스케일 업, 스케일 아웃
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스케일 업(= 수직 스케일링)
한 대의 서버에서 모든 데이터를 처리하기 때문에 데이터 갱신이 자주 일어날때 적합
- 정합성을 유지하기 어려운 경우
- OTLP
- 트랜잭션을 기반으로 하는 데이터 작업
- 데이터베이스 서버
장점
- 단순한 서버 교체 작업이라 구현, 설계 쉬움
- 여러대의 서버보다 데이터 정합성 이슈에 자유로움
단점
- 용량, 성능, 확장의 한계가 있음
- 비용 대비 효과 낮음
- 스케일 업의 일정 수준을 넘어가는 순간, 성능 증가 폭이 미미해짐하나의 서버로 모든 클라이언트 와 트래픽에 대응하기 때문에, 해당 한 서버에 문제가 생길 경우, 서버가 복구될 때까지 서비스를 중단해야하는 상황 발생 가능
스케일 아웃(=수평 스케일링)
모든 서버가 동일한 데이터를 가지고 있기 때문에, 데이터 변화가 적은 경우 적합
- 높은 병렬성을 실천하기 쉬운 경우
- 정합성을 유지하기 쉬운 경우
- 웹 서버
장점
- 용량, 성능 확장에 한계가 없음 -> 무제한 확장이 가능
- 여러 대의 서버로 트래픽을 분산 처리 하기 때문에 장애 가능성이 감소함
- 비용 저렴
단점
- 여러 대의 서버를 관리하기 때문에 운영 비용 증가
- 모든 서버에서 데이터 일관성을 유지해야하기 때문에 설계 및 관리가 복잡함
- 병렬 컴퓨팅 환경을 구성하고 유지하려면 로드밸런싱에 대한 높은 이해도가 요구된다.
- 코어 증가에 따라 대역폭이 증가해 지연이 발생할 가능성이 존재