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더 많은 서버 용량과 성능이 필요하게 될 때, Scale Up 과 Scale Out, 두 가지 방법으로 sytem을 확장시킬 수 있다
- Scale-up이란 server에 CPU나 RAM을 추가하거나 고성능의 부품, server로 교환해서 자체 성능을 증가시키는 것이다
- 즉, 기존의 server에서 더욱 고성능의 sever로 변경하는 것을 의미한다
- "수직 스케일" 이라고 부르기도 한다
- 즉, 기존의 server에서 더욱 고성능의 sever로 변경하는 것을 의미한다
- 한 대의 server에서 모든 data를 처리하므로 data 갱신이 빈번하게 일어나는 DB Server에 적합한 방식이다
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Server 한 대에 모든 부하가 집중되므로 장애 시 영향을 크게 받을 수 있는 위험성이 있음
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Storage controller의 확장성 한계의 문제
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성능 & 용량 확장 제한에 다다른 경우 새 system을 추가해야하는 상황에서 발생하는 migration 비용
- 기존의 sever와 같은 사양 또는 비슷한 사양의 server 대수를 증가시키는 방법으로 처리 능력을 향상시키는 것
- "수평 스케일" 이라고 부르기도 한다
- 확장이 Scale-up 과 비교하여 다소 유연한 편이다
- Server가 여러 대가 되기 때문에 각 server에 걸리는 부하를 균등하게 해주는 load balancing 이 동반되어야 한다
- Server 한 대가 장애로 다운되더라도 다른 server로 service 제공이 가능하다
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모든 server가 동일한 data를 가지고 있어야 하므로 data 변화가 적은 web server 에 적합한 방식이다
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병령 컴퓨팅 (Parallel Computing)설계 및 구현 의 어려움- 기본적으로 직렬화 (단일 처리) 되어야 할 부분이 존재하며,
- 대역폭, 동기화 문제가 있고,
- core가 늘어남에 따라 마냥 성능이 증가하지는 않고, core 증가에 따라 대역폭 은 증가해 지연이 발생할 가능성이 있다
- 상황에 맞는 방식을 채택해서 구축해야 한다
- ex)
- 접속자 증가로 인해 traffic이 많이 발생할 경우
Scale-out이 효과적이고, 비용도 저렴하다 - DB의 빈번한 갱신이 필요한 OLTP (Online Transaction) 에서는
Scale-up이 효과적이다
- 접속자 증가로 인해 traffic이 많이 발생할 경우
- ex)