회계 자동화 SaaS 아키텍처 완성

SaaS 구축에서 가장 치명적이고 중요한 과제는 데이터 격리(Data Isolation)입니다. 회계사 A가 시스템에 로그인했을 때, 절대 회계사 B의 장부 데이터가 노출되어서는 안 됩니다. 이를 해결하는 구조가 바로 Multi-Tenant Architecture입니다.

이 단계에서 학습자가 반드시 구별해야 할 웹 보안의 양대 산맥입니다.

• Authentication (인증): "당신이 누구인가?" — 아이디/비밀번호를 입력받아 DB의 users 테이블과 대조하고 신원을 확인(JWT 발급)하는 과정입니다.
• Authorization (인가/권한): "당신이 무엇을 할 수 있는가?" — 인증된 홍길동이 TENANT_ADMIN인지 VIEWER인지 확인하고, 장부 수정이나 삭제를 허락할지 말지 결정하는 과정입니다.

MariaDB 테이블의 핵심은 모든 테이블에 tenant_id 외래키(Foreign Key)를 박아넣는 것입니다.

-- 1. Tenants (가장 상위 개념: 회계법인)
CREATE TABLE tenants (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(200) NOT NULL
);

-- 2. Users (해당 회계법인 소속 직원들)
CREATE TABLE users (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    tenant_id BIGINT NOT NULL,
    username VARCHAR(100) NOT NULL,
    role VARCHAR(30), -- SUPER_ADMIN, TENANT_ADMIN, ACCOUNTANT, VIEWER
    FOREIGN KEY (tenant_id) REFERENCES tenants(id)
);

-- 3. Transactions (기장하는 거래 내역)
CREATE TABLE transactions (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    tenant_id BIGINT NOT NULL,   -- ★ 필수
    company_id BIGINT NOT NULL,  -- ★ 필수
    amount DECIMAL(15,2),
    ...
);

반드시 백엔드(FastAPI)에서는 현재 로그인한 유저의 토큰(JWT)에서 tenant_id를 뽑아내어 무조건 WHERE 조건으로 강제해야 합니다.

# 올바른 SaaS 쿼리 방식
def get_company_transactions(db, current_user, company_id):
    return db.query(Transaction).filter(
        Transaction.tenant_id == current_user.tenant_id, # 1차 방어 (테넌트 격리)
        Transaction.company_id == company_id             # 2차 조회
    ).all()

영수증, 세금계산서 PDF 등 증빙 파일 역시 철저히 분리되어야 합니다. 파일을 서버 스토리지(또는 AWS S3)에 저장할 때도 물리적인 폴더 구조를 나눕니다.

이 구조에 파일 확장자 검사, 용량 제한, MIME 타입 검증을 더해 악성 스크립트 업로드를 원천 차단합니다.

SaaS의 진가는 연결성에 있습니다. 거래가 저장됨과 동시에 'Risk Score(이상징후)'가 자동 분석되어 저장되고, 매월 말일에는 Python이 전체 데이터를 스캔하여 AI 요약이 첨부된 PDF 월간 보고서를 자동 생성한 후 회계사에게 이메일로 발송하는 시스템을 구현할 수 있습니다.

또한, 시스템 운영자를 위한 Admin Dashboard (가입 회계법인 수, API 사용량, AI 호출 건수)와 과금(Billing) 테이블을 설계하여 비즈니스 모델(BM)의 기반을 다집니다.

축하합니다! 코드로 구현하는 Multi-Tenant AI 회계 SaaS의 개발이 모두 끝났습니다.

하지만 내 노트북(`localhost`)에서만 도는 프로그램은 진정한 서비스가 아니죠. 다음 46단계에서는 내가 만든 FastAPI와 MariaDB를 Linux 서버에 올리고, Docker로 묶고, Nginx와 HTTPS(도메인)를 연결하여 누구나 인터넷으로 접속할 수 있는 실제 라이브 서비스로 배포(Deploy)하는 방법을 다룹니다.