서버확장을 위한 SCALE UP vs SCALE OUT

서버확장을 위한 대표적인 두가지 방법 

서버 확장 개념에 대해서 학습을 하고자 구글링을 통해 서버 확장을 하는 대표적인 2가지 방법에 대해서 알게되었습니다. 대표적으로 SCALE UP 과 SCALE OUT 두 가지 방법으로 나누어지게 됩니다. 서버 확장 같은 경우 서버를 운영을 하다보면 갑작스런 사용자의 증가 및 사업 확장 등의 많은 이유로 더 많은 서버 용량과 성능이 필요하게 됩니다. 이와 같은 경우 SCALE UP, SCALE OUT 방식 중 구현한 환경에 따라 어떤 방법이 합리적인 방법인지 고려하여 인프라를 재구성 해야 합니다.

 

1. SCALE UP

 

SCALE UP

위의 그림과 같이 SCALE UP 경우 서버 자체의 성능을 증걍시키는 것을 확인할 수 있습니다. 서버의 자체를 증강시킴으로써 서버의 처리 능력을 향상하는 방법입니다. 다른 말로는 수직 스케일이라고 합니다.

 

SACLE UP의 장점으로는 서버의 구축, 설계가 비교적 쉽다는 점이 있고, 컨트롤러나 네트워크 인프라 비용은 별도로 발생하지 않는 점을 가지고 있습니다. 

 

SCALE UP의 단점으로는 스토리지 컨트롤러 확정성의 한계를 가지고 있으며 용량, 성능의 확장에 제한이 있습니다. 또한, 트래픽 부하로 인한 장애 영향도가 증가할 수 있습니다.

 

그렇다면 어떤 경우에 SCALE UP을 적용하는 것이 적합한지 알아보면 SCALE OUT이 가능해도 빈번히 갱신이 발생하여 정합성(데이터가 서로 모순 없이 일관되게 일치해야 하는 경우) 유지가 어려운 데이터베이스 서버에서는 SACLE UP이 필요합니다. 즉 하나의 이미지 데이터베이스에 대해서 빈번히 갱신이 발생하는, 이른바 OLTP(온라인 트랜잭션 처리)에는 SCALE UP이 적합합니다.

 

* SCALE UP의 주요기술로는  고성능 CPU, Memory 확장, SSD가 있습니다.

 

2. SCALE OUT

SCALE OUT

위의 그림과 같이 서버의 수량을 늘려 처리 능력을 분산처리하여 능력을 향상시키는 방법을 말합니다. 다른 말로는 수평 스케일이라고도 불립니다.

 

SCALE OUT의 장점으로는 지속적인 확정성을 가질 수 있습니다. 또한 분산처리를 통해 서버 능력을 향상시키기 때문에 SCALE UP보다는 장애 가능성이 감소합니다. 비교적 SCALE UP보다는 저렴한 가격으로 서버를 증설할 수 있습니다.

 

SCALE OUT의 단점으로는 설계, 구현의 복잡성이 있으며, 기본적인 직렬화가 존재합니다. 또한 지속적인 확장 시 기술적인 문제가 발생하며 관리비용이 증가합니다. 코어 개수와 성능이 비례하지 않는다는 단점이 존재합니다.

 

그렇다면 어떤 경우에 SCALE OUT을 적용하는 것이 적합한지 알아보면 개개의 처리는 비교적 단순하지만 다수의 처리를 동시 병행적으로 실시하지 않으면 안되는 경우에 적합한데 갱신 데이터의 정합성(데이터가 서로 모순 없이 일관되게 일치해야 하는 경우) 유지에 대한 요건이 별로 어렵지 않은 경우에 적절합니다. 예를 들어 메일 게시판 서버, 데이터 읽기 전용 어플리케이션, 웹 서버 등과 같은 상황에 적절합니다.

 

* SCALE OUT의 주요 기술로는 sharding, in Memory Cache, NoSQL이 있습니다.