스케일 업과 스케일 아웃
클라이언트 입장에서 서비스는 항상 일관된 결과를 반환해야 합니다
하지만 서비스가 발전하면 시스템은 복잡해집니다
또한, 웹 서버를 단순히 늘리는 것만으로는 성능 향상의 한계에 부딪히게 되죠
부족한 리소스를 극복하기 위해 서버의 갯수를 늘리느냐, 크기를 키우느냐에 엔지니어들은 직면하게 됩니다
오늘은 이 문제에 대해 이야기 해봅시다
스케일 업과 스케일 아웃 정의
스케일 업(Scale-Up)
스케일 업이란 하나의 서버의 성능을 향상시키는 방식을 의미합니다.
예를 들면, 서버에 CPU나 RAM을 추가하거나, 디스크 용량을 확장하는 방식이 있습니다.
이런 방식은 설계가 간단하고 데이터의 일관성 유지가 비교적 쉽다는 장점이 있지만, 서버 자체의 물리적 한계가 있고 비용이 많이 들 수 있다는 단점이 있습니다.
스케일 아웃(Scale-Out)
스케일 아웃이란 서버 자체를 늘려 부하를 분산하는 방식을 의미합니다.
즉, 여러 대의 서버가 작업을 나누어 처리함으로써 전체 시스템의 성능을 향상시키는 방식입니다.
스케일 아웃은 서버를 추가적으로 구매하는 비용이 발생하지만, 서버 한 대의 비용은 스케일 업에 비해 상대적으로 저렴하며, 무한히 확장 가능하다는 장점이 있습니다.
그러나 여러 대의 서버를 관리하고 동기화하는 복잡성이 증가하며, 데이터의 일관성 유지가 어렵다는 단점이 있습니다.
언제 주로 사용되는가?
스케일 업과 스케일 아웃은 각각의 상황에 따라 선택하는 것이 중요합니다.
스케일 업
주로 단일 프로세스가 많은 자원을 필요로 할 때 유리합니다.
이 경우, 더 강력한 하나의 서버가 여러 대의 서버보다 효과적일 수 있습니다.
또한, 데이터 일관성이 중요하고, 복잡한 시스템 구성을 피하고 싶을 때 선택하는 것이 좋습니다.
스케일 아웃
병렬 처리가 가능하거나 분산 시스템으로 설계된 경우에 적합합니다.
웹 서버나 스토리지 시스템과 같이 부하를 여러 서버에 분산시킬 수 있는 작업에 이상적입니다.
또한, 스케일 아웃은 필요에 따라 서버를 추가하거나 제거하는 유연성을 제공하므로 시스템의 확장성에 용이합니다.
그러나 분산 시스템은 데이터 일관성 유지와 관리의 복잡성 문제를 고려해야 합니다.
결론
적절한 상황에 맞게 스케일 업과 스케일 아웃을 잘 활용하는 것이 중요합니다.
서비스의 성장과 시간의 흐름에 따라, 서버 아키텍처의 설계와 구조를 어떻게 진화시킬지에 대한 고민이 필수적입니다.
이러한 고민의 결과로, 현대의 서버 아키텍처는 데이터베이스에 상태 관리를 위임하고, 서버 자체는 상태 관리를 최소화하는 방향으로 발전해 왔습니다.
이런 아키텍처 패턴은 성능 향상과 더불어 시스템의 유연성과 확장성을 강화하는 데에 중요한 역할을 하고 있습니다.
부족한 점이나 잘못 된 점을 알려주시면 시정하겠습니다 :>
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