시스템 디자인: 소셜 네트워킹 서비스(SNS) - 용량 추정 및 확장성 고려(2)

2. 용량 추정 및 확장성 고려 (Capacity Estimation and Scalability Considerations)

시스템 디자인에서 용량 추정(Capacity Estimation)은 매우 중요한 단계입니다. 이는 시스템이 현재와 미래에 처리해야 할 데이터 및 트래픽의 양을 예측하고, 이에 따라 적절한 아키텍처와 인프라를 설계하는 데 필수적입니다. 특히 소셜 네트워킹 서비스(SNS)와 같이 대규모 사용자와 방대한 데이터를 다루는 시스템에서는 정확한 용량 추정이 시스템의 성능과 안정성을 보장하는 핵심 요소입니다.

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2.1 사용자 및 트래픽 예상

2.1.1 일일 활성 사용자 수 (Daily Active Users, DAU)

• 예상 DAU: 1,000,000명
• 시스템을 설계할 때, 일일 활성 사용자 수(DAU)는 시스템이 매일 얼마나 많은 사용자를 지원해야 하는지를 나타내는 중요한 지표입니다. DAU는 일반적으로 전체 회원 수 대비 일정 비율로 추정할 수 있습니다.
• 월간 활성 사용자 수(Monthly Active Users, MAU)를 고려하여 DAU를 추정할 수 있습니다.
  • MAU 대비 DAU 비율: 일반적으로 SNS에서는 MAU 대비 DAU 비율이 약 30%에서 50%입니다. 예를 들어, MAU가 3,000,000명이라면 DAU는 약 1,000,000명으로 추정할 수 있습니다.
• DAU의 중요성:
  • DAU는 시스템의 일일 부하를 나타내므로, 서버 용량, 네트워크 대역폭, 데이터베이스 처리 능력 등을 설계하는 데 직접적인 영향을 미칩니다.

2.1.2 동시 접속자 수 (Concurrent Users)

• 최대 동시 접속자 수: 100,000명
• 동시 접속자 수는 특정 시간대에 동시에 시스템에 접속하여 활동하는 사용자 수를 의미합니다. 이는 시스템의 실시간 처리 능력을 설계하는 데 중요한 지표입니다.
• 동시 접속자 수 추정 방법:
  • 일반적으로 DAU의 약 10%를 동시 접속자로 예상합니다.
  • 따라서, DAU가 1,000,000명일 경우:

동시 접속자 수 = DAU × 10% = 1,000,000명 × 0.1 = 100,000명

• 피크 시간대 고려:
  • 사용자 활동은 시간대에 따라 변동하므로, 피크 시간대를 고려하여 최대치를 예측해야 합니다.
  • 이벤트나 프로모션 시에는 트래픽이 2배 이상 증가할 수 있으므로, 이러한 상황을 대비한 설계가 필요합니다.

2.1.3 평균 요청 수

• 사용자당 초당 요청 수: 평균 2개
• 사용자당 초당 요청 수는 사용자가 시스템에 얼마나 빈번하게 요청을 보내는지를 나타냅니다. 이는 페이지 로딩, 게시물 작성, 좋아요 클릭, 댓글 작성 등 다양한 활동을 포함합니다.
• 추정 방법:
  • 사용자 행동 패턴 분석을 통해 추정합니다.
  • 예를 들어, 한 사용자가 평균적으로 페이지 로딩 요청 1회, 좋아요 0.5회, 댓글 0.5회를 초당 보낸다고 가정하면, 총 2회의 요청이 발생합니다.

2.1.4 총 초당 요청 수 (Queries Per Second, QPS)

• 총 QPS 계산:

총 QPS = 동시 접속자 수 × 사용자당 초당 요청 수
       = 100,000명 × 2req/sec
       = 200,000req/sec

 

따라서, 시스템은 초당 200,000개의 요청을 처리할 수 있어야 합니다.

• 피크 트래픽 시:

피크 QPS = 총 QPS × 트래픽 증가율
         = 200,000req/sec × 2
         = 400,000req/sec

 

 

이벤트나 프로모션 등으로 인해 트래픽이 증가할 경우, 초당 최대 400,000개의 요청을 처리할 수 있어야 합니다.

• QPS의 중요성:
  • QPS는 웹 서버, 애플리케이션 서버, 데이터베이스 등 각 구성 요소의 처리 능력을 결정하는 데 중요한 지표입니다.
  • 적절한 로드 밸런싱과 확장성 설계를 통해 이 정도의 트래픽을 효율적으로 처리할 수 있어야 합니다.

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2.2 스토리지 요구 사항

SNS는 대량의 데이터를 저장하고 관리해야 합니다. 따라서, 스토리지 요구 사항을 정확히 추정하는 것이 중요합니다.

2.2.1 사용자 데이터

• 평균 사용자 프로필 크기: 1KB
  • 사용자 ID, 이름, 이메일, 프로필 사진 URL 등의 정보를 포함합니다.
  • 프로필 사진 자체는 외부 스토리지(예: 객체 스토리지)에 저장하고, URL만 데이터베이스에 저장한다고 가정합니다.
• 총 사용자 데이터 크기:

총 사용자 데이터 = 사용자 수 × 평균 프로필 크기
               = 1,000,000명 × 1KB
               = 1,000,000KB ≈ 1GB

 

 

따라서, 사용자 프로필 정보를 저장하는 데 약 1GB의 스토리지가 필요합니다.

• 연간 사용자 증가율: 50% 예상
• 1년 후 예상 사용자 수:

1년 후 사용자 수 = 현재 사용자 수 × (1 + 증가율)
               = 1,000,000명 × 1.5 = 1,500,000명

 

• 1년 후 사용자 데이터 크기:

1년 후 사용자 데이터 크기 = 1,500,000명 × 1KB = 약 1.5GB

• 사용자 데이터의 특성:
  • 사용자 프로필 정보는 상대적으로 변경 빈도가 낮고 크기가 작음.
  • 하지만 데이터의 정확성과 보안성이 중요하므로, 백업과 보안 정책을 철저히 적용해야 합니다.

2.2.2 게시물 데이터

• 게시물 종류별 평균 크기:
  • 텍스트 게시물: 0.5KB
  • 이미지 게시물: 100KB
  • 동영상 게시물: 1MB
• 일일 게시물 생성량 추정:
  • 평균 게시물 수: 사용자당 하루에 2개
  • 일일 총 게시물 수:
    일일 게시물 수 = DAU × 평균 게시물 수 = 1,000,000명 × 2 = 2,000,000개
• 게시물 유형 분포(예시):
  • 텍스트: 50% (1,000,000개)
  • 이미지: 40% (800,000개)
  • 동영상: 10% (200,000개)
• 일일 스토리지 증가량 계산:
  • 텍스트 게시물 데이터량:
     

    텍스트 데이터량 = 텍스트 게시물 수 × 평균 크기 = 1,000,000개 × 0.5KB = 500,000KB ≈ 488MB
  • 이미지 게시물 데이터량:
     

    이미지 데이터량 = 이미지 게시물 수 × 평균 크기 = 800,000개 × 100KB = 80,000,000KB ≈ 76.3GB
  • 동영상 게시물 데이터량:
    동영상 데이터량 = 동영상 게시물 수 × 평균 크기 = 200,000개 × 1MB = 200,000MB ≈ 190.7GB
  • 총 일일 증가량:
     

    총 증가량 = 텍스트 + 이미지 + 동영상 ≈ 488MB + 76.3GB + 190.7GB ≈ 267.5GB
• 연간 스토리지 증가량:
   
  연간 스토리지 증가 = 총 일일 증가량 × 365일 ≈ 267.5GB × 365 ≈ 97.6TB
• 연간 데이터 증가율: 100% 예상
  • 사용자 증가와 활동량 증가를 고려하여 연간 데이터 증가율을 100%로 예상합니다.
  • 따라서, 1년 후에는 연간 약 195TB의 스토리지 증가가 예상됩니다.
• 스토리지 설계 시 고려사항:
  • 대용량 스토리지 솔루션: 분산 파일 시스템(HDFS), 객체 스토리지(S3 등) 사용 고려
  • 데이터 압축 및 중복 제거: 스토리지 사용량 최적화를 위한 기술 적용
  • 데이터 백업 및 복구: 데이터 손실 방지를 위한 백업 전략 수립

2.2.3 기타 데이터

댓글 및 좋아요 데이터

• 댓글 데이터:
  • 평균 댓글 크기: 1KB
  • 댓글 수: 게시물당 평균 5개
  • 일일 댓글 수:
     

    일일 댓글 수 = 일일 게시물 수 × 평균 댓글 수 = 2,000,000개 × 5 = 10,000,000개
  • 일일 댓글 데이터량:
    댓글 데이터량 = 일일 댓글 수 × 평균 크기 = 10,000,000개 × 1KB = 10,000,000KB ≈ 9.5GB
  • 연간 댓글 데이터 증가량:
     

    연간 댓글 증가량 = 일일 댓글 데이터량 × 365일 ≈ 9.5GB × 365 ≈ 3.47TB
• 좋아요 데이터:
  • 평균 좋아요 크기: 0.1KB
  • 좋아요 수: 게시물당 평균 20개
  • 일일 좋아요 수:
     

    일일 좋아요 수 = 일일 게시물 수 × 평균 좋아요 수 = 2,000,000개 × 20 = 40,000,000개
  • 일일 좋아요 데이터량:
     

    좋아요 데이터량 = 일일 좋아요 수 × 평균 크기 = 40,000,000개 × 0.1KB = 4,000,000KB ≈ 3.8GB
  • 연간 좋아요 데이터 증가량:
    연간 좋아요 증가량 = 일일 좋아요 데이터량 × 365일 ≈ 3.8GB × 365 ≈ 1.39TB
• 기타 고려사항:
  • 인덱싱 및 검색 성능: 댓글과 좋아요 데이터는 빠른 조회를 위해 적절한 인덱싱이 필요합니다.
  • 데이터 보관 정책: 오래된 데이터에 대한 보관 기간 설정 및 아카이빙 전략 수립

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2.3 네트워크 대역폭

네트워크 대역폭은 시스템의 데이터 전송 능력을 나타내며, 업로드와 다운로드 대역폭 모두를 고려해야 합니다. 이는 서버의 네트워크 인프라 설계와 비용에 직접적인 영향을 미칩니다.

2.3.1 업로드 대역폭 (Upload Bandwidth)

업로드 대역폭은 사용자가 서버로 데이터를 전송할 때 필요한 네트워크 용량을 의미합니다. 이미지, 동영상 등 미디어 파일 업로드가 많은 SNS에서는 업로드 대역폭 계산이 중요합니다.

일일 업로드 데이터량 계산

1. 이미지 업로드 데이터량:
   • 일일 이미지 업로드 수:
      

     이미지 게시물 수 = 일일 게시물 수 × 이미지 게시물 비율 = 2,000,000개 × 40% = 800,000개
   • 이미지 데이터량:
     이미지 데이터량 = 이미지 게시물 수 × 평균 이미지 크기 = 800,000개 × 100KB = 80,000,000KB ≈ 76.3GB
2. 동영상 업로드 데이터량:
   • 일일 동영상 업로드 수:
      

     동영상 게시물 수 = 일일 게시물 수 × 동영상 게시물 비율 = 2,000,000개 × 10% = 200,000개
   • 동영상 데이터량:
      

     동영상 데이터량 = 동영상 게시물 수 × 평균 동영상 크기 = 200,000개 × 1MB = 200,000MB ≈ 190.7GB
3. 총 일일 업로드 데이터량: 총 업로드 데이터량 = 이미지 데이터량 + 동영상 데이터량 ≈ 76.3GB + 190.7GB ≈ 267GB

평균 업로드 대역폭 계산

• 하루 총 초 수: 86,400초 (24시간 × 60분 × 60초)
• 평균 업로드 대역폭:
  
  평균 업로드 대역폭 = 총 업로드 데이터량 / 하루의 초 수 ≈ 267GB / 86,400초 ≈ 3.09MB/s

피크 시간대 업로드 대역폭

• 피크 트래픽 증가율: 3배로 가정
• 피크 업로드 대역폭:
  
  피크 업로드 대역폭 = 평균 업로드 대역폭 × 피크 트래픽 증가율 ≈ 3.09MB/s × 3 ≈ 9.27MB/s
• 네트워크 인프라 설계 시 고려사항:
  • 피크 대역폭을 처리할 수 있는 네트워크 용량 확보가 필요합니다.
  • 로드 밸런싱을 통해 업로드 요청을 여러 서버로 분산하여 부하를 분산시킵니다.
  • 대역폭 사용 최적화를 위해 이미지와 동영상 업로드 시 압축 및 최적화 기술을 적용합니다.

2.3.2 다운로드 대역폭 (Download Bandwidth)

다운로드 대역폭은 서버에서 사용자에게 데이터를 전송할 때 필요한 네트워크 용량을 의미합니다. 사용자들이 피드를 스크롤하며 다량의 미디어 콘텐츠를 다운로드하므로 다운로드 대역폭은 업로드 대역폭보다 훨씬 클 수 있습니다.

일일 다운로드 데이터량 계산

1. 사용자당 일일 다운로드 데이터량 추정:
   • 피드 조회 시 사용자당 게시물 조회 수: 평균 100개
   • 게시물 유형 분포:
     • 텍스트: 50%
     • 이미지: 40%
     • 동영상: 10%
   • 평균 콘텐츠 크기:
     • 텍스트 게시물: 0.5KB
     • 이미지 게시물: 100KB
     • 동영상 미리보기: 500KB
   • 사용자당 다운로드 데이터량 계산:
     • 텍스트 게시물:
       텍스트 데이터량 = 100개 × 50% × 0.5KB = 25KB
     • 이미지 게시물:
       이미지 데이터량 = 100개 × 40% × 100KB = 4,000KB
     • 동영상 게시물:
       동영상 데이터량 = 100개 × 10% × 500KB = 5,000KB
     • 총 사용자당 다운로드 데이터량:
       총 다운로드 데이터량 = 25KB + 4,000KB + 5,000KB = 9,025KB ≈ 8.82MB
2. 전체 사용자에 대한 일일 다운로드 데이터량:
   
   총 다운로드 데이터량 = DAU × 사용자당 다운로드 데이터량 = 1,000,000명 × 8.82MB ≈ 8,820,000MB ≈ 8.4TB

평균 다운로드 대역폭 계산

• 평균 다운로드 대역폭:
   

  평균 다운로드 대역폭 = 총 다운로드 데이터량 / 하루의 초 수 ≈ 8.4TB / 86,400초 ≈ 97MB/s

피크 시간대 다운로드 대역폭

• 피크 다운로드 대역폭: 피크 다운로드 대역폭 = 평균 다운로드 대역폭 × 피크 트래픽 증가율 ≈ 97MB/s × 3 ≈ 291MB/s
• 네트워크 인프라 설계 시 고려사항:
  • CDN 활용을 통해 다운로드 대역폭 부담을 줄입니다.
  • 콘텐츠 최적화를 통해 전송 데이터량을 감소시킵니다.
  • 브라우저 캐싱을 활용하여 반복되는 요청에 대한 네트워크 부담을 줄입니다.

2.3.3 CDN 활용

CDN(Content Delivery Network)은 전 세계에 분산된 서버 네트워크로, 사용자와 가장 가까운 서버에서 콘텐츠를 제공하여 지연 시간을 최소화하고 서버 부하를 분산시킵니다.

CDN의 이점

• 지연 시간 감소: 사용자와 가까운 서버에서 콘텐츠를 제공하여 페이지 로딩 속도 향상
• 서버 부하 감소: 트래픽의 상당 부분을 CDN이 처리하여 원본 서버의 부하 감소
• 대역폭 비용 절감: 대규모 데이터 전송을 CDN이 처리하므로 네트워크 비용 절감
• 확장성 향상: 트래픽 증가 시에도 CDN이 자동으로 확장하여 대응

FAANG 사례

• Netflix:
  • Open Connect라는 자체 CDN을 구축하여 대용량 스트리밍 데이터를 효율적으로 전달합니다.
  • 사용자와 가까운 위치에 캐시 서버를 배치하여 스트리밍 품질을 향상시켰습니다.
• Facebook:
  • Akamai와 같은 CDN 서비스와 자체 솔루션을 조합하여 콘텐츠 전달을 최적화합니다.
  • 전 세계 사용자에게 빠르고 안정적인 서비스를 제공합니다.

CDN 활용 시 고려사항

• 캐싱 전략: 콘텐츠의 변경 빈도에 따라 적절한 캐싱 정책(TTL 등)을 설정해야 합니다.
• HTTPS 지원: SSL/TLS 인증서를 CDN과 연동하여 보안 연결을 유지합니다.
• 오리진 서버 설정: CDN의 캐시 미스(Cache Miss) 시 오리진 서버에서 콘텐츠를 제공하므로, 오리진 서버의 안정성과 성능을 확보해야 합니다.
• 로그 분석: CDN에서 제공하는 로그를 활용하여 트래픽 패턴과 사용자 행동을 분석합니다.

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2.4 확장성 고려

시스템이 트래픽 증가와 데이터 증가에 따라 성능 저하 없이 확장될 수 있도록 설계하는 것이 중요합니다.

2.4.1 수평적 확장 (Horizontal Scaling)

수평적 확장은 서버 인스턴스를 추가하여 시스템의 처리 능력을 높이는 방식입니다.

• 장점:
  • 무중단 서비스: 서버 추가 시 서비스 중단 없이 확장 가능
  • 유연성: 트래픽 증가에 따라 필요한 만큼 서버를 추가할 수 있음
  • 비용 효율성: 클라우드 환경에서 필요한 만큼만 리소스를 사용하여 비용 최적화
• 로드 밸런싱:
  • 로드 밸런서를 통해 트래픽을 여러 서버에 분산시켜 각 서버의 부하를 줄입니다.
  • FAANG 사례: Amazon은 Elastic Load Balancing을 사용하여 자동으로 트래픽을 분산합니다.

2.4.2 수직적 확장 (Vertical Scaling)

수직적 확장은 기존 서버의 하드웨어 성능(CPU, 메모리, 스토리지 등)을 업그레이드하여 처리 능력을 향상시키는 방식입니다.

• 장점:
  • 단순성: 기존 시스템을 크게 변경하지 않고 성능 향상 가능
  • 초기 단계에 적합: 트래픽이 적은 초기 단계에서 비용 효율적
• 한계점:
  • 물리적 한계: 하드웨어 업그레이드에는 한계가 있으며, 무한히 확장할 수 없음
  • 단일 장애점(Single Point of Failure): 서버 한 대에 의존하므로 장애 발생 시 리스크가 큼

2.4.3 데이터베이스 확장

데이터베이스는 시스템의 성능에 큰 영향을 미치는 요소로, 적절한 확장 전략이 필요합니다.

• 읽기/쓰기 분리:
  • 마스터-슬레이브 구조를 통해 쓰기 작업은 마스터 노드에서, 읽기 작업은 슬레이브 노드에서 처리합니다.
  • 장점:
    • 마스터 노드의 부하 감소
    • 읽기 성능 향상
  • 고려사항:
    • 데이터 동기화 지연(Lag) 문제
    • 데이터 일관성 관리
• 샤딩(Sharding):
  • 데이터를 특정 기준(예: 사용자 ID)에 따라 여러 데이터베이스 인스턴스로 분할하여 저장합니다.
  • FAANG 사례: Facebook은 사용자 ID를 기반으로 MySQL 샤딩을 구현하여 데이터베이스 확장성을 확보했습니다.
  • 장점:
    • 데이터 및 트래픽 분산으로 성능 향상
    • 데이터베이스의 수평적 확장 가능
  • 고려사항:
    • 샤드 키 선택의 중요성
    • 복잡한 쿼리와 조인 연산의 어려움

2.4.4 캐싱 전략

캐싱은 데이터베이스 부하를 줄이고 응답 속도를 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.

• 인메모리 캐시:
  • Redis, Memcached 등을 사용하여 자주 조회되는 데이터를 메모리에 저장합니다.
  • 사용 예시:
    • 사용자 프로필 데이터
    • 인기 게시물 및 피드 데이터
• 콘텐츠 캐싱:
  • CDN과 브라우저 캐싱을 활용하여 정적 콘텐츠(이미지, CSS, JS 파일 등)를 캐싱합니다.
  • HTTP 헤더 설정을 통해 캐싱 정책을 제어합니다.
• FAANG 사례:
  • Twitter는 Redis를 사용하여 타임라인 캐싱을 구현하여 빠른 응답성을 제공합니다.
  • Facebook은 자체 캐싱 시스템을 구축하여 데이터베이스 부하를 크게 줄였습니다.

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2.5 메시지 큐 및 비동기 처리

2.5.1 메시지 큐 도입

메시지 큐(Message Queue)는 비동기 작업을 처리하기 위한 핵심 구성 요소입니다.

• 사용 이유:
  • 응답 시간 단축: 사용자 요청에 대한 실시간 응답을 빠르게 제공하고, 시간이 걸리는 작업은 비동기로 처리
  • 시스템 부하 분산: 작업을 큐에 저장하고 워커(Worker)가 처리하여 서버 부하를 분산
• 사용 예시:
  • 알림 전송
  • 이메일 발송
  • 로그 처리
  • 데이터 분석을 위한 이벤트 수집
• 메시지 큐 시스템:
  • Apache Kafka: 대용량 실시간 데이터 스트리밍에 적합
  • RabbitMQ: 고성능 메시지 브로커로, 복잡한 라우팅에 적합
  • Amazon SQS: AWS에서 제공하는 관리형 메시지 큐 서비스

2.5.2 이점

• 확장성 향상:
  • 컨슈머(Consumer)를 수평적으로 확장하여 처리량을 증가시킬 수 있습니다.
  • 메시지 큐를 통해 작업 부하를 분산 처리합니다.
• 시스템 안정성 향상:
  • 일시적인 트래픽 폭주 시에도 메시지를 큐에 저장하여 시스템 과부하를 방지합니다.
  • 작업 실패 시 재시도 메커니즘을 통해 안정성을 높입니다.

2.5.3 FAANG 사례

• LinkedIn:
  • Apache Kafka를 개발하여 대용량의 실시간 로그와 이벤트 처리를 수행합니다.
  • 현재는 오픈 소스로 공개되어 많은 기업에서 사용하고 있습니다.
• Netflix:
  • Apache Kafka와 Apache Flink를 사용하여 실시간 데이터 파이프라인을 구축했습니다.
  • 사용자 행동 분석, 추천 시스템 등에 활용됩니다.

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2.6 용량 계획의 중요성

용량 계획은 시스템의 안정성과 성능을 보장하고, 비용 효율적인 인프라 운영을 가능하게 합니다.

2.6.1 예산 및 비용 관리

• 리소스 최적화:
  • 용량 추정을 통해 필요한 리소스를 정확히 파악하여 과도한 비용 지출을 방지합니다.
  • 필요한 시점에 필요한 만큼만 리소스를 확보하여 비용 효율성을 높입니다.
• 클라우드 비용 절감:
  • AWS, GCP, Azure 등의 클라우드 서비스를 활용하여 사용량 기반의 비용 구조를 설계합니다.
  • 예약 인스턴스나 스팟 인스턴스를 활용하여 비용을 절감할 수 있습니다.

2.6.2 미래 성장 대비

• 트래픽 및 데이터 증가 예측:
  • 연간 성장률을 고려하여 장기적인 인프라 계획을 수립합니다.
  • 미래의 트래픽 증가에 대비하여 확장 가능한 아키텍처를 설계합니다.
• 확장성 있는 아키텍처 설계:
  • 초기부터 모듈화된 시스템을 구축하여 향후 기능 추가나 확장이 용이하도록 합니다.
  • 마이크로서비스 아키텍처를 도입하여 서비스 간 결합도를 낮춥니다.

2.6.3 리스크 관리

• 트래픽 폭주 대비:
  • 마케팅 캠페인, 이벤트 등의 상황에서 트래픽 폭증에 대응할 수 있도록 시스템을 설계합니다.
  • 부하 테스트를 통해 시스템의 한계를 파악하고 대비책을 마련합니다.
• 장애 복구 계획(DR, Disaster Recovery):
  • 장애 발생 시 신속한 복구를 위한 전략을 수립합니다.
  • 데이터 백업 및 복제, 페일오버 메커니즘 등을 구축합니다.

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2.7 모니터링 및 자동 스케일링

2.7.1 실시간 모니터링

• 모니터링 툴 사용:
  • Prometheus, Grafana: 시스템 성능 지표 모니터링 및 시각화
  • ELK Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana): 로그 수집 및 분석
• 모니터링 지표:
  • 시스템 지표: CPU 사용률, 메모리 사용량, 디스크 I/O, 네트워크 트래픽
  • 애플리케이션 지표: 응답 시간, 에러율, QPS
  • 비즈니스 지표: DAU, MAU, 전환율
• 알림 설정:
  • 임계치 초과 시 자동으로 알림을 전송하여 신속한 대응이 가능하도록 합니다.

2.7.2 자동 스케일링 (Auto Scaling)

• 클라우드 서비스 활용:
  • AWS Auto Scaling Group
  • GCP Managed Instance Groups
  • Azure Virtual Machine Scale Sets
• 스케일링 트리거 설정:
  • 정책 기반 스케일링: CPU 사용률, 메모리 사용량, 네트워크 트래픽 등 특정 지표가 임계치를 넘으면 인스턴스를 추가 또는 축소
  • 스케줄 기반 스케일링: 예측 가능한 트래픽 패턴에 따라 일정에 따라 스케일링
• 장점:
  • 비용 효율성: 필요한 시점에만 리소스를 사용하여 비용 절감
  • 성능 보장: 트래픽 증가 시 자동으로 리소스를 확장하여 성능 유지

2.7.3 FAANG 사례

• Amazon:
  • 자체 서비스에 Auto Scaling을 적극 활용하여 비용 효율성과 성능을 동시에 달성합니다.
  • Amazon EC2 Auto Scaling을 통해 서버 인스턴스를 자동으로 관리합니다.
• Netflix:
  • Spinnaker라는 오픈 소스 멀티 클라우드 지속적 전달 플랫폼을 개발하여 자동 배포와 스케일링을 구현했습니다.
  • Chaos Engineering을 도입하여 시스템의 안정성과 복원력을 테스트합니다.

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2.8 실제 사례를 통한 용량 추정 방법론

2.8.1 데이터 기반 접근

• 로그 분석:
  • 기존 시스템의 로그 데이터를 분석하여 정확한 트래픽 패턴을 파악합니다.
  • 사용자 행동 분석을 통해 피크 시간대, 자주 사용하는 기능 등을 확인합니다.
• A/B 테스트:
  • 새로운 기능 도입 시 일부 사용자에게만 적용하여 시스템에 미치는 영향을 측정합니다.
  • 이를 통해 정확한 용량 추정과 성능 최적화를 진행할 수 있습니다.

2.8.2 시뮬레이션 및 모델링

• 부하 테스트:
  • JMeter, LoadRunner 등의 도구를 사용하여 가상의 트래픽을 생성하고 시스템의 한계를 테스트합니다.
  • 부하 테스트 결과를 바탕으로 병목 지점을 식별하고 개선합니다.
• 시스템 모델링:
  • 수학적 모델을 통해 시스템의 처리량, 응답 시간 등을 예측합니다.
  • Little's Law와 같은 이론을 활용하여 시스템 성능을 분석합니다.

2.8.3 전문가 협업

• 크로스 팀 협업:
  • 개발팀, 운영팀, 데이터 분석팀 간의 긴밀한 협업을 통해 정확한 용량 추정을 합니다.
  • 각 팀의 전문 지식을 활용하여 시스템의 다양한 측면을 고려합니다.
• 외부 컨설팅 활용:
  • 필요한 경우 외부 전문가의 도움을 받아 리스크를 최소화합니다.
  • 새로운 기술 도입이나 대규모 시스템 설계 시 전문 컨설팅이 유용할 수 있습니다.

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결론

용량 추정 및 확장성 고려는 시스템 디자인에서 핵심적인 단계입니다. 특히 SNS와 같이 대규모 사용자와 방대한 데이터를 다루는 시스템에서는 정확한 용량 추정을 통해 시스템의 안정성과 성능을 보장하고, 효율적인 리소스 활용으로 비용을 절감할 수 있습니다.

FAANG 기업들의 사례를 통해 철저한 용량 추정, 지속적인 모니터링, 자동화된 확장성 전략이 대규모 시스템의 성공에 필수적임을 알 수 있습니다. 

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다음 단계에서는 이렇게 추정된 용량과 요구 사항을 바탕으로 고수준 설계(High-Level Design)를 진행하겠습니다.

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참고 자료

• Facebook Engineering - Scaling Memcache at Facebook
• Netflix Tech Blog - Lessons Netflix Learned from the AWS Outage
• LinkedIn Engineering - Apache Kafka and the Next 700 Streams
• Amazon Builders' Library - Automating Safe, Hands-Off Deployments

 

 

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