Odoo 대규모 기업에서 느리게 느껴지는 이유와 해결 방법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

Odoo ERP 시스템을 대규모 기업에서 사용하는 개발자 및 DevOps 엔지니어

핵심 요약

• 성능 저하 원인 1: 부적절한 개발 관행 - ORM 비효율적 사용, N+1 쿼리 문제, 배치 작업 미사용 등이 주요 원인
• 성능 저하 원인 2: DevOps 관리 소홀 - 데이터베이스 분할 미비, VACUUM/ANALYZE 작업 누락, 워커 스케일링 부족
• 최적화 전략 - read_group, sudo(), prefetching 활용, PostgreSQL EXPLAIN 사용, 계산 필드 최적화

섹션별 세부 요약

1. 부적절한 개발 관행

• ORM 비효율: .search() 또는 .browse()를 for 루프 내부에서 사용해 N+1 쿼리 발생
• 코드 중복: 모듈 간 중복된 코드로 인한 성능 저하
• 배치 작업 무시: read_group, sudo(), prefetching 사용 미비로 인한 대규모 데이터 처리 지연
• Computed Field 오용: store=True와 인덱싱 미적용으로 성능 저하

2. DevOps 관리 소홀

• 데이터베이스 분할 미비: PostgreSQL의 파티셔닝/셔딩 기능 미활용
• VACUUM/ANALYZE 누락: 시간이 지남에 따라 쿼리 성능 저하
• 모니터링 부족: 느린 쿼리 탐지 지연으로 인한 문제 확대
• 워커 스케일링 부족: limit_memory_soft, workers 설정 미적용으로 동시 사용자 처리 불가

3. 최적화 전략

• 계산 필드 최적화: store=True 설정 및 인덱싱 적용
• 비동기 작업 이동: UI 대신 cron으로 무거운 작업 처리
• 코드 프로파일링: auto_profile 도구 또는 Odoo 내장 로그 사용
• 쿼리 분석: PostgreSQL EXPLAIN 활용해 인덱스 추가
• 대규모 모델 분할: account.move 또는 stock.move를 연도별로 분할
• 제3자 모듈 검토: 숨은 비효율성 원인 확인

4. 결론

• Odoo 자체 문제 아님: 확장성과 성능은 개발 관행 및 DevOps 전략에 달려 있음
• 핵심 권장사항:

- ORM 최적화 및 배치 작업 사용

- PostgreSQL EXPLAIN으로 쿼리 분석

- 데이터베이스 파티셔닝 및 자동 VACUUM/ANALYZE 설정

- limit_memory_soft, workers 파라미터 조정

결론

Odoo의 성능 저하 문제는 개발 관행 및 인프라 관리에 기인하며, 이를 해결하려면 ORM 최적화, PostgreSQL EXPLAIN 활용, 데이터베이스 분할, 자동 스케줄링 등 DevOps 전략을 철저히 적용해야 합니다. 초기부터 품질 높은 개발과 모니터링 툴을 도입하면 대규모 기업에서도 Odoo는 확장성이 뛰어난 ERP 시스템으로 활용 가능합니다.