2025년 4월 27일·7분
다중 테넌트 데이터베이스가 보안과 성능에 미치는 영향
다중 테넌트 데이터베이스가 보안과 성능에 미치는 영향, 주요 위험(격리 실패, 노이지 네이버), 그리고 테넌트를 안전하고 빠르게 유지하기 위한 실무적 통제 수단을 알아봅니다.
다중 테넌트 데이터베이스가 보안과 성능에 미치는 영향, 주요 위험(격리 실패, 노이지 네이버), 그리고 테넌트를 안전하고 빠르게 유지하기 위한 실무적 통제 수단을 알아봅니다.
다중 테넌트 데이터베이스는 많은 고객(테넌트)이 동일한 데이터베이스 시스템을 공유하는 구성을 말합니다—같은 데이터베이스 서버, 같은 기본 스토리지, 그리고 종종 같은 스키마를 공유하면서도 애플리케이션이 각 테넌트가 자신의 데이터만 접근하도록 보장합니다.
비유하자면 아파트 건물과 같습니다: 구조와 공용설비는 모두가 공유하지만 각 세대는 잠긴 개인 공간을 가집니다.
단일 테넌시 접근에서는 각 고객이 전용 데이터베이스 리소스를 받습니다—예를 들어 각자 전용 데이터베이스 인스턴스나 서버를 갖습니다. 격리는 이해하기 쉽지만, 고객 수가 늘어날수록 비용과 운영 부담이 커집니다.
다중 테넌시는 인프라를 공유하므로 효율적일 수 있지만, 경계를 의도적으로 강제하는 설계가 필요합니다.
SaaS 기업은 실용적인 이유로 다중 테넌시를 선택합니다:
다중 테넌시 자체가 자동으로 “안전”하거나 “빠르다”고 말할 수는 없습니다. 결과는 테넌트를 어떻게 분리하느냐(스키마, 행 또는 데이터베이스), 접근 제어를 어떻게 강제하느냐, 암호화 키를 어떻게 처리하느냐, 한 테넌트의 워크로드가 다른 테넌트를 늦추지 않도록 어떻게 방지하느냐 같은 선택에 달려 있습니다.
이 가이드의 나머지는 이러한 설계 선택에 초점을 맞춥니다—다중 테넌트 시스템에서 보안과 성능은 설계해서 만드는 기능이지, 자동으로 주어지는 속성이 아닙니다.
다중 테넌시는 단일한 설계가 아니라 인프라 공유 정도의 스펙트럼입니다. 선택한 모델은 격리 경계(결코 공유하면 안 되는 것)를 정의하며, 이는 데이터베이스 보안, 성능 격리, 일상적 운영에 직접적인 영향을 줍니다.
각 테넌트는 자신의 데이터베이스(종종 같은 서버나 클러스터에) 를 가집니다.
격리 경계: 데이터베이스 자체. 일반적으로 크로스-테넌트 접근은 데이터베이스 경계를 넘겨야 하므로 가장 명확한 격리 스토리입니다.
운영적 절충: 대규모에서 운영 부담이 큽니다. 업그레이드와 스키마 마이그레이션을 수천 번 실행해야 할 수 있고, 연결 풀링이 복잡해질 수 있습니다. 백업/복원은 테넌트 수준에서 단순하지만 스토리지와 관리 오버헤드는 급속히 증가할 수 있습니다.
보안 및 튜닝: 고객별 보안·튜닝이 가장 쉽고, 각기 다른 컴플라이언스 요구가 있는 테넌트에 적합합니다.
테넌트들은 데이터베이스를 공유하지만 각 테넌트는 자체 스키마를 갖습니다.
격리 경계: 스키마. 의미 있는 분리이지만 올바른 권한과 툴링에 의존합니다.
운영적 절충: 업그레이드와 마이그레이션은 반복적이지만 database-per-tenant보다 가볍습니다. 백업은 까다로울 수 있습니다: 많은 도구가 데이터베이스 단위를 백업 단위로 보기 때문에 테넌트 수준 작업은 스키마 수준 내보내기가 필요할 수 있습니다.
보안 및 튜닝: 공유 테이블보다 격리 적용이 쉽지만 권한과 쿼리가 잘못된 스키마를 참조하지 않도록 규율이 필요합니다.
모든 테넌트가 데이터베이스와 스키마를 공유하지만 각 테넌트는 별도 테이블을 가집니다(예: orders_tenant123).
격리 경계: 테이블 집합. 소수 테넌트에는 작동할 수 있으나 메타데이터 증가, 마이그레이션 스크립트의 복잡성, 쿼리 플래닝 악화로 확장성이 떨어집니다.
보안 및 튜닝: 권한은 정밀할 수 있지만 운영 복잡성이 높고 새로운 테이블이나 기능 추가 시 실수하기 쉽습니다.
모든 테넌트가 동일 테이블을 공유하고 tenant_id 컬럼으로 구분합니다.
격리 경계: 쿼리 및 접근 제어 계층(일반적으로 row-level security). 이 모델은 운영상 효율적—하나의 스키마만 마이그레이션하고 인덱스 전략도 하나만 관리하면 되지만 데이터베이스 보안과 성능 격리를 가장 엄격히 요구합니다.
보안 및 튜닝: 모든 쿼리가 테넌트 인식적이어야 하므로 가장 얻기 어렵습니다. 노이지 네이버 문제가 발생하기 쉽고, 리소스 제어와 세심한 인덱싱이 필요합니다.
유용한 규칙: 공유를 더할수록 업그레이드는 단순해지지만, 테넌트 격리 제어와 성능 격리에 더 많은 엄격함이 필요합니다.
다중 테넌시는 단순히 “하나의 DB에 여러 고객”을 의미하는 것이 아닙니다. 위협 모델이 바뀝니다: 가장 큰 위험은 외부 침입자가 아니라 권한이 있는 사용자나 프로세스가 실수로(또는 의도적으로) 다른 테넌트의 데이터를 보는 것으로 이동합니다.
인증은 “당신은 누구인가?”에 답하고, 권한은 “당신이 무엇을 접근할 수 있나?”에 답합니다. 다중 테넌트 데이터베이스에서는 테넌트 컨텍스트(tenant_id, account_id, org_id)가 권한 부여 과정에서 강제되어야 하며 선택적 필터로 취급되어서는 안 됩니다.
흔한 오류는 사용자가 인증되면(그리고 테넌트를 ‘알고 있다’고) 쿼리가 자연스럽게 분리될 것이라고 가정하는 것입니다. 실제로는 일관된 제어 지점(예: 데이터베이스 정책이나 필수 쿼리 레이어)에서 분리를 명시적으로 강제해야 합니다.
가장 단순하고 중요한 규칙은: 모든 SELECT와 UPDATE/DELETE, 백그라운드 작업과 ETL 스크립트, 관리자 도구는 정확히 하나의 테넌트로 범위가 한정되어야 한다는 것입니다.
테넌트 스코핑이 선택사항이면 결국 누군가가 그것을 빠뜨립니다.
크로스-테넌트 누수는 작은 일상적 실수에서 자주 발생합니다:
tenant_id를 바인딩하는 재사용된 준비문테스트는 보통 데이터셋이 작고 가정이 깨끗합니다. 운영 환경은 동시성, 재시도, 캐시, 섞인 테넌트 데이터, 실제 엣지 케이스를 더합니다.
기능이 테스트를 통과할 수 있는 이유는 테스트 DB에 테넌트가 하나만 있거나 픽스처가 테넌트 간 ID 중첩을 포함하지 않기 때문입니다. 가장 안전한 설계는 스코핑되지 않은 쿼리를 작성하기 어렵게 만드는 것이지, 리뷰어가 매번 실수를 잡아주리라 기대하는 것이 아닙니다.
다중 테넌트 데이터베이스의 핵심 보안 위험은 단순합니다: 쿼리에서 테넌트 필터를 잊으면 다른 사람의 데이터를 노출할 수 있습니다. 강한 격리 제어는 실수가 일어나더라도 그 실수를 무해하게 만듭니다.
모든 테넌트 소유 레코드는 테넌트 식별자(예: tenant_id)를 가져야 하고, 데이터 접근 계층은 항상 그것으로 읽기와 쓰기를 스코프해야 합니다.
실무적 패턴은 “테넌트 컨텍스트 우선”: 애플리케이션은 서브도메인, 조직 ID, 토큰 클레임에서 테넌트를 해석해 요청 컨텍스트에 저장하고, 데이터 접근 코드는 그 컨텍스트 없이는 실행을 거부합니다.
도움이 되는 가드레일:
tenant_id 포함을 요구(테넌트 간 충돌 방지)tenant_id를 포함해 크로스-테넌트 관계가 실수로 만들어지지 않도록 함지원되는 경우(특히 PostgreSQL) RLS는 테넌트 검사를 DB 내부로 이동시킵니다. 정책은 현재 테넌트와 일치하는 행만 보이도록 모든 SELECT/UPDATE/DELETE를 제한할 수 있습니다.
이는 “개발자가 매번 WHERE를 기억하길 기대”하는 의존도를 줄여주고 일부 인젝션 또는 ORM 오용 시나리오에서도 보호 효과가 있습니다. RLS는 두 번째 자물쇠로 간주하되 유일한 방어층으로 믿지 마십시오.
테넌트가 더 민감하거나 엄격한 컴플라이언스가 필요하면 스키마(또는 데이터베이스)별 분리가 폭발 반경을 줄여줍니다. 대가로 운영 오버헤드가 증가합니다.
권한 설계를 기본적으로 “접근 불가”로 만드세요:
이 제어들은 함께 작동할 때 가장 효과적입니다: 강한 테넌트 스코핑, 가능하면 DB에서 강제되는 정책, 그리고 무언가 흘렀을 때 피해를 제한하는 보수적 권한.
암호화는 다른 격리 계층이 실패해도 여전히 도움이 되는 몇 안 되는 통제 수단 중 하나입니다. 공유 데이터스토어에서는 데이터가 전송 중, 휴지 상태, 그리고 애플리케이션이 어떤 테넌트를 대신해 행동하는지 증명하는 방식 모두를 보호하는 것이 목표입니다.
전송 중 데이터는 클라이언트 → API, API → 데이터베이스, 내부 서비스 호출 등 모든 홉에 대해 TLS를 요구하세요. 가능하면 데이터베이스 레벨에서 비-TLS 연결을 거부하도록 강제해 “임시 예외”가 영구적이지 않게 하세요.
휴지 상태 데이터는 DB나 스토리지 레벨 암호화(관리형 디스크 암호화, TDE, 암호화된 백업)를 사용하세요. 이는 분실된 미디어, 스냅샷 노출, 일부 인프라 침해로부터 보호하지만, 버그 있는 쿼리가 다른 테넌트 행을 반환하는 것을 막지는 못합니다.
공유 키는 운영이 단순합니다(키 회전, 실패 모드 관리가 적음). 단점은 블래스트 반경: 키가 유출되면 모든 테넌트가 노출됩니다.
테넌트별 키는 블래스트 반경을 줄이고 일부 엔터프라이즈 고객의 요구(테넌트별 키 제어)를 충족할 수 있지만, 키 수명주기 관리, 회전 일정 및 지원 워크플로우의 복잡도가 증가합니다.
실무적 절충은 엔벨로프 암호화(envelope encryption): 마스터 키로 테넌트별 데이터 키를 암호화하면 회전 관리를 수월하게 합니다.
데이터베이스 자격증명은 긴 수명의 환경변수에 두지 말고 시크릿 매니저에 보관하세요. 단명 자격증명 또는 자동 회전을 선호하고, 서비스 롤별로 접근을 범위화해 한 구성 요소의 침해가 모든 DB에 바로 도달하지 못하게 하세요.
테넌트 신원을 보안상 중요하게 다루세요. 클라이언트가 보낸 원시 테넌트 ID를 “사실”로 절대 받아들이지 마세요. 테넌트 컨텍스트를 서명된 토큰과 서버 사이드 권한 검사에 바인딩하고, 모든 요청에서 DB 호출 전에 검증하세요.
다중 테넌시는 “정상”의 기준을 바꿉니다. 하나의 실수가 크로스-테넌트 노출로 이어질 수 있는 공유 시스템을 감시하는 것이므로 좋은 감사성과 모니터링은 사고 발생 가능성과 영향을 모두 줄입니다.
최소한 테넌트 데이터를 읽거나 변경하거나 접근 권한을 부여할 수 있는 모든 행동을 기록하세요. 가장 유용한 감사 이벤트는 다음 질문에 답해야 합니다:
또한 테넌트 생성, 격리 정책 변경, row-level security 규칙 수정, 키 회전, 연결 문자열 변경 같은 관리자 동작도 기록하세요.
모니터링은 정상적인 SaaS 사용에서 이상한 패턴을 감지해야 합니다:
경보는 실행 가능한 런북과 연결하세요: 확인할 항목, 격리 방법, 연락할 사람.
권한 있는 접근은 프로덕션 변경으로 다루세요. 최소 권한 롤, 단명 자격증명, 민감한 작업(스키마 변경, 데이터 내보내기, 정책 편집)에 대한 승인 절차를 사용하세요. 비상용 브레이크-글래스 계정은 별도 자격증명, 필수 티켓/승인, 시간 제한 접근, 추가 로깅을 적용해 엄격히 통제하세요.
보존 정책은 컴플라이언스와 조사 요구에 따라 정하되, 테넌트 지원 직원이 자신들의 테넌트 로그만 볼 수 있도록 접근을 범위화하세요. 고객이 감사 내역을 요청하면 원시 공유 로그 대신 테넌트 필터링된 보고서를 제공하세요.
다중 테넌시는 많은 고객이 동일 DB 인프라를 공유하게 하여 효율을 높입니다. 대가로 성능도 공유 자원으로 변해버립니다: 한 테넌트의 활동이 다른 테넌트에 영향을 줄 수 있습니다, 비록 데이터는 분리되어 있더라도.
“노이지 네이버”는 한 테넌트의 활동이 너무 무겁거나 스파이크성이라 공유 자원을 과도하게 사용해 다른 테넌트의 대기 시간이 늘어나는 상황을 말합니다. 데이터베이스가 “고장난” 것이 아니라 한 테넌트의 작업을 처리하느라 바쁜 상태입니다.
아파트의 수압 비유처럼 한 세대가 여러 샤워기와 세탁기를 동시에 돌리면 다른 세대는 물줄기가 약해짐을 느끼는 것과 같습니다.
테넌트가 행이나 스키마를 분리하더라도 많은 성능 핵심 구성요소는 여전히 공유됩니다:
이러한 공유 풀이 포화되면 지연이 모두에게 증가합니다.
많은 SaaS 워크로드는 버스트형입니다: 데이터 임포트, 월말 리포트, 마케팅 캠페인, 크론 잡이 정시 실행 등.
버스트는 DB 내부에 교통 정체를 만듭니다:
버스트가 몇 분만 지속되어도 큐가 비워지면서 연쇄 지연이 발생할 수 있습니다.
고객 관점에서 노이지 네이버 문제는 무작위적이고 불공평하게 느껴집니다. 흔한 증상:
이 증상들은 단순히 더 많은 하드웨어가 아닌 성능 격리 기술이 필요하다는 초기 신호입니다.
다중 테넌시는 한 고객이 자신의 공정 몫보다 더 많이 “빌릴” 수 없을 때 가장 잘 작동합니다. 리소스 격리는 무거운 테넌트가 모두를 느리게 만드는 것을 막는 가드레일입니다.
일반적 실패 모드는 무제한 연결입니다: 한 테넌트의 트래픽 스파이크가 수백 개 세션을 열어 DB를 고갈시킵니다.
두 곳에서 하드 캡을 설정하세요:
데이터베이스가 직접적으로 “테넌트당 연결”을 강제하지 못해도, 각 테넌트를 전용 풀이나 풀 파티션을 통해 라우팅해 근사치를 구현할 수 있습니다.
레이트 리밋은 시간에 걸친 공정성(fairness)과 관련있습니다. 엣지(API 게이트웨이/앱) 근처에서 적용하고, 가능하면 DB 내부(resource groups/workload management)에서도 적용하세요.
예시:
“탈선” 쿼리로부터 DB를 보호하세요:
이 제어는 우아하게 실패해야 합니다: 명확한 오류를 반환하고 재시도/백오프를 권장하세요.
읽기 부하를 프라이머리에서 분리하세요:
목표는 단순히 속도 향상이 아니라 락 압력과 CPU 경쟁을 줄여 노이지 테넌트가 다른 경로로 영향을 주지 못하게 하는 것입니다.
다중 테넌트 성능 문제의 원인은 종종 “DB가 느리다”가 아니라 데이터 모델—테넌트 데이터의 키화, 필터링, 인덱싱, 물리적 배치 방식—에 있습니다. 좋은 모델링은 테넌트 범위 쿼리를 자연스럽게 빠르게 만들고, 나쁜 모델링은 DB를 과도하게 일하게 만듭니다.
대부분의 SaaS 쿼리는 테넌트 식별자를 포함해야 합니다. 이를 명시적으로 모델링(예: tenant_id)하고 인덱스가 그것으로 시작하도록 설계하세요. 실제로 (tenant_id, created_at)나 (tenant_id, status) 같은 복합 인덱스가 created_at이나 status 단독 인덱스보다 훨씬 유용합니다.
이것은 유니크 제약에도 적용됩니다: 이메일이 테넌트별로만 유일하다면 글로벌 email 제약 대신 (tenant_id, email)으로 강제하세요.
흔한 느린 쿼리 패턴은 실수로 크로스-테넌트 스캔을 발생시키는 것입니다: 테넌트 필터를 잊어 테이블의 큰 부분을 건드리는 쿼리.
안전한 경로를 쉽게 만드세요:
파티셔닝은 각 쿼리가 고려해야 할 데이터 양을 줄여줍니다. 테넌트 크기가 크고 불균형할 때 테넌트별 파티션을 고려하세요. 접근이 주로 최신 데이터라면 시간별 파티션도 유용하며, 각 파티션 내부에 tenant_id를 선행 인덱스로 두는 것이 좋습니다.
샤딩은 단일 DB가 피크 처리량을 감당할 수 없거나 한 테넌트의 워크로드가 모두에게 위협이 될 때 고려하세요.
“핫 테넌트”는 비례하지 않는 읽기/쓰기 볼륨, 락 경쟁, 지나치게 큰 인덱스로 나타납니다.
테넌트별 쿼리 시간, 읽은 행 수, 쓰기율을 추적해 이를 식별하세요. 하나의 테넌트가 지배하면 분리하세요: 별도 샤드/DB로 이동, 큰 테이블을 테넌트별로 분할, 전용 캐시 및 레이트 제한 도입 등으로 다른 테넌트의 속도를 보장합니다.
다중 테넌시는 데이터베이스가 “할 수 없어서” 실패하는 경우는 드물고, 일상 운영에서 작은 불일치가 보안 격차나 성능 저하로 눈덩이처럼 커질 때 실패합니다. 목표는 모든 변경, 작업, 배포에 대해 안전한 경로를 기본값으로 만드는 것입니다.
하나의 정규 테넌트 식별자(예: tenant_id)를 선택하고 테이블, 인덱스, 로그, API 전반에서 일관되게 사용하세요. 일관성은 보안 실수(잘못된 테넌트 쿼리)와 성능 놀라움(복합 인덱스 누락)을 줄입니다.
실무적 보호책:
tenant_id 요구\n- 일반 조회에 대해 tenant_id로 시작하는 복합 인덱스 추가\n- 잘못된 쓰기를 초기에 잡도록 가능한 경우 DB 제약(테넌트 포함 외래키나 체크 제약) 사용비동기 워커는 요청 시 설정된 테넌트 컨텍스트 밖에서 실행되므로 크로스-테넌트 사고의 흔한 원인입니다.
운영 패턴:
tenant_id를 명시적으로 전달; 암묵적 컨텍스트에 의존하지 않음\n- 아이덴포턴시 키와 캐시 키에 테넌트 키 포함\n- 작업 시작/종료 및 재시도 시 tenant_id 로깅으로 조사 시 영향을 빠르게 범위화스키마 및 데이터 마이그레이션은 완벽하게 동기화된 롤아웃 없이 배포 가능해야 합니다.
롤링 변경 사용:
다른 테넌트의 데이터를 고의로 접근하려는 자동화된 부정 테스트를 추가하세요(읽기 및 쓰기). 이를 릴리스 차단기로 취급하세요.
예시:
tenant_id로 백그라운드 작업 테스트하고 단호한 실패 확인\n- 쿼리 헬퍼마다 테넌트 스코핑이 항상 적용되는지 회귀 테스트백업은 설명하기는 쉽습니다(“DB를 복사하라”) 하지만 다중 테넌트 DB에서는 안전하게 실행하기가 놀랍도록 어렵습니다. 테이블을 여러 고객이 공유하는 순간, 한 테넌트만 복구하려면 다른 테넌트를 노출하거나 덮어쓰지 않도록 하는 계획이 필요합니다.
전체 DB 백업은 여전히 재해 복구의 기초지만 일상적 지원 사례에는 충분하지 않습니다. 일반적 접근법:
tenant_id로 필터링)로 단일 테넌트 복원논리적 내보내기에 의존할 경우 내보내기 잡을 프로덕션 코드처럼 다루세요: WHERE 절 하나를 믿지 말고(예: row-level security를 통해) 테넌트 격리를 강제하세요.
프라이버시 요청(내보내기, 삭제)은 보안과 성능을 건드리는 테넌트 수준 작업입니다. 일관된 스냅샷으로 테넌트 데이터를 내보내고, 고아 행이 남지 않게 삭제하며, 로그와 체크섬으로 완료를 증명하는 반복 가능하고 감사 가능한 워크플로를 구축하세요.
가장 큰 위험은 해커가 아니라 성급한 운영자입니다. 인적 오류를 줄이는 가드레일:
tenant_id 분포 검증\n- 먼저 **검역 환경(quarantine)**에 복원한 뒤 승격재해 복구 연습 후에는 “앱이 올라왔다”로 끝내지 마세요. 테넌트 격리를 확인하는 자동화된 검사(테넌트 간 샘플 쿼리, 감사 로그 검토, 암호화 키와 접근 롤이 올바르게 스코프된 확인)를 실행하세요.
다중 테넌시는 종종 SaaS의 기본값으로 가장 적합하지만 영구적 결정은 아닙니다. 제품과 고객 구성의 변화로 인해 “하나의 공유 데이터스토어” 접근이 사업 리스크를 만들거나 배포 속도를 늦출 수 있습니다.
다음 중 하나 이상이 지속적으로 나타나면 고려하세요:
“모두 공유”와 “모두 전용” 사이에서 선택할 필요는 없습니다. 일반적 하이브리드:
격리가 늘어나면 보통 인프라 비용 증가, 운영 오버헤드 증가(마이그레이션, 모니터링, 온콜), 릴리스 조정 복잡성 증가(여러 환경에 걸친 스키마 변경)라는 대가가 따릅니다. 대가로 명확한 성능 보장과 규정 준수 협상이 쉬워집니다.
격리 옵션을 평가 중이라면 /blog의 관련 가이드를 검토하거나 /pricing에서 계획과 배포 옵션을 비교하세요.
빠르게 SaaS를 프로토타이핑하고 초기 단계에서 다중 테넌트 가정을 검증(테넌트 스코핑, RLS 친화적 스키마, 스로틀링, 운영 워크플로우)하려면, Koder.ai 같은 빠른 프로토타이핑 플랫폼을 이용해 채팅으로 React + Go + PostgreSQL 앱을 신속히 생성하고 계획 모드에서 반복하며 스냅샷과 롤백으로 배포한 뒤, 준비가 되면 소스 코드를 내보내 아키텍처를 프로덕션 수준으로 강화할 수 있습니다.
다중 테넌트 데이터베이스는 여러 고객이 동일한 데이터베이스 인프라(종종 동일한 스키마도 포함)를 공유하는 구조입니다. 애플리케이션이나 데이터베이스가 각 테넌트가 자신의 데이터만 접근할 수 있도록 강제합니다. 핵심 요구사항은 모든 읽기와 쓰기에 대해 엄격한 테넌트 스코핑을 적용하는 것입니다.
다중 테넌시는 보통 다음 이유로 선택됩니다:
일반적인 모델(격리 수준이 높은 것에서 낮은 것 순):
tenant_id 컬럼): 운영은 쉬우나 보안/튜닝이 가장 어려움선택한 모델이 격리 경계와 운영 부담을 결정합니다.
위협 모델의 핵심 위험은 외부 공격자보다는 권한 있는 사용자(또는 내부 프로세스)가 다른 테넌트의 데이터를 보게 되는 것으로 이동합니다. tenant_id 같은 테넌트 컨텍스트는 선택적 필터가 아니라 권한(authorization) 결정으로 취급되어야 합니다. 또한 동시성, 캐시, 백그라운드 작업 같은 실전 요소를 가정해야 합니다.
주요 원인은 다음과 같습니다:
tenant_id를 쓰는 재사용된 준비문(prepared statements)\n- 테넌트 컨텍스트를 잃는 백그라운드 작업\n
예방은 비스코프(uns c o ped) 쿼리를 실행하기 어렵게 만드는 가드레일을 설계하는 것입니다.Row-level security(RLS)는 데이터베이스 내부에 테넌트 검사 정책을 넣어 SELECT/UPDATE/DELETE를 현재 테넌트에 맞는 행으로 제한합니다. 이는 “모든 개발자가 WHERE 절을 기억했다”는 가정에 의존도를 낮춰주지만, 애플리케이션 레이어의 스코핑, 최소 권한, 강력한 테스트와 함께 사용해야 합니다. RLS는 ‘추가 잠금’으로 취급하고 유일한 방어 수단으로 보지 마십시오.
실무적인 기본 제어 목록:
tenant_id 사용\n- tenant_id를 포함한 복합 유니크 제약과 외래키\n- 기본 차단(deny-by-default) 권한과 최소 권한 DB 롤\n- 앱 코드에 슈퍼유저 연결을 두지 않고, 별도로 감사되는 관리자 접근\n- 크로스-테넌트 읽기/쓰기 시도를 포함한 네거티브 테스트목표는 실수가 발생해도 피해가 제한되도록 하는 것입니다.
암호화는 다른 격리 계층이 실패했을 때도 도움이 됩니다:
또한 테넌트 신원은 보안상 중요하므로 클라이언트가 보내는 원시 tenant_id를 신뢰하지 말고 서명된 토큰이나 서버 측 확인으로 바인딩하세요.
노이지 네이버 문제는 한 테넌트가 CPU, 메모리, I/O, 연결 등 공유 자원을 과도하게 사용해 다른 테넌트의 지연을 일으킬 때 발생합니다. 완화책으로는:
목표는 단순한 처리량 향상이 아니라 공정성(fairness)을 확보하는 것입니다.
다음 신호가 일관되게 나타나면 격리를 늘릴 때입니다:
하이브리드 옵션: 상위 테넌트 일부를 별도 DB/클러스터로 분리, 티어별 제공(공유 vs 전용), 또는 트랜잭션은 공유하고 분석은 별도 저장소로 분리하는 방식이 있습니다.