Scaling 의 종류에 대한 정리

 

서버의 Scalability 를 관리하기 위한 방법은 굉장히 중요하다.

 

실 서비스의 아키텍처를 구조화할 때도 반드시 고려해야할 부분이고, 이 결정은 실제로 서비스에 큰 영향을 주게 된다.

 

가령 사용자가 갑자기 증가할 경우, 엄청난 수의 요청에 대한 처리를 어떻게 할 것인가는 Backend 에서 가장 중요하게 고려해야할 부분 중 하나이다.

 

Scaling 의 방법에는 크게 Scale Up 과 Scale Out 이 존재한다.

 

Scale Up : 서버 자체의 Spec 을 향상시킴으로써 성능을 향상시킨다. Vertical Scaling 이라 불리기도 한다. 서버 자체의 갱신이 빈번하여 정합성 유지가 어려운 경우(주로 OLTP 를 처리하는 RDB 서버의 경우) Scale Up 이 효과적이다.

 

성능 향상에 한계가 있으며 성능 증가에 따른 비용부담이 크다. 대신 관리 비용이나 운영 이슈가 Scale Out 에 비해 적어 난이도는 쉬운 편이다. 대신 서버 한대가 부담하는 양이 많이 때문에 다양한 이유(자연 재해를 포함한다...)로 서버에 문제가 생길 경우 큰 타격이 불가피하다.

 

Scale Out : 서버의 대수를 늘려 동시 처리 능력을 향상시킨다. Horizon Scaling 으로 불린다. 단순한 처리의 동시 수행에 있어 Load 처리가 버거운 경우 적합하다. API 서버나, 읽기 전용 Database, 정합성 관리가 어렵지않은 Database Engine 등에 적합하다.

특히 Sharding DB 를 Scale Out 하게 된다면 주의해야하는데, 기존의 샤딩 알고리즘과 충돌이 생길 수도 있고(샤드가 갯수에 영향을 받을 경우...) 원하는 대로 부하의 분산이 안생길 수 있으니 각별히 주의할 필요가 있다.

 

스케일 아웃은 일반적으로 저렴한 서버 여러 대를 사용하므로 가격에 비해 뛰어난 확장성 덕분에 효율이 좋지만 대수가 늘어날 수록 관리가 힘들어지는 부분이 있고, 아키텍처의 설계 단계에서부터 고려되어야 할 필요가 있다.

 

 

요즘은 클라우드를 사용하기 때문에 Scaling 에 있어서 큰 이점이 있으며, 서비스의 목표치에 알맞게 Scalability 를 설계하고 두 스케일링 방법을 모두 적용시키는 것이 일반적이다.