OK캐쉬백 복지 포인트 서비스 개발기: 보안, 대용량 처리, 그리고 현실적인 선택들

문제 상황

• 금융 성격의 복지 포인트 서비스에서 보안 심의 수준의 접근 통제와 운영 안정성 요구
• 전사 임직원 대상 포인트 지급처럼 수백~수천 건이 몰리는 대용량 처리 부담
• 연내 오픈이 필요한 상황에서 제한된 일정과 인력 속 개발 전략 선택 필요

구조와 흐름

• 코어 시스템, 앱 서비스, 관리자 어드민으로 역할 분리한 복지 포인트 운영 구조
• 카드 등록, 포인트 배정·차감, 실물 결제, 영수증 승인 요청으로 이어지는 처리 흐름
• 영수증 인식에 GPT 계열 모델을 적용해 승인번호·가맹점명·사업자번호 추출

선택 이유

• 마스터 관리자와 제휴사 관리자의 접속 경로 분리, VDI·사설망·2FA 등으로 보안 요건 충족
• 대용량 요청은 DB 저장 후 Redis Queue와 Worker로 비동기 분리해 응답성 확보
• API 대신 OGG 기반 DB 연동을 택해 일정 내 구현 가능성과 오픈 안정성 확보

성능/운영 포인트

• 작업 단위 분해와 10분 배치 처리로 대량 포인트 지급·차감의 안정성 확보
• 관리자 활동 로그 수집과 권한 체크로 운영 모니터링 및 오남용 차단
• 영수증 OCR은 gpt-4.1-mini 채택으로 인식률, 응답 시간, 비용 균형 확보

적용해볼 점

• 보안 요구가 큰 어드민은 사용자·제휴사 권한과 접속 경로를 물리적으로 구분하는 설계 검토
• 대량 작업은 요청 접수와 실제 실행을 분리하는 비동기 구조 우선 검토
• 일정 제약이 큰 프로젝트에서는 이상적 구조보다 현실적으로 동작 가능한 연동 방식 선택