대규모 시스템 설계를 위한 관계형 DB vs 비관계형 DB, 확장 전략 및 성능 최적화 심층 분석

핵심 기술

이 콘텐츠는 대규모 시스템 설계의 핵심 요소인 데이터베이스 선택 (RDBMS vs NoSQL), 서버 및 DB 확장 전략 (수직적 vs 수평적), 로드밸런싱, DB 다중화, 캐싱, CDN, 무상태 아키텍처, 메시지 큐, 샤딩 기법 등을 종합적으로 다룹니다.

기술적 세부사항

• 데이터베이스 선택:
  • 관계형 DB (RDBMS): MySQL, Oracle, PostgreSQL 등. 테이블, 열, 칼럼 구조, JOIN 연산 지원.
  • 비관계형 DB (NoSQL): CouchDB, Neo4j, Cassandra, DynamoDB 등. 키-값, 그래프, 칼럼, 문서 저장소. JOIN 미지원.
  • 선택 기준: 낮은 응답 지연시간 요구, 비정형 데이터 처리, 직렬화/역직렬화 용이성, 대용량 데이터 저장 필요성.
• 규모 확장 (Scaling):
  • 수직적 확장 (Scale Up): 서버에 고사양 자원 (CPU, RAM) 추가. 단순하지만 한계 명확, 장애 복구 미지원.
  • 수평적 확장 (Scale Out): 서버 추가. 대규모 트래픽 처리 용이, 장애 대비 가능하나 복잡성 증가.
• 로드밸런서 (Load Balancer):
  • 트래픽을 웹 서버들에게 고르게 분산.
  • 공개 IP로 접속, 서버 간 통신은 사설 IP 사용.
  • 장애 자동 복구 및 가용성 향상.
• DB 다중화 (Replication):
  • 주(master)-부(slave) 관계 설정.
  • 쓰기는 주 DB, 읽기는 부 DB 처리 (읽기 비중이 큰 경우 유리).
  • 성능 향상 및 장애 시 데이터 보존.
  • 장애 복구 방안 (slave 서버 역할 전환, recovery script, multi-masters, circular replication).
• 응답 시간 개선:
  • 캐시 (Cache): 자주 참조되는 데이터를 메모리에 저장하여 응답 속도 향상 및 DB 부하 감소. 휘발성, 데이터 만료, 일관성 유지, SPOF, 메모리 크기, 방출 정책(LRU, FIFO) 고려.
  • 캐시 계층 (Cache Tier): 성능 개선 및 DB 부하 경감, 독립적 확장 가능.
  • 콘텐츠 전송 네트워크 (CDN): 지리적으로 분산된 서버를 통해 정적 콘텐츠(이미지, CSS 등)를 사용자에게 빠르게 전달. 비용, 만료 시한, 장애 대처, 콘텐츠 무효화 고려.
• 무상태 (Stateless) 웹 계층:
  • 상태 정보(세션 등)를 웹 서버에서 제거하여 수평적 확장에 용이하게 함.
  • 상태 정보는 공유 저장소 (Redis, DB 등)에 저장.
  • 자동 규모 확장 (Autoscaling) 가능.
• 메시지 큐 (Message Queue):
  • 비동기 통신 지원, 메시지 무손실 보장. 생산자(producer)-소비자(consumer) 패턴.
  • 서비스 간 결합 느슨하게, 규모 확장성 보장.
  • 이미지 보정과 같은 시간이 오래 걸리는 작업에 유용.
• 데이터베이스 규모 확장 (DB Scaling):
  • 수직적 확장 (Scale Up): 기존 DB 서버 자원 증설.
  • 수평적 확장 (Scale Out - Sharding): DB를 샤드(shard)로 분할하여 여러 서버에 분산.
  • 샤딩 전략: 샤딩 키(sharding key) 선정 중요 (데이터 고르게 분할).
  • 샤딩 시 고려사항: 샤드 키 선정의 중요성, 데이터 불균형 (shard exhaustion), 핫스팟 키 (hotspot key), 여러 샤드에 걸친 JOIN 어려움 (DB 비정규화 고려).
  • 해결 방안: 안정 해시 (Consistent Hashing).

개발 임팩트

대규모 시스템 환경에서 발생할 수 있는 다양한 문제점을 인지하고, 각 문제 상황에 맞는 적절한 기술 스택과 아키텍처 패턴을 선택하는 능력을 함양할 수 있습니다. 이를 통해 시스템의 성능, 가용성, 확장성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

커뮤니티 반응

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