다중 리전 가용성을 위한 PostgreSQL vs CockroachDB

당신이 실제로 풀려고 하는 문제는 무엇인가요?

"다중 리전 가용성"이라는 표현은 여러 다른 목표를 가리킬 때가 많습니다. 이런 목표들을 섞어 버리면 팀이 잘못된 데이터베이스를 선택하게 됩니다.

PostgreSQL과 CockroachDB를 비교하기 전에 (1) 생존하려는 구체적 장애와 (2) 그 장애 동안 사용자에게 어떤 경험을 제공할지 적어보세요.

대부분의 팀은 다음 항목들의 혼합을 쫓고 있습니다:

• 리전이 다운될 때 더 높은 가동 시간(페일오버)
• 주 리전에서 멀리 떨어진 사용자에 대한 더 빠른 응답(지연 시간 단축)
• 지리와 연관된 데이터 규칙(지역성 또는 거주성)
• 단순한 정상 경로 테스트뿐 아니라 부하 상황에서 예측 가능한 동작

공통된 목표는 간단합니다: 다른 대륙의 고객도 빠르고 정확한 결과를 받아야 합니다.

문제는 "빠름"과 "정확함"이 리전 간 쓰기를 분산하면 충돌할 수 있다는 점입니다. 강한 일관성은 보통 더 많은 리전 간 조정을 요구하고, 이는 지연을 추가합니다. 지연을 줄이려면 가까운 복제본에서 읽거나 비동기 복제를 사용하게 되는데, 이 경우 오래된 읽기나 충돌 처리를 직접 관리해야 할 수 있습니다.

구체적 예: 독일의 사용자가 배송 주소를 업데이트한 뒤 즉시 결제하면, 결제가 미국 복제본에서 읽혀 수초 전의 주소로 처리될 수 있습니다. 어떤 제품은 명확한 UX와 재시도로 이를 허용할 수 있지만, 결제나 재고, 규정 준수가 필요한 경우에는 용납할 수 없습니다.

보편적 정답은 없습니다. 무엇이 절대 잘못되어서는 안 되는지, 무엇이 조금 느려도 괜찮은지, 그리고 팀이 매일 감당할 수 있는 운영 복잡성의 정도에 따라 답이 달라집니다.

"여러 리전에서 사용 가능"에 대한 두 가지 접근

사람들이 다중 리전 용도로 PostgreSQL과 CockroachDB를 비교할 때, 종종 서로 다른 설계를 비교하고 있습니다.

PostgreSQL은 가장 흔한 설정이 단일 프라이머리입니다. 한 리전이 쓰기의 "본거지"가 되고, 다른 리전은 프라이머리에서 변경을 복제하는 읽기 레플리카를 운영합니다. 프라이머리 리전이 실패하면 다른 레플리카를 승격하고 앱을 그쪽으로 가리키면 됩니다. 제대로 하면 잘 작동하지만 시스템은 여전히 하나의 주된 쓰기 위치와 의도적인 페일오버 계획을 중심으로 조직됩니다.

CockroachDB 같은 분산 SQL 시스템은 처음부터 데이터를 여러 리전에 분산하고 책임을 나누도록 설계되어 있습니다. 데이터는 여러 노드에 복제되고 클러스터는 쓰기 순서에 합의합니다. 특정 데이터를 서로 다른 리전의 사용자에게 가깝게 배치하면서도 하나의 논리적 데이터베이스를 유지할 수 있습니다.

앱 팀에게 달라지는 점은 SQL 문법보다는 기대치입니다:

• Writes: PostgreSQL 쓰기는 프라이머리 근처에서 가장 빠릅니다. CockroachDB의 쓰기는 종종 여러 복제본의 합의를 필요로 하며, 여기에는 리전 간 확인이 포함될 수 있습니다.
• Reads: PostgreSQL은 복제본에서 지역 읽기를 제공할 수 있지만(오래된 데이터의 트레이드오프 있음), CockroachDB는 일관된 읽기를 제공할 수 있으나 데이터 배치 방식에 따라 조정 비용을 지불할 수 있습니다.
• Failures: PostgreSQL 페일오버는 수동으로 트리거하고 관리하는 스위치입니다. CockroachDB는 자체 복제 및 쿼럼 규칙 내에서 일부 리전 실패를 겪으면서도 계속 운영되도록 설계되어 있습니다.

숨겨진 요구사항은 장애 시의 정합성입니다. 잠시 오래된 읽기를 허용하거나 페일오버 중 짧은 쓰기 중단을 수용할 수 있다면 단일 프라이머리 PostgreSQL이 강력한 적합일 수 있습니다. 리전이 다운된 동안에도 시스템이 정확하고 쓰기가 가능해야 한다면 분산 데이터베이스의 조정 비용을 받아들여야 합니다.

일관성 보장: 무엇을 신뢰할 수 있나

일관성은 간단히 말해: 누군가가 레코드를 업데이트하면 다른 모든 사람이 같은 사실을 봐야 한다는 것입니다.

PostgreSQL에서는 하나의 프라이머리에 앱이 연결될 때 강한 일관성이 가장 단순합니다. 읽기와 쓰기가 한 곳에서 일어나므로 트랜잭션이 예측 가능하게 동작합니다. 다른 리전을 읽기 성능을 위해 복제본으로 추가할 수 있지만, 그러면 언제 조금 오래된 데이터를 읽는 것이 허용되는지 결정해야 합니다.

CockroachDB 등 분산 SQL 시스템에서도 강한 일관성은 가능합니다. 다만 데이터를 먼 리전에 걸쳐 배포할수록 비용이 커집니다. 리전 간 일관성을 유지해야 하는 쓰기는 노드 간 조정을 요구하며, 리전 간 거리가 멀수록 그 조정 시간이 길어집니다. 서로 다른 리전에 있는 행들을 터치하는 트랜잭션에서는 특히 쓰기와 트랜잭션이 느려지는 것을 느끼게 됩니다.

두 시스템 모두 직렬화 가능한 트랜잭션을 지원할 수 있습니다(동시 변경이 마치 순서대로 발생한 것처럼 보이도록 DB가 노력함). 차이는 비용이 어디에서 발생하느냐입니다: PostgreSQL은 비용의 대부분을 한 리전 내부에서 치르는 반면, 분산 시스템은 그 비용을 리전 간에 분산시킵니다.

고려를 구체화하는 몇 가지 질문:

• 사용자가 몇 초라도 오래된 읽기를 보는 것이 허용되나요?
• 두 리전이 독립적으로 쓰기를 허용하나요, 아니면 모든 쓰기가 전역 합의를 거쳐야 하나요?
• 두 사람이 동시에 같은 레코드를 편집하면 어떻게 되나요? 충돌을 허용하나요?
• 어떤 동작이 매번 정확해야 하고(결제, 권한), 어떤 것은 "결국 괜찮음"(분석)으로 둬도 되나요?
• 하나의 전역 진실이 필요한가요, 아니면 일부 데이터에 대해 "로컬 진실"이 허용되나요?

지연 시간 기대치: 사용자가 무엇을 느끼나

유용한 사고 모델: 거리(distance)는 시간을 더하고, 조정(coordination)은 더 많은 시간을 더합니다. 거리는 물리적 한계입니다. 조정은 데이터베이스가 안전하게 "완료"라 말하기 전에 다른 노드들의 동의를 기다리는 과정입니다.

단일 리전 PostgreSQL 설정에서는 대부분 작업이 가깝게 일어납니다. 읽기와 쓰기는 보통 앱에서 DB로 왕복 한 번으로 완료됩니다. 다른 리전에 읽기 레플리카를 두면 읽기는 지역에서 빠르지만, 쓰기는 여전히 프라이머리로 가며 복제본은 적어도 어느 정도 뒤처집니다.

CockroachDB 같은 분산 시스템에서는 필요한 데이터가 가까이에 있을 때 일부 읽기가 빠르게 느껴질 수 있습니다. 그러나 많은 쓰기는 복제본 과반수의 확인을 필요로 합니다. 데이터를 대륙 간에 복제하면 간단한 쓰기라도 교차 리전 확인을 필요로 할 수 있습니다.

평균 지연만으로 판단하지 마세요. p95 지연(상위 5%의 느린 요청)을 보세요. 사용자는 그 지연을 체감합니다. 보통은 120ms에 로드되던 페이지가 하루에 몇 번 800ms를 찍으면 전체적으로 불안정하게 느껴집니다.

무엇이 "빠른가"는 워크로드에 따라 다릅니다. 쓰기 중심 앱은 조정 비용을 더 많이 느끼는 경향이 있습니다. 읽기 중심 앱은 읽기가 지역적으로 처리될 때 잘 동작합니다. 큰 트랜잭션, 여러 단계 워크플로, 그리고 많은 사용자가 같은 레코드를 갱신하는 "핫" 행은 지연을 증폭합니다.

PostgreSQL과 CockroachDB를 평가할 때는 주요 사용자 행동(가입, 결제, 검색, 관리자 업데이트)을 데이터 위치와 각 트랜잭션에 몇 개 리전의 합의가 필요한지에 매핑하세요. 그 연습이 일반 벤치마크보다 사용자 체감 성능을 더 잘 예측합니다.

운영상의 트레이드오프: 일상적으로 무엇을 운영하나

기능 목록보다 더 중요한 것은 새벽 2시에 무엇이 당신을 깨우는가와 팀이 매주 무엇을 해야 하느냐입니다.

PostgreSQL 운영은 익숙하고 예측 가능합니다. 다중 리전은 보통 레플리카, 페일오버 툴링, 또는 앱 레벨 라우팅을 포함한 지원 구성요소들을 함께 운영하게 만듭니다. 일상적인 작업은 쿼리 튜닝보다도 계획이 실제로 동작함을 증명하는 작업(페일오버 연습, 복원 테스트)이 많습니다.

CockroachDB는 다중 리전 이야기를 데이터베이스 자체로 더 밀어넣습니다. 이로 인해 주변 구성요소 수는 줄어들 수 있지만 분산 시스템의 동작(노드 상태, 복제, 리밸런싱, 스트레스 시 클러스터 행동)을 이해해야 한다는 부담이 생깁니다.

실무에서 팀은 어느 설정에서든 비슷한 핵심 업무를 하게 됩니다:

• 업그레이드 계획 수립 및 드라이버, 모니터링, 자동화 검증
• 백업 수행 및 복원 테스트(백업 존재 확인만이 아님)
• 페일오버 연습과 정확한 런북 문서화
• 느린 쿼리 조사 및 "나쁜 쿼리"와 리전 간 지연 구분
• 스토리지 성장과 장기 컴팩션 동작 모니터링

실패 모드는 다르게 느껴집니다. PostgreSQL에서는 리전 장애가 종종 의도된 페일오버를 촉발합니다. 읽기 전용 모드나 지연 상승, 기능 축소를 수용할 수 있습니다. 분산 데이터베이스에서는 네트워크 분할이 더 까다로운 경우가 많고, 시스템은 일관성을 보호하기 위해 쿼럼 확보 전까지 일부 쓰기를 거부할 수 있습니다.

관측성도 달라집니다. 단일 프라이머리에서는 주로 "왜 이 쿼리가 느린가?"를 묻지만, 분산 클러스터에서는 "이 데이터는 어디에 위치했고 왜 쿼리가 리전 간을 넘나들었나?"라는 질문도 하게 됩니다.

비용은 명백한 부분과 눈에 잘 안 보이는 부분 모두에서 증가합니다. 두 번째 리전을 추가하면 노드 수가 늘어나지만 모니터링, 사고 복잡성, 제품팀에게 지연 및 장애 동작을 설명하는 데 드는 시간도 늘어납니다.

분산 환경에서의 스키마 변경과 마이그레이션

스키마 변경은 데이터 형태의 모든 변화를 뜻합니다: 기능을 위한 컬럼 추가, 필드 이름 변경, 타입 변경(int에서 string으로), 인덱스 추가, 새 테이블 도입 등.

PostgreSQL에서는 마이그레이션이 빠를 수 있지만 위험은 락 시간과 쓰기 차단에 있습니다. 일부 변경은 전체 테이블을 재작성하거나 예상보다 오래 락을 유지해 피크 트래픽 때 정상 배포가 사고로 변할 수 있습니다.

분산 데이터베이스에서는 위험이 이동합니다. 온라인 스키마 변경을 지원하더라도 변경은 노드 간 합의와 리전 간 복제를 필요로 합니다. "간단한" 변경이 롤아웃에 더 오래 걸리고 각 리전에서 지연, 핫스팟, 쿼리 플랜 변화 등을 관찰하는 데 더 많은 시간이 필요할 수 있습니다.

마이그레이션을 지루하게 만드는 습관 몇 가지:

• 먼저 추가적 변경(additive)을 선호하세요(새 컬럼, 새 테이블). 읽기/쓰기를 이후에 전환하고 오래된 필드는 나중에 제거합니다.
• 각 마이그레이션은 빠르게 롤백할 수 있을 만큼 작게 유지하세요.
• 가능하면 타입을 제자리에서 변경하지 말고 새 컬럼으로 백필하세요.
• 인덱스는 빠른 조정이 아니라 기능 롤아웃처럼 취급하세요.
• 현실적인 데이터 크기로 마이그레이션 연습을 하세요(비어있는 테스트 DB가 아님).

예: EU 사용자용 preferred_language를 추가한다고 합시다. 컬럼을 추가하고 한 릴리즈 동안 이전 필드와 새 필드를 모두 기록한 다음 UI를 새 필드를 읽도록 업데이트하고 마지막에 정리하세요. 다중 리전 설정에서는 단계적 롤아웃이 리전별 동기화 속도 차이로 인한 놀라움을 줄입니다.

일찍 분산으로 가는 진짜 비용

초기에 PostgreSQL과 CockroachDB 사이를 선택하는 것은 단순한 데이터베이스 결정이 아닙니다. 이것은 얼마나 빨리 기능을 출시할지, 프로덕션에서 얼마나 자주 놀랄지, 팀이 시스템을 안정적으로 유지하느라 기능 대신 얼마나 많은 시간을 소비할지를 바꿉니다.

목표를 단일 프라이머리 리전으로 달성할 수 있다면 단순함을 유지하는 쪽이 초반에는 대체로 유리합니다. 이동 부품이 적고 실패 원인이 명확하며 디버깅이 빠릅니다. 채용도 쉬워집니다—깊은 PostgreSQL 경험을 가진 사람을 찾기 쉽고 로컬 개발과 CI도 단순합니다.

팀은 보통 중앙 집중형으로 먼저 머무르며 빠른 반복, 단순한 롤백, 예측 가능한 성능을 얻습니다. 온콜도 구성 요소가 적을수록 관리하기 쉽습니다.

그럼에도 초기에 분산을 선택하는 것이 옳은 경우도 있습니다: 리전 간 엄격한 가용성 목표, 법적 거주성 요구, 또는 지연이 직접적으로 매출에 영향을 주는 글로벌 사용자 기반 같은 경우입니다.

복잡성 비용은 작은 곳에서 나타나 합산됩니다: 기능 작업이 느려지고 다중 리전 동작을 고려해야 하며 테스트는 더 많은 장애 모드를 커버해야 하고 사고 원인 분석은 타이밍, 복제, 합의 문제로 복잡해집니다. 기본 스키마 변경조차 더 신중해야 합니다.

경험적 규칙: 수요를 먼저 검증하고, 고통이 측정 가능해지면 분산으로 이동하세요. 일반적인 촉발 조건은 한 리전에서 SLO를 자주 놓치는 경우, 지연으로 인한 일관된 사용자 감소, 또는 거래를 막는 규정 준수 요구입니다.

AppMaster 같은 도구로 빌드하면 간단한 배포에서 시작해 워크플로와 데이터 모델을 다듬으면서 실제 트래픽 패턴과 제품 요구가 입증되면 다중 리전 계획으로 옮기기 쉬워집니다.

선택을 위한 단계별 방법

"다중 리전"은 몇 가지 숫자와 몇 가지 사용자 흐름으로 바꿀 때 더 명확해집니다.

단계별

1. RPO와 RTO를 평범한 문장으로 적으세요. 예: "리전이 죽으면 최대 1분의 데이터 손실(RPO)을 허용하고 15분 안에 복구(RTO)해야 한다." 커밋된 쓰기를 잃을 수 없다면 그것을 명확히 적으세요.
2. 사용자 분포를 지도화하고 쓰기가 중요한 행동을 표시하세요. 리전 목록과 상위 행동(가입, 결제, 비밀번호 재설정, 댓글 작성, 피드 보기)을 적으세요. 모든 쓰기가 똑같이 중요한 것은 아닙니다.
3. 기능별 일관성 필요를 설정하세요. 결제, 재고, 계정 잔액 등은 보통 엄격한 정합성이 필요합니다. 피드, 분석, "마지막 접속" 같은 항목은 약간의 지연을 허용할 수 있습니다.
4. 지연 예산을 정하고 목표 리전에서 테스트하세요. 핵심 동작에 대해 무엇이 "충분히 빠른가"(예: 주요 동작에 대해 200~400ms)를 정하고 측정하세요.
5. 팀이 지원할 수 있는 운영 모델을 선택하세요. 온콜 시간, DB 스킬, 복잡성 허용도를 솔직히 평가하세요.

빠른 예시

대부분의 사용자가 미국에 있고 일부만 EU에 있다면 쓰기를 하나의 프라이머리 리전에 두고 복구 목표를 조여 빠르게 시작한 뒤, EU에서는 비핵심 화면에 대해 읽기 최적화를 추가하는 방식이 도움이 됩니다. 동일한 워크플로에 대해 다중 리전 쓰기가 실제로 필요하다면, "글로벌" 약속 자체보다 일관성과 지연 요구에 맞는 옵션을 선택하세요.

예시 시나리오: 같은 제품을 사용하는 미국과 EU 고객

B2B SaaS를 상상해보세요. 한 계정에 뉴욕과 베를린의 팀원이 함께 있고 모두 동일한 티켓, 인보이스, 사용 한도를 봅니다. 결제는 공유되므로 결제 이벤트는 즉시 계정의 접근에 영향을 줘야 합니다.

PostgreSQL에서는 흔히 미국에 프라이머리 데이터베이스를 두고 EU에는 읽기 레플리카를 둡니다. 미국 사용자는 빠른 읽기/쓰기를 얻고, EU 사용자는 지역 읽기를 통해 빠르게 볼 수 있지만 현재 상태가 즉시 정확해야 하는 항목(현재 요금제, 최신 권한, 인보이스 상태)은 종종 미국 프라이머리에 접근해야 합니다. EU의 레플리카에서 읽는다면 지연이 발생할 수 있고, 이는 재무 관리자가 결제를 처리하고 새로고침했는데도 "연체" 상태가 잠깐 보이는 상황으로 이어질 수 있습니다.

CockroachDB 같은 다중 리전 분산 데이터베이스는 양쪽 리전에 데이터를 가깝게 배치하면서 하나의 논리적 데이터베이스를 유지할 수 있습니다. 대가로 많은 쓰기와 일부 읽기는 일관성을 유지하기 위해 리전 간 조정을 필요로 합니다. 이 추가적인 교차 리전 왕복은 공유 레코드(계정 설정, 결제 등)에 대해 일반적인 경로의 일부가 됩니다.

종종 효과적인 단계적 계획:

• 하나의 리전과 단일 PostgreSQL 프라이머리로 시작하고 사용자가 실제로 어디에 있고 쓰기가 어디에 집중되는지 측정하세요.
• 보고와 비핵심 화면을 위해 EU 읽기 레플리카를 추가하세요.
• EU에서 쓰기가 많은 흐름이 더 나은 UX를 필요로 하면 EU 서비스 계층 또는 큐를 도입해 UI 반응성을 유지하세요.
• 핵심 테이블(계정, 결제, 권한)에 대해 다중 리전 정합성이 필요해질 때 데이터베이스 선택을 재검토하세요.

AppMaster로 빌드하면 시각적 비즈니스 프로세스에 로직을 보관해 배포 리전이나 데이터베이스 전략을 나중에 바꾸기가 덜 고통스럽습니다.

팀이 흔히 저지르는 실수

가장 큰 실수는 "다중 리전"이 자동으로 모두에게 빠르다는 것을 의미한다고 가정하는 것입니다. 분산 데이터베이스도 물리 법칙을 이길 수는 없습니다. 트랜잭션이 두 먼 장소에서 확인해야 하면 그 왕복 시간은 모든 쓰기에 나타납니다.

또 다른 함정은 정합성 기대치를 혼합해 놓고도 이를 인정하지 않는 것입니다. 팀은 잔액, 재고, 권한에 대해 엄격한 정확성을 요구하면서 앱의 다른 부분은 "충분히 근접하면 됨"으로 취급합니다. 그러면 사용자가 한 화면에서는 한 값을 보고 다음 단계에서는 다른 값을 보게 됩니다.

주의할 패턴:

• 교차 리전 확인이 필요한 모든 쓰기가 지역처럼 느껴지리라 기대하는 것
• 결국 일관성을 UI 세부사항으로 처리했다가 환불, 쿼터, 접근 제어 같은 비즈니스 규칙이 깨지는 것
• 첫 사고 후에야 운영 현실(백업, 업그레이드, 노드 상태, 리전 장애)을 배우는 것
• 로그와 데이터가 리전 간에 분산되어 디버깅 느린 트랜잭션이 얼마나 오래 걸리는지 과소평가하는 것
• 첫 결정이 영구적이라고 생각하고 진행 대신 진화 경로를 계획하지 않는 것

마이그레이션은 제품이 가장 빠르게 성장할 때 자주 발생하므로 추가 주의가 필요합니다. 단일 노드에서는 쉬운 스키마 변경이 여러 노드와 리전에 걸쳐 일관성을 유지해야 할 때 위험해질 수 있습니다.

첫 번째 데이터베이스 선택을 목적지로 보지 말고 한 단계로 취급하세요. AppMaster로 빌드하면 워크플로와 데이터 모델을 빠르게 프로토타입하고 실제 지연과 장애 행동을 검증한 뒤 분산 설정으로 옮길 수 있습니다.

확정하기 전에 빠른 체크리스트

방향을 정하기 전에 당신의 제품에서 "좋음"이 무엇인지 정의하세요. 다중 리전 설정은 실제 문제를 해결할 수 있지만 지연, 일관성, 운영에 대해 계속 선택을 강요합니다.

간단하고 구체적으로 체크리스트를 유지하세요:

• 상위 3개 사용자 행동(예: 로그인, 결제, 공유 레코드 업데이트)과 그 사용자 위치를 식별하세요.
• 리전 간에 강한 일관성이 필요하고 지연을 허용할 수 있는 항목을 결정하세요.
• 실패 시 시나리오를 평범한 문장으로 작성하세요: "리전 X가 1시간 다운되면 리전 Y의 사용자는 A와 B를 할 수 있지만 C는 할 수 없다."
• 백업, 복원 테스트, 업그레이드, 모니터링에 대한 소유권을 할당하세요.
• 앱이 단계적 롤아웃을 통해 호환성을 유지하도록 스키마 변경 계획을 초안으로 만드세요.

AppMaster 같은 노코드 플랫폼으로 빌드하면 이 체크리스트를 빌드 노트에 일찍 넣어 데이터 모델, 비즈니스 로직, 롤아웃 단계를 요구 변화에 맞춰 정렬시키는 데 도움이 됩니다.

다음 단계: 가정 테스트 및 빌드 경로 선택

대부분의 팀은 초기에는 분산 데이터베이스가 필요하지 않습니다. 그들이 필요로 하는 것은 예측 가능한 동작, 단순한 운영, 그리고 확장 방법입니다.

결정은 보통 한 가지 질문으로 귀결됩니다: 핵심 워크플로에 대해 여러 리전에서 정확하고 활성화된 쓰기가 정말로 필요한가?

• 하나의 프라이머리 리전을 유지하고 다른 곳에는 레플리카, 캐시, 읽기 전용 복사본을 둘 수 있다면 PostgreSQL이 종종 좋은 선택입니다.
• 핵심 워크플로에서 다중 리전 쓰기와 강한 일관성이 진짜 필요하다면 분산 SQL은 적합할 수 있지만 더 높은 기본 지연과 더 많은 운영 복잡성을 수용해야 합니다.

선택을 압박 테스트하는 실용적 방법은 실제 워크플로를 사용한 집중 증명입니다.

소규모 증명 계획(1-2일)

• 관심 있는 각 리전에서 p95 지연을 측정하세요(읽기와 쓰기).
• 하나의 장애 모드(노드 종료, 리전 차단, 리전 간 트래픽 차단)를 시뮬레이션하고 무엇이 깨지는지 기록하세요.
• 핵심 트랜잭션 2~3개(가입, 결제, 프로필 업데이트)를 엔드투엔드로 실행하고 재시도, 타임아웃, 사용자에게 보이는 오류를 관찰하세요.
• 자주 할 것 같은 스키마 변경(컬럼 추가, 인덱스 추가)을 하나 시도해 걸리는 시간과 차단 상황을 기록하세요.

이후에는 데이터 소유권을 적으세요. 어떤 리전이 고객 레코드를 "소유"하나요? 어떤 테이블이 강한 일관성이 필요한가요, 어떤 것은 결국 일관성이 허용되나요(예: 분석 이벤트)? 나중에 마이그레이션을 촉발할 조건, 백필 방법, 롤백 방법도 결정하세요.

일반적인 빌드 경로는 PostgreSQL로 시작해 스키마를 깔끔하게 유지하고(명확한 기본키, 교차 테이블 핫스팟 최소화) 리전별 데이터를 나중에 분리하기 쉽게 설계하는 것입니다.

AppMaster를 사용하면 Data Designer에서 PostgreSQL 스키마를 모델링하고 생산 준비가 된 앱을 배포해 실제로 다중 리전 쓰기가 필요한지 검증할 수 있습니다. AppMaster와 appmaster.io는 복잡한 다중 리전 아키텍처에 너무 빨리 얽매이지 않고 전체 스택(백엔드, 웹, 모바일)을 프로토타입하기 쉬운 방법입니다.