#1 왜 대규모 서비스인가?

동기
  지난번에 개발자라면 누구나 꿈꾸지만 높은 연봉만큼 일이 너무 많다는 소문이 자자한 기업 xx에서 오퍼가 왔다. 그 곳으로 이직할 생각은 없었으나, 해당 기업 면접을 한 번도 본적이 없었기 때문에 그 기업은 어떤 것에 관심이 있고 어떤 인재를 추구하는지 궁금해서 면접을 보았다.
  약 1시간 30분동안 대용량 트래픽과 그에 따른 WAS 혹은 DB서버, 앱서버 관리 및 장애대응에 대한 이야기로 가득했다. 개발 경력 4년동안 운영업무와 DB관리를 해본적이 없는 나는 굉장히 창피할정도로 무식(?)했다. 해당 포지션이 데브옵스가 아닌데도 개발적인 내용보다 운영 내용이 많았던 것 같다.
  면접이 끝나고 운영 지식을 쌓아볼까 해서 책을 구매하여 매일 한 챕터씩 읽기로 했다.

 

본 도서는 일본기업 "하테나"에서 근무했던 기술자 두 명이 쓴 도서로써 일본에서 가장 사용자와 트래픽이 많은 기업 중 하나이기 때문에 본인의 근무지에서 있었던 장애와 그에 따른 대응 및 예방/조치 등을 함께 서술하여 이해하기 쉬울 수도 있다.

 

소규모 서비스와 대규모 서비스는 분명히 차이가 있다.

어떤 서비스를 런칭할 때 서버를 어떻게 구성하느냐는 이 부분에서 갈린다. 보통은 소규모에 맞게 구성하고 서비스가 잘 되어서 사용자와 트래픽이 점차 늘어나기 시작하면 대규모 서비스에 맞게 장비를 구축하게 되는 것이 일반적이다.

이 때, 스케일아웃과 스케일업 방식이 있다.

 

확장성 확보

스케일아웃 방식은 서버를 횡으로 전개해서 서버의 역할을 분담하거나 대수를 늘려서 시스템의 전체적인 처리능력을 높여 부하를 분산하는 방식이다. (만약 서버가 두 대 이상된다면 로드밸런서도 필요할 수 있다.)

스케일업 방식은 하드웨어의 성능을 높여 처리능력을 높이는 방식이다.

 

다중성 확보

스케일아웃을 통해 서버 대수를 늘리게된다면 서버의 고장률도 높아질수밖에 없다. 따라서 특정 서버가 고장나거나 성능이 저하되어도 서비스를 계속 제공할 수 있는 구성이 필요하다.

만약 한 대의 서버가 뻗었다고 서비스가 제공이 안된다면...??ㄷㄷㄷ

 

효율적 운용

서버가 한 대라면 서버 상태를 살피고 메모리, CPU 등 정상적으로 동작하고 있는지 확인하기 어렵지 않을 것이다. 그러나 서버가 상당 수 존재하면 각 서버마다 확인하기 어렵기 때문에 감시용 소프트웨어 혹은 각종 툴 등을 사용하게된다. 이런 방식으로 서버를 효율적으로 운용할 필요가 있다.

 

대규모 데이터의 사용

컴퓨터는 HDD에서 데이터를 로드하여 메모리에 저장하고 CPU가 패치해서 처리한다.

디스크 -> 메모리 -> 캐시 메모리 -> CPU

따라서 서버에 부하가 심하다면 어디에서 부하가 걸렸는지 확인할 필요가 있어보인다.