파이썬을 스크립트에서 웹 서비스 플랫폼으로 격상시키다

지금까지 짠 파이썬 코드는 엑셀 파일을 주면 내 컴퓨터에서 10초간 빙글빙글 돌다 결과를 내뱉는 "로컬 스크립트"입니다. 하지만 실제 비즈니스는 다릅니다.

이처럼 하나의 거대한 웹 서버가 수십, 수백 개의 조직 데이터를 안전하게 분리 보관하면서도 동일한 엔진(25~30단계의 파이썬 코드)을 서비스하는 구조를 SaaS라고 합니다.

Tenant(테넌트)란 '입주자'라는 뜻입니다. 클라우드 빌딩(우리 시스템)에 A회계사무소와 B회계사무소가 방을 빌려 씁니다. 가장 중요한 것은 A사무소가 B사무소의 장부를 절대 들여다볼 수 없어야 한다는 점입니다.

/* 가장 중요한 DB 설계 철칙 */
CREATE TABLE customers (
    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    office_id BIGINT NOT NULL,  -- [핵심] 이 거래처가 어느 회계사무소 소속인가?
    company_name VARCHAR(200)
);

-- 파이썬/SQL의 모든 WHERE 쿼리문에는 무조건 AND office_id = ? 가 붙어야 합니다.
SELECT * FROM transactions WHERE office_id = 1 AND customer_id = 55;

사용자가 로그인하면 시스템은 통행증(JWT: JSON Web Token)을 발급합니다. 이 통행증에는 "당신은 A사무소의 평직원"이라는 정보가 들어있습니다.

ROLE_PERMISSIONS = {
    "ACCOUNTANT": ["customer.read", "transaction.read", "journal.approve"],
    "STAFF": ["customer.read", "transaction.read"], # 승인 불가
    "CLIENT": ["own_company.read", "document.upload"]
}

사용자의 브라우저나 앱은 파이썬 함수를 직접 실행할 수 없습니다. 대신 GET /customers 같은 형태의 HTTP 요청을 보냅니다. 이를 파이썬 함수와 연결해 주는 가장 빠르고 현대적인 프레임워크가 바로 FastAPI입니다.

from fastapi import FastAPI, Depends

app = FastAPI()

@app.get("/offices/{office_id}/customers")
def get_customers(office_id: int):
    # (보안) 현재 로그인한 토큰의 사용자가 해당 office_id 소속인지 검증!
    customers = db.query(Customer).filter(Customer.office_id == office_id).all()
    return customers

거래처가 1년치 세금계산서 PDF 500장을 업로드했습니다. 이걸 서버가 OCR로 다 읽을 때까지 사용자 브라우저를 모래시계(로딩) 상태로 5분간 멈춰둘 것인가요?
그렇지 않습니다. "파일 잘 받았습니다"라고 1초 만에 응답한 뒤, 뒤편(Background)의 Worker(일꾼)에게 큐(Queue)로 작업을 던지는 아키텍처가 필수입니다.

작업 상태는 PENDING ➡️ PROCESSING (progress: 60%) ➡️ COMPLETED 또는 FAILED 로 갱신됩니다.

누군가 AI가 추천한 `소모품비`를 `비품`으로 수정했다면, 누가(user_id), 언제(created_at), 무엇을(old_value ➡️ new_value), 어떤 IP 주소에서 바꿨는지 반드시 기록해야 합니다.

/* Audit Log 테이블 구조 */
CREATE TABLE audit_logs (
    user_id BIGINT,
    action VARCHAR(100),        -- 'JOURNAL_UPDATE'
    target_id BIGINT,         -- 변경된 전표 번호
    old_value JSON,             -- {"account": "소모품비"}
    new_value JSON,             -- {"account": "비품"}
    created_at DATETIME
);

개발 초보자가 흔히 하는 실수(Spaghetti Code)는 API를 받는 함수 안에 DB 쿼리, 계산, AI 연동을 전부 다 집어넣는 것입니다. 상용 플랫폼에서는 이를 레이어(Layer) 단위로 엄격히 분리해야 합니다.

31단계에서 우리는 그동안 만든 코드를 완벽한 Multi-Tenant 웹 시스템으로 감싸 올렸습니다.

이제 마지막 조각이 남았습니다. 이렇게 구축된 수많은 거래/결산 DB에 접근하여 "이번 달 대한제조에서 부가세 신고 전 누락된 증빙이 있어?"라고 챗봇으로 물어보면, 데이터베이스를 검색해 대답해 주는 대화형 AI 회계비서(Agent)를 32단계에서 장착해 보겠습니다.