요약

Notion이 지난 2년간 벡터 검색 인프라를 10배 확장하면서도 비용을 90% 절감한 기술적 여정을 다룹니다. 의미론적 검색을 위해 구축한 이중 경로 아키텍처와 대규모 멀티 테넌트 워크로드를 처리하기 위한 샤딩 전략을 설명합니다.

핵심 포인트

• 의미론적 검색을 위한 임베딩 기반 벡터 검색 도입
• 배치(Spark)와 실시간(Kafka)을 결합한 이중 경로 아키텍처 구축
• Workspace ID 기반 파티셔닝 및 샤딩을 통한 대규모 확장성 확보
• 인프라 최적화를 통해 10배 확장 및 비용 90% 절감 달성