이미지 처리를 위한 Python 서버 프레임워크 선정: Django, FastAPI, Sanic

카카오페이는 얼굴 탐지 및 검증 서비스의 효율을 높이기 위해 기존 Kotlin + Spring Boot 환경에서 Python 기반 서버 프레임워크로 전환을 결정했다. 이는 데이터 사이언티스트가 작성한 Python 로직을 Kotlin으로 포팅할 때 발생하는 결과값 정합성 문제와 개발 생산성 저하를 해결하기 위한 조치다.

프레임워크 선정의 핵심 팩터는 안정성, 성능, 생산성, 생태계로 설정되었으며, 이를 바탕으로 Django(DRF), FastAPI, Sanic 세 가지 후보를 비교했다.

• Django: 높은 안정성과 거대한 생태계를 갖춘 동기 방식의 API 서버.
• FastAPI: 빠른 성능과 높은 생산성, 뛰어난 문서화를 자랑하는 비동기 방식의 API 서버.
• Sanic: 가볍고 가장 빠른 성능을 제공하는 비동기 방식의 API 서버.

성능 테스트는 AWS Cloud 환경에서 Locust를 활용해 진행되었으며, 실제 서비스와 유사하게 I/O Bound 작업과 ML Model Inference 호출을 포함한 워크로드를 구성하여 **Throughput(RPS)**과 Latency를 측정했다.