차곡차곡 개발일지

3. 세션 스토리지로 어떤 것이 더 적합한가? - Disk Based Database VS In Memory Database 저번 글에서는 Scale Out의 데이터 불일치 문제를 해결하기 위한 Sticky Session, Session Clustering, 세션 스토리지 분리 의 다양한 방법에 대해 알아보았다. 그 중 Sticky Session의 특정 서버로 트래픽이 집중되어 발생하는 과부하 문제나 Session Clustering의 세션 복제로 인한 성능적인 한계를 극복하면서도 서버를 추가하는데 용이하다는 점이 Scale Out과 상성이 좋아 세션 스토리지를 분리하기로 했다. 그렇다면 이제 세션 스토리지로 사용할 저장소를 선택해야 한다. Session 그 전에 먼저 우리가 저장하려고 하는 세션에 대해..

2. 여러 대의 서버에 흩어져 있는 세션을 어떻게 관리할 수 있을까? 저번 글에서는 서버의 성능을 향상시킬 수 있는 두 가지 방법, Scale Up과 Scale Out에 대해 알아보았다. 각기 다른 장단 점이 있었지만 여러가지 측면에서 내가 진행하고 있는 SNS 서비스 구현 프로젝트에 더 적합한 방법은 Scale Out이었다. Scale Out을 선택하면 로드밸런싱을 통해 부하를 여러 대의 서버로 분산 처리를 해야만 한다. 이 과정에서 고민거리가 하 나 더 뒤따른다. 바로 데이터 불일치다. 분산 서버 환경에서 발생하는 데이터 불일치 대부분의 웹 서비스는 stateful한 서비스다. 서버에 저장된 사용자의 세션 정보를 기반으로 사용자 맞춤 서비스를 제공할 수 있기 때문이다. 그러나 분산 서버 환경에서 이를..

1. 서버를 어떻게 확장시킬 것인가? - Scale Up VS Scale Out 만약에 내가 만든 이 서비스가 엄청 잘 돼서 사용자 수가 폭발적으로 늘어나고 이 많은 사람들이 동시에 접속한다면 서버 하나로 버틸 수 있을까? 아마 버틸 수 없을 것이다. 그럼 여기 저기서 나타나는 장애들로 인해 서비스 사용자들이 불편을 느낄 것이고, 아무도 나의 서비스를 사용하지 않겠지... 아무튼 이런 대참사(?)를 막기 위해서 대규모 트래픽을 감당할 수 있도록 서버의 성능을 향상시켜야 한다. 어떻게 하면 서버의 성능을 향상시킬 수 있을까? Scalability 서버 아키텍처와 관련하여 구글링을 하다보면 서버의 Scalability가 중요하다고 한다. Scalability is the property of a system..