

• 실시간 업데이트의 중요성 증대: AI 에이전트, 비디오 생성, 데이터 파이프라인 등 비동기 작업의 진행 상황을 사용자에게 실시간으로 보여주는 것이 사용자 경험(UX) 향상과 신뢰 구축에 결정적인 요소가 되었습니다.
• 기존 WebSocket의 한계: 실시간 데이터 전달에 일반적으로 사용되는 WebSocket은 히스토리 구독, 초기 상태 조회 시 데이터베이스 부하, 별도의 알림 시스템 필요성 등 대규모 트래픽 환경에서 비효율성을 드러냈습니다.
• PostgreSQL Replication의 대안: PostgreSQL의 Write-Ahead Log(WAL) 및 Replication Slot을 활용하는 접근 방식은 여러 문제를 해결하며, 특히 ElectricSQL과 같은 솔루션을 통해 실시간 데이터 스트리밍 및 구독 기능을 효율적으로 구현할 수 있음을 보여줍니다.
• 아키텍처 개선을 통한 성능 향상: Trigger.dev는 PostgreSQL Replication을 사용하여 초당 20,000개 이상의 실행 업데이트 처리, 일일 500GB 이상의 데이터 수집, 100ms 미만의 낮은 지연 시간(latency)을 달성했습니다.
• 인증 및 권한 관리 최적화: JWT(JSON Web Token) 기반의 인증으로 API 요청 시마다 데이터베이스 조회를 줄여 성능을 크게 향상시켰습니다.
• 연결 수 제한 관리: Redis Lua 스크립트를 활용한 슬라이딩 윈도우 알고리즘으로 동시 접속자 수를 효율적으로 관리하여 시스템 안정성을 확보했습니다.

트렌드 임팩트

이 아키텍처는 비동기 작업을 처리하는 시스템에서 사용자에게 투명하고 즉각적인 피드백을 제공하는 새로운 표준을 제시합니다. PostgreSQL을 데이터 소스이자 실시간 업데이트 소스로 통합함으로써 운영 복잡성을 낮추고 데이터 일관성을 강화하는 동시에, 고성능 및 확장성을 달성할 수 있음을 입증합니다.

업계 반응 및 전망

PostgreSQL WAL 기반의 실시간 데이터 스트리밍은 데이터베이스의 기본 기능을 활용하여 효율성을 극대화하는 패턴으로, 향후 다양한 실시간 애플리케이션 및 백엔드 서비스 아키텍처 설계에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.