[Network] 사용자 수에 따른 규모 확장성: 수직적 확장과 수평적 확장

사용자 수에 따른 규모 확장성: 수직적 확장과 수평적 확장

실무에서 서버 장애로 인해 응답 속도가 느려지고 서비스가 중단되는 문제를 경험한 적이 있습니다. 당시 여러 장애 대응 방안을 검토한 결과, 일시적으로 서버의 하드웨어 자원을 증설하는 **스케일 업(Scale-Up)**을 진행하여 문제를 해결했습니다. 이 경험을 바탕으로 규모 확장성에 대한 중요성을 깨닫고, 수직적 확장과 수평적 확장에 대해 공부하게 되었습니다. 이를 체계적으로 정리하여 기술 블로그 형식으로 공유하고자 합니다.

애플리케이션의 사용자 수가 증가함에 따라 시스템의 성능과 안정성을 유지하기 위해 규모 확장성(Scalability)을 고려한 설계가 필수적입니다. 이를 위해 두 가지 주요 확장 방법인 **수직적 확장(Vertical Scaling)**과 **수평적 확장(Horizontal Scaling)**에 대해 살펴보고, 각 방식의 장단점과 구현 시 고려할 점을 설명합니다.

---

1. 수직적 규모 확장(Vertical Scaling)

개념

수직적 확장은 서버의 **하드웨어 자원(CPU, RAM, 디스크 등)**을 업그레이드하는 방식으로 시스템의 성능을 향상시키는 방법입니다. 흔히 '스케일 업(Scale-Up)'이라고도 부르며, 기존 서버에 더 좋은 하드웨어를 추가하거나 교체하는 방식으로 처리 성능을 높일 수 있습니다.

이 방식은 물리적 서버의 리소스를 극대화하여 서버 한 대에서 최대한의 성능을 끌어내는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 클라우드 서비스 제공업체에서는 인스턴스의 사양을 업그레이드하거나 더 높은 사양의 인스턴스로 전환함으로써 수직적 확장을 지원합니다.

장점

• 단순한 관리: 기존 서버를 업그레이드하는 방식으로, 복잡한 네트워크 구성이나 소프트웨어 변경이 필요 없습니다.
• 빠른 성능 향상: 하드웨어 스펙을 올리면 즉각적으로 성능 개선 효과를 볼 수 있습니다.
• 어플리케이션 수정 불필요: 어플리케이션 코드나 아키텍처 변경 없이 하드웨어 자원만 증설하면 되므로 변경 관리가 용이합니다.

단점

• 확장의 한계: 한 대의 서버에 CPU나 메모리를 무한대로 증설할 수는 없습니다. 물리적 한계에 도달하면 더 이상의 확장이 불가능합니다.
• 단일 장애 지점(Single Point of Failure): 서버 장애가 발생하면 전체 시스템이 중단될 위험이 있습니다. 자동 복구(failover)나 다중화(redundancy) 방안이 부족합니다.
• 비용 효율성 감소: 고사양 서버는 비용이 급격히 증가하기 때문에 장기적으로 비용 효율이 떨어질 수 있습니다.

사용 사례

• 트래픽이 비교적 적은 초기 단계의 애플리케이션
• 단일 서버로 운영 가능한 내부 시스템
• 데이터베이스 서버와 같이 고성능이 요구되는 특정 컴포넌트

---

2. 수평적 규모 확장(Horizontal Scaling)

개념

수평적 확장은 여러 대의 서버를 추가하여 성능을 확장하는 방식입니다. 흔히 '스케일 아웃(Scale-Out)'이라고 부르며, 로드 밸런서(Load Balancer)를 통해 여러 서버에 트래픽을 분산시킴으로써 성능과 안정성을 향상시킵니다.

수평적 확장은 분산 시스템의 핵심 개념으로, 무중단 서비스와 **고가용성(High Availability)**을 보장하기 위해 필수적인 설계 방식입니다. 클라우드 환경에서는 Kubernetes와 같은 오케스트레이션 도구를 통해 수평적 확장이 자동화되기도 합니다.

장점

• 무한한 확장 가능성: 필요에 따라 서버를 계속 추가하여 확장할 수 있습니다.
• 고가용성(High Availability): 하나의 서버가 다운되더라도 다른 서버가 요청을 처리할 수 있어 서비스 중단 위험이 줄어듭니다.
• 부하 분산(Load Balancing): 로드 밸런서를 통해 트래픽을 균등하게 분산하여 서버 과부하를 방지할 수 있습니다.

단점

• 복잡한 관리: 서버가 많아지면서 네트워크 구성과 서버 관리가 복잡해집니다.
• 데이터 일관성 문제: 여러 서버 간 데이터 동기화가 필요하며, 일관성을 유지하기 위한 추가적인 노력이 요구됩니다.
• 네트워크 대역폭 증가: 여러 서버가 데이터를 주고받으면서 네트워크 트래픽이 증가할 수 있습니다.

사용 사례

• 대규모 사용자 트래픽을 처리해야 하는 서비스
• 클라우드 환경에서 운영되는 분산 시스템
• 고가용성을 요구하는 금융, 의료 서비스

---

3. 수직적 확장과 수평적 확장의 비교

구분 수직적 확장 (Vertical Scaling) 수평적 확장 (Horizontal Scaling)

확장 방식	하드웨어 업그레이드	서버 추가
확장 한계	물리적 한계 존재	무한 확장 가능
장애 대응	단일 장애 지점(Single Point of Failure)	고가용성(High Availability) 지원
관리 복잡성	낮음	높음
데이터 동기화 필요 여부	불필요	필요
비용 효율성	낮음	높음
사용 사례	초기 단계 서비스	대규모 트래픽 서비스

---

4. 로드 밸런서의 역할

수평적 확장을 구현할 때 가장 중요한 요소 중 하나는 **로드 밸런서(Load Balancer)**입니다. 로드 밸런서는 사용자 요청을 여러 대의 서버로 분산시켜 서버 간 부하를 균등하게 유지하고, 특정 서버에 장애가 발생하면 자동으로 트래픽을 다른 서버로 전환하여 서비스 중단을 방지합니다.

로드 밸런서의 주요 기능

1. 부하 분산(Load Balancing): 트래픽을 여러 서버에 고르게 분산시켜 성능을 최적화합니다.
2. 장애 조치(Failover): 서버 장애 시 다른 서버로 자동 전환하여 서비스 중단을 방지합니다.
3. 세션 지속(Session Persistence): 사용자의 세션이 특정 서버에 고정될 수 있도록 관리합니다.
4. SSL 종료(SSL Termination): 보안 연결을 처리하여 서버의 부담을 줄입니다.
5. 헬스 체크(Health Check): 각 서버의 상태를 모니터링하여 정상적인 서버로만 트래픽을 전달합니다.

---

5. 결론

사용자 수와 트래픽이 적은 초기 단계에서는 수직적 확장이 간단하고 효과적인 방법일 수 있지만, 장기적으로 안정적인 서비스 운영과 장애 대응을 위해서는 수평적 확장이 필수적입니다. 특히, 대규모 트래픽을 처리해야 하는 서비스라면 로드 밸런서를 도입하여 부하를 분산시키고, 고가용성과 무한한 확장성을 확보하는 것이 중요합니다.

클라우드 네이티브 환경에서는 수평적 확장이 기본 전제로 설계되며, Kubernetes와 같은 컨테이너 오케스트레이션 도구를 활용하여 자동 확장 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. 따라서 확장성 설계 시 단순히 리소스 증설에 그치지 않고, 장애 대응, 자동화, 비용 효율성을 함께 고려하는 것이 중요합니다.