OpenAI API 호출 로직을 Lambda로 분리하여 보안 강화 및 관심사 분리

[Kimgyuilli]

🌟 구현할 기능

OpenAI API 호출 로직을 Lambda로 분리하여 보안 강화 및 관심사 분리

현재 Spring WAS가 Public Subnet에 배치되어 OpenAI API를 직접 호출하는 구조를 개선합니다.

• Spring WAS를 Private Subnet으로 이동
• OpenAI 호출 전용 Lambda 함수 생성
• API Gateway를 통한 내부 통신으로 변경

기대 효과:

• WAS 보안 강화 (Private Subnet 격리)
• OpenAI API Key 관리 개선 (Lambda 환경 변수)
• AI 기능 확장 용이성 증대
• 마이크로서비스 아키텍처로 전환

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🧩 구현 아이디어

1. 현재 아키텍처 (Phase 1)

Public Subnet: [Spring WAS] → OpenAI API (직접 호출) Private Subnet: [RDS]

2. 목표 아키텍처 (Phase 2)

Private Subnet: [Spring WAS] → API Gateway → Lambda → OpenAI API Private Subnet: [RDS]

구현 단계

Step 1: Lambda 함수 개발

• Python/Node.js로 OpenAI API 호출 Lambda 작성
• 환경 변수로 OpenAI API Key 관리
• 에러 핸들링 및 로깅 구현

Step 2: API Gateway 구성

• REST API 또는 HTTP API 생성
• Lambda 통합 설정
• VPC Link 구성 (Private WAS에서 접근용)

Step 3: Spring WAS 수정

• OpenAI 직접 호출 코드 제거
• API Gateway 호출로 변경
• Feign Client 또는 RestTemplate 사용

Step 4: 인프라 변경

• WAS를 Private Subnet으로 이동
• VPC Endpoint 추가 (API Gateway용)
• Security Group 재구성

Step 5: 테스트 및 배포

• 기능 테스트
• 성능 비교 (응답 시간)
• 단계적 롤아웃

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📎 추가 내용

참고 자료

• [AWS Lambda와 API Gateway 연동 가이드](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/services-apigateway.html)
• [VPC Link를 사용한 Private 통신](https://docs.aws.amazon.com/apigateway/latest/developerguide/http-api-vpc-links.html)
• [OpenAI API Best Practices](https://platform.openai.com/docs/guides/production-best-practices)

기술 스택

• Lambda Runtime: Python 3.11 또는 Node.js 20.x
• API Gateway: HTTP API (REST API보다 저렴하고 빠름)
• Spring: Feign Client 또는 WebClient (비동기)

우선순위

• Priority: Low (현재 구조로도 동작하며, 보안 강화가 주 목적)
• Target: MVP 이후, 트래픽 증가 시점