Docker 환경에서 Django + React.js 스택으로 작업을 하고 있습니다. 여기에 LLM(Ollama 기반) 기능을 붙이려는 상황에서 아래와 같은 두 가지 아키텍처 선택지를 비교해 보았습니다.

Django Ninja + Ollama (Django 내부 통합)

✔ LLM 기능이 부가 기능 일때로, OpenAPI Key 등으로 테스트 후 적용한다 ✔ 사용자 수 적고, 내부 서비스 / MVP 로 운영할 때 ✔ Django에 모든 로직을 묶고 싶을 때

React
  ↓
Django (Ninja API)
  ↓
Ollama (local or container)

장점

1. 아키텍처 단순성

• 기존 Django 인프라 그대로 활용
• 인증/권한/세션/JWT 로직 재사용 가능
• 배포 단순 (컨테이너 수 감소)

2. 개발 속도 빠름

• Django Ninja → FastAPI 스타일이라 러닝 커브 낮음
• 기존 Django ORM, User 모델, 로그 시스템 그대로 사용

3. 내부 서비스로 적합

• 사내 툴, PoC, 관리자용 LLM 기능에 이상적
• 요청량이 많지 않은 경우 충분히 안정적

4. Streaming 지원 가능

• Ninja + ASGI(Uvicorn) 환경에서
• Ollama Streaming Response 연결 가능

단점

1. 확장성 한계

• Django는 본질적으로 LLM 추론 서버에 최적화된 프레임워크는 아님
• GPU / 추론 부하가 커질수록 Django 전체가 영향받음

2. 장기 운영 시 복잡도 증가

• LLM 전용 설정 (timeout, retry, batching 등)이 Django 설정을 오염시킴
• 워커 분리 어려움

별도 FastAPI + Ollama Docker Container (LLM 마이크로서비스)

2가지 방법 중 분리운영에 중점을 둔다면 2번째 방식을 추천합니다. ✔ LLM이 핵심 기능으로 스트리밍 응답 필수 ✔ GPU 서버 사용하고 사용자 수 증가 예상될 때 ✔ 추후 모델 교체 / 멀티 모델 운영

React
  ↓
Django (API / Auth / Business Logic)
  ↓
FastAPI (LLM Gateway)
  ↓
Ollama

또는

React → Django
React → FastAPI (LLM)

장점

1. 확장성 최강

• LLM 서버 독립 스케일링 가능
• GPU 서버 분리 가능
• 추후 vLLM, TGI, OpenAI API 교체 쉬움

2. LLM 전용 최적화

• FastAPI + Uvicorn → Streaming 최적
• 긴 요청, SSE, WebSocket 안정적
• 타임아웃, 큐잉, rate-limit 구현 쉬움

3. 운영 안정성

• LLM 서버 죽어도 Django 서비스 영향 없음
• 장애 격리 (Blast Radius 감소)

4. 팀/미래 확장에 유리

• LLM 팀과 웹 팀 분리 가능
• 추후 다른 서비스에서도 LLM 재사용 가능

단점

1. 복잡도 증가

• 컨테이너, 네트워크, 인증 처리 추가
• 서비스 간 통신 보안 필요 (Internal Token 등)

2. 초기 개발 비용

• 작업 난이도가 높아진다
• Docker Compose / K8s 구성 필요

FastAPI + Ollama 를 활용할 때 SSE

ollama 등의 응답을 단방향으로 처리할 때에도 발생하게 되는데, LLM 서비스에게 요청을 하면 응답결과를 받기까지 오랜 시간동안 딜레이가 발생하게 됩니다. 이처럼 특정 영역에서 딜레이가 발생 했을 때, 서비스 전체로 까지 영향이 미치는 것을 것을 방지할 필요가 있습니다.

이와같은 상황을 방기하기 위해서 SSE(Server-Sent-Event) 와 같은 MiddleWare 가 필요 합니다. 역할은 Python 에서 await / async 의 조합처럼 특정작업의 딜레이가 발생할 확률이 높은경우 별도의 프로세스로 진행하도록 도와 줍니다.

SSE 를 적용하지 않았을 때

Client
  ── 요청 ──▶
           (서버 처리, 대기)
  ◀─ 응답 ──
연결 종료

SSE 를 적용하는 경우

Client
  ── 요청 ──▶
           (연결 유지)
  ◀─ chunk 1
  ◀─ chunk 2
  ◀─ chunk 3
           (완료)
연결 종료

성능 / 운영 관점 요약 비교

| 항목 | Django Ninja 통합 | FastAPI 분리 | | ———— | ————— | ———- | | 초기 개발 속도 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | | 아키텍처 단순성 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | | LLM 성능 최적화 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | 장애 격리 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | GPU / 대규모 처리 | ❌ | ✅ | | 스트리밍 안정성 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | 미래 확장성 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |

현실적인 추천 (당신 상황 기준)

이미 Django + React + Docker 기반으로 서비스를 구성하고 있고, LLM 기능을 실서비스에 붙이려는 상황 이라면 1단계로는 Django Ninja + Ollama (빠르게 기능 검증, UX / Prompt / Streaming 구조 확정) 으로 적용을 우선한다. 그리고 FastAPI LLM 서비스 분리 (API 인터페이스 유지, Django는 Gateway 역할만 수행) 하는 방식으로 고도화 함으로써 리팩토링 비용 최소 + 미래 확장성 확보 가능합니다.

한 줄 결론

• LLM이 부가 기능 → Django Ninja 통합
• LLM이 핵심 기능 / 확장 예정 → FastAPI 분리
• 지금은 Ninja → 나중에 FastAPI로 분리하는 단계적 접근이 가장 현실적 입니다.