Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector · 강의

Weaviate의 멀티테넌시

확장 가능하고 안전한 다중 고객 애플리케이션을 위해 하나의 Weaviate 컬렉션에서 테넌트별 데이터를 격리하는 방법을 배웁니다.

Weaviate의 멀티테넌시은(는) CoddyKit의 무료 Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

Why Multi-Tenancy?

Multi-tenancy lets one Weaviate collection serve many isolated customers (tenants) while keeping their data physically and logically separated.

One schema, many tenants
Strong data isolation
Efficient resource use vs. one collection per customer

Enabling Multi-Tenancy

You enable multi-tenancy at collection creation time by setting multiTenancyConfig.enabled = true. Once enabled, every object must belong to a tenant.

{
  "class": "Article",
  "multiTenancyConfig": { "enabled": true }
}

Creating Tenants

Tenants are added to a collection explicitly. Each tenant has a unique name and an activity status.

HOT: active, queryable
COLD: offloaded, must be activated first

POST /v1/schema/Article/tenants
[
  { "name": "customer-a" },
  { "name": "customer-b" }
]

Inserting Tenant Data

When inserting objects you must specify which tenant owns the object. Data for one tenant is never visible to another.

{
  "class": "Article",
  "tenant": "customer-a",
  "properties": { "title": "Hello" }
}

Querying Per Tenant

Every query must include the tenant parameter. Weaviate scopes the search to that tenant's shard only, improving both isolation and performance.

{
  Get {
    Article (tenant: "customer-a", limit: 5) {
      title
    }
  }
}

Tenant Isolation Guarantees

Each tenant gets its own shard. This means:

No cross-tenant data leakage
Independent indexing per tenant
Per-tenant lifecycle management

Activity Status & Offloading

Inactive tenants can be set to COLD to free memory, or offloaded to cloud storage. Reactivate them on demand to query again.

PUT /v1/schema/Article/tenants
[
  { "name": "customer-b", "activityStatus": "COLD" }
]

Listing & Deleting Tenants

You can list all tenants of a collection or delete a tenant entirely. Deleting a tenant removes all its data permanently.

GET /v1/schema/Article/tenants
DELETE /v1/schema/Article/tenants
["customer-b"]

Scaling with Many Tenants

Weaviate supports thousands of tenants efficiently because inactive shards consume minimal resources. Use COLD status aggressively for rarely-used tenants.

Python Client Example

The Python client makes tenant operations explicit via a tenant-scoped handle.

import weaviate
client = weaviate.connect_to_local()
articles = client.collections.get('Article')
tenant_a = articles.with_tenant('customer-a')
tenant_a.data.insert({'title': 'Edge case'})
client.close()

Best Practices

Guidelines for multi-tenant Weaviate:

Use one tenant per customer, not per request
Set unused tenants to COLD
Always validate the tenant param server-side to prevent enumeration

Quick Check

Test your understanding of multi-tenancy.

Recap

You learned to enable multi-tenancy, create and manage tenants, insert and query tenant-scoped data, and use COLD status for scaling. Multi-tenancy is the key to building secure, multi-customer apps on a single Weaviate collection.

자주 묻는 질문

“Weaviate의 멀티테넌시” 강의는 무료인가요?

네 — “Weaviate의 멀티테넌시” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“Weaviate의 멀티테넌시”에서 뭘 배우나요?

확장 가능하고 안전한 다중 고객 애플리케이션을 위해 하나의 Weaviate 컬렉션에서 테넌트별 데이터를 격리하는 방법을 배웁니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.

“Weaviate의 멀티테넌시” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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