3PL(제3자 물류) 운영사는 자사 창고에 다수 고객사의 재고를 유치해 운영한다. 단일 WMS 위에서 고객사별 데이터·정책·AI 모델을 완벽히 분리하면 인프라 비용은 공유하면서도 서비스 수준은 개별 보장할 수 있다. 핵심은 네 가지: 데이터 격리(파티션· RLS), SLA 차등(당일/익일/주간), 브랜딩 분리(라벨·POD· 알림 양식), 고객사별 피킹 규칙(우선순위·FIFO/FEFO·위험물).

RT-W22는 tenant_id 라우팅을 1급 시민으로 다루는 multi- tenant WMS와 per-tenant AI 모델(슬로팅·경로 최적화)을 결합하여 기존 단일 시스템의 한계를 해소한다. 모든 요청은 토큰에서 tenant_id를 추출 → tenant_configs 로드 → 고객사 정책 enforce → tenant 전용 AI 모델 호출 → 파티션 격리된 audit log 기록 흐름을 따른다. 11월 기준 12개 고객사를 단일 클러스터에서 무사고 운영했다.

class MultiTenantWMS:
    def pick_order(self, order, tenant_id):
        config = self.tenant_configs[tenant_id]
        sla    = config["sla_hours"]
        rules  = config["pick_rules"]      # 고객사별 피킹 규칙
        model  = self.models[tenant_id]     # 개별 AI 모델
        path   = model.optimize_path(order, rules)
        return path

    def enforce_isolation(self, query, tenant_id):
        # 파티션 단위 RLS · cross-tenant 접근 차단
        query.where("tenant_id" == tenant_id)
        assert query.partition == tenant_id, "ISO_VIOLATION"
        return query

예) 테넌트 A가 SLA 99%, iso 1.0, brand 0.95, noisy 0.05이면 0.35·0.99 + 0.30·1.0 + 0.20·0.95 − 0.15·0.05 = 0.83 으로 상위 등급. 반대로 시즌 피크 고객사 C는 SLA 92%, iso 1.0, brand 0.9, noisy 0.45 → 0.83 − 0.07 ≈ 0.76 으로 throttle 발동 후 유지.

IntraLogis 3PL 클러스터는 Hybrid 패턴을 채택했다. 핫 경로(주문· 피킹·재고)는 row-level + RLS로 빠르게 처리하고, 콜드 경로(audit log· 분석 dump)는 schema-per-tenant로 분리해 컴플라이언스 요구를 만족한다. 대형 고객 D사 한 곳만 별도 DB-per-tenant로 운영해 전용 SLA를 보장한다.