GitBook이 3만 개 사이트를 초고속으로 운영하는 비결
요약
GitBook은 Vercel 플랫폼을 활용하여 n8n, Nvidia 등 다수의 기업이 사용하는 3만 개의 문서 사이트를 운영하고 있습니다. 이 시스템은 월 1억 2천만 페이지뷰를 처리하며, 콘텐츠 변경 사항을 300ms 이내에 전 세계 사용자에게 반영합니다. 특히, AI 크롤러가 전체 트래픽의 41%를 차지하는 시대적 변화에 대응하기 위해 캐싱 전략을 혁신했습니다. 기존 방식으로는 모든 사이트를 재검증(revalidation)해야 했지만, GitBook은 '태그 기반 무효화 (tag-based invalidation)' 방식을 도입
핵심 포인트
- GitBook은 Vercel의 엣지 컴퓨팅을 활용하여 월 1억 2천만 페이지뷰를 처리합니다.
- 콘텐츠 변경 사항을 전역적으로 300ms 이내에 반영하는 고성능 시스템을 구축했습니다.
- AI 크롤러가 트래픽의 41%를 차지함에 따라, 예측 불가능한 대규모 요청 처리가 핵심 과제가 되었습니다.
- 전체 사이트를 재검증하는 대신, 변경된 콘텐츠 단위만 '태그 기반'으로 무효화하여 효율성을 극대화했습니다.
GitBook은 Vercel 플랫폼을 이용해 n8n, Nvidia 등 3만 개의 문서 사이트를 성공적으로 호스팅하고 있습니다. 이 시스템은 매월 1억 2천만 페이지뷰를 처리하며, 콘텐츠 업데이트를 초 단위로 관리하는 것이 핵심 과제였습니다.
과거에는 문서 편집 후 배포된 사이트에서 오래된 버전이 보이는 문제가 발생했습니다. GitBook 팀은 문서가 제품 코드만큼 중요함을 깨닫고 속도 개선에 집중했습니다. 그 결과, Next.js 기반의 오픈 소스 프론트엔드를 Vercel 환경으로 옮기면서 큰 돌파구를 마련했습니다.
여기서 가장 어려웠던 부분은 '무효화(Invalidation)'였습니다. 3만 개 사이트를 운영하는 다중 테넌트 (multi-tenant) 시스템에서 사소한 오타 수정 하나가 다른 29,999개 사이트의 재검증을 유발한다면 비용과 성능 모두에 치명적입니다.
GitBook은 이 문제를 '태그 기반 무효화(tag-based invalidation)'로 해결했습니다. 콘텐츠 단위별로 데이터를 태그하고, 변경 이벤트가 발생하면 해당 태그만 선택적으로 재검증합니다. 덕분에 전 세계 사용자에게 업데이트된 내용이 300ms 만에 즉시 반영됩니다.
최근에는 LLM(대규모 언어 모델) 기반의 AI 크롤러 트래픽이 전체 페이지뷰의 41%를 차지하며 폭발적으로 증가했습니다. AI는 인간과는 달리 수백 개의 사이트를 순식간에 스캔하기 때문에, 캐싱 인프라는 더욱 예측 불가능한 대용량 요청을 처리할 준비가 되어야 했습니다.
GitBook은 이러한 변화 속에서도 높은 지연 시간(latency)과 안정성을 유지하며 확장 가능성(scalability)을 확보하는 데 성공했습니다. 이는 단순히 AI에 대비했기 때문이라기보다, 처음부터 최고 수준의 캐싱 아키텍처를 구축한 결과입니다.
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