일반 기업은 모르는 노션의 진짜 기술력: 데이터 처리 방식 완전 비교

노션(Notion)은 그저 예쁜 노트앱일까요?

아니죠. 전 세계 수억 명이 동시에 문서를 수정하고 공유하는데도,
렉 없이 부드럽게 동작하는 괴물급 아키텍처를 가진 플랫폼입니다.

반면, 많은 일반 기업들은 여전히 단일 DB 중심의 구조에서
트래픽이 조금만 몰려도 느려지거나 장애가 발생하곤 하죠.

“둘 다 똑같이 데이터베이스 쓰는 거 아닌가?”
“노션은 대체 뭐가 다르길래 이렇게 빠른 거지?”

아마 대부분의 사람들이 한 번쯤 궁금해했을 질문일 거예요.

많은 분들이 궁금해하는 ‘노션은 왜 로딩이 없을까?’라는 질문은 결국 데이터 처리 구조의 차이에서 시작됩니다.
노션의 아키텍처가 일반 기업의 데이터 처리 방식과 어떻게 다른지 이해하면, 왜 노션이 빠르고 안정적인 서비스인지 자연스럽게 알 수 있습니다.

실시간 데이터 처리 방식은 이전 포스팅에서 설명했어요. →관련 글 보기🖱️

누구나 이해할 수 있는 언어로, 하지만 본질은 정확하게 차이점을 정리해드립니다.

이 글을 읽고 나면,
“아… 노션이 빠른 건 이유가 있었구나!”
하는 확실한 이해가 생길 거예요.

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1️⃣ 데이터 구조 자체가 완전히 다르다 — ‘블록 기반’

🔹 일반 기업

• 데이터가 고정된 형태
  예: 고객 테이블, 주문 테이블, 매출 테이블
• 한 행(Row)에 정보가 다 담겨 있음.
• 데이터 변경도 빈도 낮음.

🔹 노션

• 페이지 하나가 200~400개의 작은 블록 덩어리
• 텍스트 한 줄조차 하나의 블록 ID로 저장
• 매초 수백만 개 블록이 추가·수정·삭제됨

👉 일반 기업은 큰 책 한 권 저장
👉 노션은 책의 글자 하나하나 따로 저장하는 방식

데이터 수가 수백억~수천억 단위로 폭증하는 구조.

즉, 노션은 블록 기반 아키텍처를 사용하기 때문에 일반 기업의 전통적인 테이블 기반 구조보다 더 높은 확장성을 지원합니다.

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2️⃣ 트래픽 패턴이 다르다 — “실시간 협업” 때문에 극단적 OLTP 요구

🔹 일반 기업

• 고객과 내부 직원 중심 트래픽
• 하루 수천~수십만 요청이면 충분
• 대부분 배치(batch) 기반 분석, 실시간성이 꼭 필요하지 않음.

🔹 노션

• 전 세계 사용자가 동시에 문서를 수정
• 초당 수십만~수백만 “블록 변경” 요청
• 한 사람이 타이핑할 때마다 DB에 insert/update

👉 1초 단위 수정에도 지연(레이턴시)가 거의 없어야 함
👉 그래서 단일 DB로는 절대 불가능 → 샤딩 필수

노션의 실시간 데이터 처리 기술은 수억 명이 동시에 문서를 수정해도 끊기지 않는 사용자 경험을 제공합니다.

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3️⃣ 저장 자체가 ‘초고속 + 버전 관리’를 동시에 요구

🔹 일반 기업

• 주문·결제 같은 데이터의 변경 횟수 낮음
• 버전 관리 필요 없음
• “최신값만 유지”하면 됨.

🔹 노션

• 상세한 변경 기록이 계속 누적
  예:
  • 문장 한 줄 추가
  • 줄바꿈
  • 체크박스 체크/해제
• 실시간 협업 때문에 각 버전에 대한 충돌 해결도 필요

→ Kafka + Hudi + S3 구조가 꼭 필요
→ 일반 기업보다 훨씬 복잡한 데이터 일관성(consistency) 처리

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4️⃣ 샤딩(Sharding) 규모 자체가 다름

🔹 일반 기업

• 보통 단일 DB or 2~10개 shard 수준
• DB 사이즈가 커봤자 수백 GB~1~5TB 수준.

🔹 노션

• 블록 수가 200억 → 500억 → 1000억 계속 증가
• 샤드 480개 → 960개, 서버 32대 → 96대로 확장
• 거의 “구글·메타급 워크로드”

→ 일반 기업에서는 상상하기 어려운 분산 저장 규모

일반 기업에서는 보기 어려운 샤딩 구조가 노션의 대규모 트래픽 처리 능력을 만드는 핵심 요소입니다.

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5️⃣ 분석 파이프라인도 완전히 다르다

🔹 일반 기업

• 보통 데이터 웨어하우스 하나
• ETL or ELT 하루 1~2회 돌려서 리포트 생산
• Snowflake, Redshift, BigQuery 등 표준 구성.

🔹 노션

• 데이터 생성량이 초대형
• 매초 수십만 블록이 바뀌는 구조라
  단순한 ETL만으로는 불가능

그래서:

• Kafka로 실시간 event 스트림
• S3에 모두 저장
• Hudi로 버전 관리 + 머지 처리
• Snowflake로 분석
• Spark로 변환 및 대규모 처리

즉, 올인원 데이터레이크 + 실시간 파이프라인 + OLTP 시스템이 하나로 결합된 형태.

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6️⃣ 장애 없이 시스템을 바꾸는 ‘Dark Read’ 같은 전략은 빅테크급이다

🔹 일반 기업

• 시스템 변경 시 보통
  ▸ 신규 서버 띄우기
  ▸ 야간 점검
  ▸ 잠깐 서비스 중단
• 무중단 전환(Zero downtime)까지는 어려움.

🔹 노션

• 사용자가 전 세계에 있고, 잠시라도 끊기면 큰일
• 그래서 구글·페이스북처럼
  실제 요청을 “몰래” 새 시스템으로 보내 테스트
• 이를 통해 거의 0초 다운타임으로 전환

→ 일반 기업은 거의 사용하지 않는 고급 SRE 방식

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✅ 노션은 구조적으로 ‘일반 기업보다 훨씬 어려운 문제’를 해결해야 한다.

항목	일반 기업	노션
데이터 단위	건/레코드	초미세 블록 수천억 개
실시간성	낮음	매우 높음
변경 빈도	낮음	상시 변경
DB 구조	단일 또는 소규모 샤드	480~960개 샤드
트래픽	지역 기반	전 세계 글로벌 실시간
무중단 요구	낮음	매우 높음
파이프라인	단순 ETL	Kafka + Hudi + Snowflake + S3

 

노션과 일반 기업의 데이터 처리 방식은 단순한 기술의 차이를 넘어,
서비스의 목적과 철학이 완전히 다르기 때문에 발생한 구조적 결과물입니다.

일반 기업은 안정적인 저장과 관리가 핵심이지만,
노션은 전 세계 사용자가 동시에 문서를 수정하는 극한의 실시간성을 요구받습니다.
그렇기 때문에 노션은
샤딩, Kafka 스트림 처리, Hudi 기반 버전 관리, 무중단 전환 전략 같은
빅테크급 아키텍처를 자연스럽게 선택하게 된 것이죠.

우리는 종종 “왜 어떤 서비스는 빠르고, 어떤 곳은 자주 느려질까?”라는 질문을 합니다.
오늘 비교해본 내용은 그 질문에 대한 하나의 명확한 답이기도 합니다.

결국 핵심은 이것입니다.

“서비스가 해결해야 하는 문제의 크기가 다르면, 아키텍처의 깊이도 달라진다.”

노션은 그 차이를 누구보다 극단적으로 보여주는 사례입니다.
그리고 이런 구조적 차이를 이해하는 것만으로도
우리가 만드는 서비스나 시스템을 어디까지 확장할 수 있을지
또는 어떤 방향으로 개선해야 할지 힌트를 얻을 수 있습니다.

도움이 되셨다면 공감(♥)과 댓글 부탁드립니다!