데이터베이스 스케일링 전략

출처: https://www.codecademy.com/article/database-scaling-strategies

 

애플리케이션의 성장과 함께 데이터베이스의 성능과 용량을 효율적으로 관리하는 것은 백엔드 개발자에게 중요한 과제입니다. 데이터베이스 스케일링은 이러한 요구를 충족시키기 위한 핵심 전략으로, 애플리케이션의 트래픽 증가와 데이터량 확장에 대비하여 데이터베이스의 처리 능력을 향상시킵니다. 이번 포스트에서는 데이터베이스 스케일링의 필요성과 다양한 스케일링 전략에 대해 자세히 알아보겠습니다.

 

 

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스케일링의 필요성

 

데이터베이스 스케일링은 다음과 같은 상황에서 필요합니다:

• 트래픽 증가: 사용자 수와 요청량이 급격히 증가하여 기존 데이터베이스 인프라로는 감당하기 어려운 경우.
• 데이터량 확장: 데이터 저장량이 지속적으로 증가하여 저장 공간과 처리 능력이 부족한 경우.
• 성능 향상: 빠른 응답 시간과 높은 처리량을 유지하기 위해 성능을 최적화해야 하는 경우.
• 고가용성 요구: 시스템의 가용성을 높이기 위해 데이터베이스의 중복성과 장애 대응 능력을 강화해야 하는 경우.

스케일링을 통해 데이터베이스의 용량과 성능을 향상시킴으로써 애플리케이션의 안정성과 사용자 경험을 보장할 수 있습니다.

 

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스케일링의 유형

 

스케일링은 주로 두 가지 방식으로 분류됩니다: 수직적 스케일링(Vertical Scaling)과 수평적 스케일링(Horizontal Scaling). 각 스케일링 방식은 특정한 장단점과 사용 사례를 가지고 있으며, 애플리케이션의 요구사항에 따라 적절한 전략을 선택해야 합니다.

 

수직적 스케일링(Vertical Scaling)

수직적 스케일링(Vertical Scaling)은 기존 서버의 하드웨어 성능을 향상시켜 데이터베이스의 처리 능력을 증가시키는 방법입니다. 이는 CPU, 메모리, 저장장치 등의 하드웨어 자원을 업그레이드하는 것을 의미합니다.

장점

• 간단한 구현: 서버 하나를 업그레이드하는 것이므로 복잡한 설정이 필요 없습니다.
• 기존 애플리케이션 구조 유지: 애플리케이션의 구조를 변경하지 않고도 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 데이터 일관성 유지: 단일 서버에서 운영되므로 데이터 일관성을 유지하기가 용이합니다.

단점

• 비용 증가: 고성능 하드웨어는 비용이 많이 들 수 있습니다.
• 확장 한계: 하드웨어의 물리적 한계로 인해 무한히 확장할 수 없습니다.
• 단일 장애 지점(SPOF) 발생: 단일 서버에 의존하게 되어 서버 장애 시 전체 시스템에 영향을 미칠 수 있습니다.

-- 예제: PostgreSQL에서 메모리 설정 조정
ALTER SYSTEM SET shared_buffers = '4GB';
SELECT pg_reload_conf();

 

수평적 스케일링(Horizontal Scaling)

 

수평적 스케일링(Horizontal Scaling)은 여러 서버에 데이터베이스를 분산하여 처리 능력을 향상시키는 방법입니다. 이는 데이터베이스 인스턴스를 추가하거나 클러스터링을 통해 구현됩니다.

장점

• 높은 확장성: 서버를 추가함으로써 용량과 성능을 무한히 확장할 수 있습니다.
• 장애 허용성 향상: 여러 서버에 데이터가 분산되어 있어 한 서버가 장애가 발생해도 다른 서버가 계속 작동합니다.
• 비용 효율성: 상대적으로 저렴한 일반 하드웨어를 사용하여 확장할 수 있습니다.

단점

• 복잡한 구현: 데이터 분산과 동기화 관리가 복잡할 수 있습니다.
• 데이터 일관성 관리 어려움: 여러 서버 간 데이터 일관성을 유지하기 위한 추가적인 노력이 필요합니다.
• 네트워크 지연: 서버 간 통신으로 인한 지연이 발생할 수 있습니다.

-- 예제: MySQL에서 복제 설정
CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='master_host', MASTER_USER='replica_user', MASTER_PASSWORD='password', MASTER_LOG_FILE='mysql-bin.000001', MASTER_LOG_POS=  107;
START SLAVE;

 

 

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수평적 스케일링 기법

 

수평적 스케일링을 구현하기 위한 주요 기법에는 샤딩(Sharding)과 복제(Replication)가 있습니다. 각 기법은 데이터베이스의 확장성과 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.

 

샤딩(Sharding)

 

샤딩(Sharding)은 데이터를 여러 샤드(Shard)로 분할하여 분산 저장하는 방법입니다. 각 샤드는 독립적인 데이터베이스 인스턴스로 운영되며, 데이터는 특정 기준에 따라 분할됩니다.

장점

• 데이터 분산 저장: 데이터가 여러 서버에 분산되어 저장되므로 단일 서버의 부하를 줄일 수 있습니다.
• 높은 확장성: 샤드를 추가함으로써 쉽게 데이터베이스를 확장할 수 있습니다.
• 향상된 성능: 분산된 데이터에 대해 병렬 처리가 가능하여 성능이 향상됩니다.

단점

• 복잡한 데이터 분할 로직: 데이터 분할 기준을 신중하게 선택해야 하며, 샤딩 로직이 복잡할 수 있습니다.
• 교차 샤드 쿼리의 비효율성: 여러 샤드에 걸친 쿼리는 성능 저하를 초래할 수 있습니다.
• 데이터 일관성 관리 어려움: 샤드 간 데이터 일관성을 유지하기 위한 추가적인 노력이 필요합니다.

-- 예제: 사용자 데이터를 user_id 기준으로 샤딩
-- 샤드 1: user_id 1-10000
-- 샤드 2: user_id 10001-20000

 

복제(Replication)

 

복제(Replication)는 데이터를 여러 복제본으로 복사하여 저장하는 방법입니다. 주로 읽기 성능 향상과 고가용성을 위해 사용됩니다.

장점

• 읽기 성능 향상: 여러 복제본을 통해 읽기 요청을 분산 처리할 수 있습니다.
• 데이터 가용성 증가: 한 서버에 장애가 발생해도 다른 복제본이 데이터를 제공할 수 있습니다.
• 데이터 백업 역할: 복제본이 데이터의 백업 역할을 수행하여 데이터 손실 위험을 줄입니다.

단점

• 쓰기 성능에 영향: 모든 쓰기 작업이 모든 복제본에 반영되어야 하므로 쓰기 성능이 저하될 수 있습니다.
• 데이터 동기화 복잡성: 복제본 간 데이터 동기화를 유지하는 데 추가적인 관리가 필요합니다.
• 스토리지 비용 증가: 여러 복제본을 저장해야 하므로 저장 공간이 증가합니다.

-- 예제: MySQL에서 마스터-슬레이브 복제 설정
-- 마스터 서버 설정
CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='master_host', MASTER_USER='replica_user', MASTER_PASSWORD='password', MASTER_LOG_FILE='mysql-bin.000001', MASTER_LOG_POS=  107;
START SLAVE;

 

 

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클라우드 기반 스케일링 솔루션

 

클라우드 컴퓨팅의 발전으로 인해 데이터베이스 스케일링도 클라우드 환경에서 손쉽게 구현할 수 있게 되었습니다. 클라우드 기반 스케일링 솔루션은 관리형 데이터베이스 서비스와 오토스케일링(Auto-Scaling) 기능을 통해 데이터베이스의 확장성과 가용성을 극대화합니다.

 

관리형 데이터베이스 서비스

관리형 데이터베이스 서비스(Managed Database Services)는 클라우드 제공업체가 데이터베이스의 설치, 구성, 유지보수, 백업 등을 관리해주는 서비스입니다. 대표적인 관리형 데이터베이스 서비스에는 Amazon RDS, Google Cloud SQL, Microsoft Azure SQL Database 등이 있습니다.

장점

• 관리의 용이성: 데이터베이스 관리에 필요한 시간을 절약할 수 있습니다.
• 자동 백업 및 복구: 데이터 손실 위험을 줄이고, 복구를 용이하게 합니다.
• 자동 패치 및 업데이트: 보안 패치와 업데이트를 자동으로 적용하여 데이터베이스의 보안을 유지합니다.
• 스케일링의 간편함: 클릭 몇 번으로 손쉽게 인스턴스를 확장하거나 축소할 수 있습니다.

단점

• 비용 증가: 관리형 서비스는 자체적으로 운영하는 것보다 비용이 높을 수 있습니다.
• 제한된 커스터마이징: 클라우드 제공업체의 설정에 제한을 받을 수 있습니다.
• 종속성 문제: 특정 클라우드 제공업체에 종속될 수 있습니다.

-- 예제: Amazon RDS에서 읽기 복제본 생성
-- AWS Management Console을 통해 간단하게 생성 가능

 

오토스케일링(Auto-Scaling)

 

오토스케일링(Auto-Scaling)은 클라우드 환경에서 데이터베이스 인스턴스의 수를 자동으로 조절하여 트래픽 변화에 대응하는 기능입니다. 오토스케일링을 통해 비용을 최적화하면서도 필요한 성능을 유지할 수 있습니다.

장점

• 자동 확장 및 축소: 트래픽 변화에 따라 자동으로 인스턴스를 추가하거나 제거하여 비용을 절감할 수 있습니다.
• 높은 가용성: 필요에 따라 인스턴스를 추가하여 시스템의 가용성을 높일 수 있습니다.
• 유연한 자원 관리: 실시간으로 자원을 조절하여 애플리케이션의 요구사항에 맞게 자원을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

단점

• 설정의 복잡성: 오토스케일링 규칙을 신중하게 설정해야 하며, 잘못 설정할 경우 성능 저하나 비용 증가를 초래할 수 있습니다.
• 지연 시간: 스케일링이 자동으로 이루어지지만, 인스턴스 추가에 시간이 걸릴 수 있습니다.
• 비용 관리: 오토스케일링을 통해 인스턴스를 추가하면 비용이 증가할 수 있으므로 모니터링이 필요합니다.

# 예제: AWS Auto Scaling Group 설정 (YAML)
Resources:
  MyDBAutoScalingGroup:
    Type: AWS::AutoScaling::AutoScalingGroup
    Properties:
      AvailabilityZones:
        - us-west-2a
        - us-west-2b
      LaunchConfigurationName: !Ref MyDBLaunchConfig
      MinSize: "1"
      MaxSize: "10"
      TargetGroupARNs:
        - !Ref MyDBTargetGroup
      VPCZoneIdentifier:
        - subnet-12345678
        - subnet-87654321

 

 

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스케일링 전략 선택 시 고려사항

 

데이터베이스 스케일링 전략을 선택할 때는 다음과 같은 요소들을 신중하게 고려해야 합니다.

 

애플리케이션 요구사항 분석

• 트래픽 패턴: 트래픽이 일정한지, 급격하게 변동하는지 분석하여 적절한 스케일링 전략을 선택합니다.
• 데이터 일관성 요구사항: 데이터의 일관성이 중요한지, 일부 일관성 지연을 허용할 수 있는지 평가합니다.
• 읽기와 쓰기 비율: 읽기 요청이 많은지, 쓰기 요청이 많은지에 따라 스케일링 전략을 조정합니다.

 

데이터 일관성 vs 가용성

 

CAP 이론(CAP Theorem)에 따라 데이터베이스 시스템은 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 파티션 내성(Partition Tolerance) 중 두 가지 특성을 동시에 만족시킬 수 있습니다.

• 일관성 우선: 데이터 일관성이 최우선인 경우, RDBMS나 NewSQL을 선택하는 것이 적합합니다.
• 가용성 우선: 높은 가용성이 필요한 경우, NoSQL 데이터베이스나 복제 기반의 스케일링 전략을 선택할 수 있습니다.

 

비용 및 유지보수

• 비용: 스케일링 방식에 따라 비용이 달라지므로, 예산을 고려하여 적절한 스케일링 전략을 선택합니다.
• 유지보수: 자체적으로 스케일링을 관리할지, 관리형 서비스를 사용할지 결정합니다. 관리형 서비스를 사용하면 유지보수의 부담을 줄일 수 있지만, 비용이 증가할 수 있습니다.

 

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스케일링 전략 선택 시 고려사항

 

애플리케이션 요구사항 분석

• 트래픽 패턴: 애플리케이션의 트래픽이 일정한지, 급격히 변동하는지 분석합니다.
• 데이터 일관성 요구사항: 애플리케이션이 강력한 일관성을 요구하는지, 일부 일관성 지연을 허용할 수 있는지 평가합니다.
• 읽기와 쓰기 비율: 읽기 요청이 많은지, 쓰기 요청이 많은지에 따라 스케일링 전략을 조정합니다.

 

데이터 일관성 vs 가용성

CAP 이론(CAP Theorem)에 따르면, 데이터베이스 시스템은 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 파티션 내성(Partition Tolerance) 중 두 가지 특성을 동시에 만족시킬 수 있습니다.

• 일관성 우선: RDBMS나 NewSQL 데이터베이스가 적합합니다.
• 가용성 우선: NoSQL 데이터베이스나 복제 기반의 스케일링 전략이 유리합니다.

 

비용 및 유지보수

• 비용: 스케일링 방식에 따라 비용이 달라지므로, 예산을 고려하여 적절한 전략을 선택합니다.
• 유지보수: 자체적으로 스케일링을 관리할지, 관리형 서비스를 사용할지 결정합니다. 관리형 서비스를 사용하면 유지보수의 부담을 줄일 수 있지만, 비용이 증가할 수 있습니다.

 

 

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데이터베이스 스케일링은 애플리케이션의 성장과 함께 데이터베이스의 성능과 용량을 효율적으로 관리하는 데 필수적인 전략입니다. 수직적 스케일링과 수평적 스케일링의 장단점을 이해하고, 샤딩과 복제와 같은 기법을 적절히 활용함으로써 데이터베이스의 확장성과 성능을 극대화할 수 있습니다. 또한, 클라우드 기반 스케일링 솔루션을 활용하여 유연하고 비용 효율적인 데이터베이스 운영을 실현할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

참고 자료

https://wiki.postgresql.org/wiki/WIP_PostgreSQL_Sharding

WIP PostgreSQL Sharding - PostgreSQL wiki

 

https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/replication.html

MySQL :: MySQL 8.4 Reference Manual :: 19 Replication

 

https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/azure-sql/database/scale-resources?view=azuresql

리소스 스케일링 - Azure SQL Database & Azure SQL Managed Instance