DB 생성 및 관리

데이터 저장소 설계 의사결정: RDS/DynamoDB vs S3 + Cognito

개요

프로젝트 초반에는 RDS나 DynamoDB를 도입할지 고민했다.
하지만 실제 요구사항을 검토하고 테스트한 결과, Cognito + S3 조합으로 충분하다는 결론을 내렸다.
이 과정에서 어떤 기준으로 판단했고, 왜 해당 결정을 내렸는지를 기록한다.

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후보안 비교

항목	RDS	DynamoDB	S3 + Cognito
구조적 데이터 저장	관계형 구조에 강점	Key-Value/NoSQL 구조	비정형 데이터(S3), 인증은 Cognito
데이터 성격	스키마 강제 필요	빠른 읽기/쓰기, 단순 구조 적합	파일 중심(이력서, 음성, 분석 결과)
운영 복잡도	스키마 관리, 백업 필요	파티션 키 설계 필수	단순 저장/조회, 관리 부담 적음
비용	인스턴스 비용 지속 발생	읽기/쓰기 요청 단위 비용	저장량 기반 과금, 소규모 프로젝트 저렴
성능/지연	높은 일관성 보장	마이크로초 단위 응답	S3는 대량 파일에도 안정적
확장성	수직 확장 중심	수평 확장 우수	대규모 파일 저장에 최적화

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테스트 및 검토

• 데이터 형태
  • 실제로 저장해야 하는 정보는 이력서 파일, 생성된 질문, 답변, 피드백 위주 → 비정형 데이터 중심
• 실시간 요구사항
  • 면접 서비스는 실시간 처리(STT, TTS)가 핵심 → DB의 강한 트랜잭션 기능까지는 필요 없음
• 비용/운영 편의
  • RDS는 인스턴스 유지비가 커서 프로젝트 규모에 맞지 않음
  • DynamoDB는 테이블 설계와 사용 패턴이 단순하지 않으면 오히려 과설계 위험
• S3 + Cognito 테스트
  • 사용자 로그인은 Cognito로 간단히 해결
  • 이력서 업로드/분석 결과를 S3에 저장 후 DynamoDB 없이도 충분히 관리 가능

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DB 생성 테스트

기본 키 구성

키 종류	이름	타입	설명
Partition Key	user_id	String	Cognito에서 발급되는 사용자 고유 ID (sub 값)
Sort Key	interview_id	String	각 면접을 구분하기 위한 고유 ID (날짜 기반 or UUID 가능)

주요 속성 필드

필드명	타입	설명
timestamp	String	면접 시작 시간 (ISO 8601 형식)
resume_s3	String	S3에 업로드된 이력서 파일 경로
resume_keywords	List of Strings	이력서 분석을 통해 추출된 주요 키워드
questions	List of Maps	생성된 질문 목록 (type, text 포함)
answers	List of Strings	사용자의 답변 목록
feedback	Map	분석 피드백 (text, score) 포함

{
  "user_id": {
    "S": "user-abc123"
  },
  "interview_id": {
    "S": "interview-20250602-001"
  },
  "answers": {
    "L": [
      {
        "S": "저는 컴퓨터공학을 전공했고..."
      },
      {
        "S": "작년 팀 프로젝트에서 리더 역할을 맡았고..."
      }
    ]
  },
  "feedback": {
    "M": {
      "score": {
        "N": "87"
      },
      "text": {
        "S": "명확한 논리와 사례 사용이 좋았습니다."
      }
    }
  },
  "questions": {
    "L": [
      {
        "M": {
          "text": {
            "S": "자기소개 부탁드립니다."
          },
          "type": {
            "S": "기본질문"
          }
        }
      },
      {
        "M": {
          "text": {
            "S": "리더십 경험을 말씀해 주세요."
          },
          "type": {
            "S": "꼬리질문"
          }
        }
      }
    ]
  },
  "resume_keywords": {
    "L": [
      {
        "S": "Python"
      },
      {
        "S": "Leadership"
      },
      {
        "S": "AI"
      }
    ]
  },
  "resume_s3": {
    "S": "s3://your-bucket/user-abc123/resume.pdf"
  },
  "timestamp": {
    "S": "2025-06-02T14:00:00Z"
  }
}

• 항목 생성 -> Json뷰에 입력

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최종 결정

Cognito + S3

“데이터베이스는 무조건 필요하다”는 고정관념을 버리고,
현재 프로젝트의 데이터 성격과 운영 부담을 기준으로 선택하는 게 중요했다.

초기에는 DynamoDB를 고려했지만, 실제 기능 요구를 테스트한 결과 과도한 설계라는 결론에 도달했다.

결과적으로 Cognito + S3 구조는 간단하고 비용 효율적이며, 팀 내 모두가 이해하기 쉬운 방식이었다.