2025년 SaaS·개발비용 절반 줄이기: PostgreSQL 확장으로 캐싱·예약·AI·인증까지 한 번에 해결하는 실전 백엔드 아키텍처

최근 웹 개발 환경에서는 간단한 개인 프로젝트부터 사내 툴까지, 대부분의 서비스가 복잡하고 다양한 외부 툴과 API, 사스 솔루션을 덧붙여야 하는 난관을 맞이하고 있습니다. 현업 개발자들이 직면하는 고민은 레디스·오스제로·스트라이프·스케줄러 등 각종 추가 서비스의 관리와 요금, 그리고 결과적으로 복잡해진 스택입니다. 이러한 현실 속에서 PostgreSQL 하나로 백엔드의 핵심 기능 대부분을 구축하며 비용을 크게 낮출 수 있는 구체적인 방법이 제시되고 있습니다.

백엔드 복잡성 원인과 비용 부담의 실상

일반적으로 새로운 애플리케이션을 설계할 때, 로그인 인증은 오스제로 같은 사스에 위임하고, 결제는 외부 API, 캐싱은 레디스, 예약 작업은 크론·서드파티 서비스로 나누게 됩니다. 개발·운영 과정에서 로그, 보안, 배포 자동화까지 추가하면 서비스 간 네트워킹·설정·컨테이너 관리까지 신경 써야 하는 상황이 반복됩니다. 결국 불안정한 환경, 설정 오류, API 한도 초과, AWS 사용량 폭증 등 관리 비용이 계속 증가합니다.

PostgreSQL 확장: 복잡성 해소와 비용 절감 전략

PostgreSQL이 직접 처리하는 기능들 덕분에 별도의 서비스 없이도 대부분의 백엔드 요구사항을 통합할 수 있습니다.

• 임시 데이터 저장: 예전에는 세션 토큰이나 빠른 임시 데이터 처리를 위해 별도 레디스를 사용했습니다. 이는 새로운 컨테이너·네트워크 설정·비용 추가로 이어졌습니다. 이제는 PostgreSQL의 언로그드 테이블(UNLOGGED TABLE) 기능을 적용하면 쓰기 로깅 없이 메모리 상주로 레디스에 가까운 속도를 얻을 수 있습니다. 장애 발생 시 데이터 복구도 용이합니다.

• 작업 예약: 예약 작업은 종종 서버 SSH 접속 → 크론 값 직접 수정 → 수동 관리에 의존합니다. 변화 시마다 외부 스케줄러 관리가 필요했으나, PG_CRON 확장을 사용하면 CQL로 주기적 작업을 예약·관리할 수 있습니다. 스케줄은 테이블 형태로 존재해 필요할 때 쿼리 한 번에 수정·정지 가능합니다.

• 검색·AI 인공지능 기능: 기존에는 ElasticSearch, Pinecone 같은 서비스로 텍스트/벡터 검색을 구현해야 했고, 이는 동기화·요금제·SDK 관리 등의 복잡성을 초래했습니다. PostgreSQL은 TS_VECTOR를 통한 전체 텍스트 검색과 PG_VECTOR 확장으로 벡터 인베딩을 추가할 수 있습니다. AI 임베딩을 DB에 저장, 직접 유사도 검색 가능하며 별도 벡터 DB 사스 비용도 발생하지 않습니다. 수만 개 벡터부터 일반 CQL 필터까지 단일 시스템에서 모두 처리됩니다.

• 인증·보안: 오스제로, 파이어베이스 인증은 접근성과 편의성 때문에 많이 사용되지만, 요금과 별도 연동, 복잡한 설정이 필연적입니다. PostgreSQL은 CQL 기반 인증 로직과 행수준 보안(Row Level Security)을 통해 사용자별 데이터 접근 제어까지 가능합니다. PG_CRYPTO로 비밀번호 안전 해시도 진행할 수 있습니다. 얇은 HTTP 레이어만 얹으면 무거운 인증 사스 없이도 안전한 프로덕션 로그인을 구성할 수 있습니다.

PostgreSQL을 백엔드 플랫폼으로 활용할 때의 실제 경험

최근 소규모 팀이나 초기 SaaS 개발 환경에서 PostgreSQL과 확장 기능만으로 백엔드 플랫폼 구축 사례가 늘고 있습니다. 작업 예약·임시 캐싱·인증·AI 검색 등 주요 기능을 데이터베이스 한 곳에 집중할 수 있어, 네트워킹·도커·설정·컨테이너 관리 등 부수 업무가 대폭 줄었습니다. 전통적인 구조에서 부담스러웠던 API·마이크로서비스 연동, 복잡한 트래픽 제어 노력 없이 CQL 환경만으로 개발 속도와 관리 효율이 높아집니다.

특히 상품별 PDF 영수증 발송같이 간단한 부가 기능 구축 시에도 여러 사스·API 연동 없이, 테스트·배포·운영까지 한 번에 처리한 경험이 있습니다. 개발팀에서는 핵심 기능 개발과 출시, 배포에 더 많은 시간을 집중할 수 있게 되었고, 지속적인 운영 비용 절감도 직접 확인할 수 있었습니다.

실전 적용시 장점과 고려할 부분

PostgreSQL 하나로 백엔드 핵심을 통합하는 방식은 개발 속도·관리 편의·비용 최적화에서 분명한 이점을 줍니다. 다만, 초대형 트래픽·수억 개의 벡터·복잡한 인증 흐름 등에서는 별도 특화 시스템이 필요할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 대부분의 소규모 서비스·제품·SaaS 프로젝트에서는 확장 기능만으로 충분하다는 것을 여러 사례와 경험에서 확인했습니다.

2025년 기준, 주목할 만한 전략은 PostgreSQL을 백엔드 플랫폼으로 적극 활용하는 것입니다. 기존에 외부 사스와 API에 의존해왔던 캐싱·스케줄링·검색·인증·AI 기능을 하나의 시스템에서 처리할 수 있으므로, 설정과 관리 부담이 크게 줄고, SLA 수준의 안정성도 확보할 수 있습니다.

마무리

이처럼 백엔드 복잡성과 비용 문제를 PostgreSQL의 다양한 확장 기능으로 실제로 해소한 경험을 바탕으로, 작은 조직이나 초기 제품 개발, 부담 없는 운영비로 효율적인 서비스 구조를 구현하는 데 충분한 대안임을 확인했습니다. 실무에서 PostgreSQL 환경을 꾸릴 때, 언로그드 테이블·PG_CRON·PG_VECTOR·행수준 보안 등 최신 확장 기능을 직접 활용해 보면 개발과 운영의 효율성을 구체적으로 체감할 수 있습니다.

올해 SaaS·백엔드 프로젝트를 구상하면서 비용·복잡성 걱정이 크다면, PostgreSQL의 확장성에 주목해볼 만한 시점입니다.

출처 및 참고 :