단일 서버
- 서버가 하나의 컴퓨터로 운영
- Web App , Database , Cache ... in 1 Server
+++ DNS 는 Third Party 가 제공하는 서비스 이므로 , 우리 시스템 일부가 아님.
- Client -> DNS ( api.mysite.com - Domain Name )
- DNS -> Client ( 15.125.23.214 - Ip Address )
- Client -> Server ( 15.125.23.214 - Request )
- Server -> Client ( HTML Page - Response )
=> 수많은 부하를 담당하기에 , 한계가 있음.
=> Web Layer - Data Layer 를 서로 분리
로드 밸런서 ( Web Layer )
- 부하 분산 집합에 속한 서버들에게 트래픽 부하 고르게 분산
- 보안적 이점
=> Web Server 가 Client 접속 직접 처리 X
=> Server 간 통신에는 Private IP Address 이용- failover 해결 & availability 향상
=> Server 가 offline 일 시 , 다른 Server 에 보냄. ( failover 방지 )
=> Traffic 이 Critical Path 에 도달하면 , 더 많은 서버 추가만 하면 OK
데이터 베이스 ( Data Layer )
- 관계형 DB : MySQL , Oracle , PostgreSQL
- 비관계형 DB : MongoDB , Neo4j , Cassandra
비 관계형 특징
- 아주 낮은 응답 지연시간 요구
- 데이터가 비정형 ( unstructured )
- 데이터 직렬화 ( Serialize ) or 역직렬화 ( deserialize ) 만 가능하면 됨
- 아주 많은 양 데이터 저장할 필요가 있음
scale up = 스펙 업
- 서버에 고사양 자원 ( 🔼 CPU , 🔼 Memory ) 을 추가
- AWS Rds 에는 24TB RAM 을 가지고 있는 상품도 있음.
- stackoverflow 는 2013 년 사용자 전부를 Master Database로 처리한 일례가 있음.
=> 물론 , 지금은 당연히 분산형으로 구축- 장애 대한 자동복구 (failover) , 다중화(redundancy) 방안 제시 X
- 비용이 많이 들고 , SPOF ( Single Point of Failure ) 로 인한 위험성 존재
=> 결국 서버 하나이기에 , 한계점 존재scale out = 샤딩
- 더 많은 서버를 추가해 성능 향상시키도록 함.
- DB를 shard 라는 단위로 분할 ( 같은 Schema 공유 , 보관 Data 간 중복 X )
- 샤딩 키에 의해 구분 ( Data 를 어떻게 분산할지 정함 )
=> 몹시 중요 ( Sharding Key 에 의해 올바른 DB에 질의를 보내므로 )고려할 점
- resharding : 데이터가 너무 많아지거나 , 데이터 분포가 균등하지 못할때 발생
=> 샤드 키 계산 Function 변경 & Data 재배치- celebrity : ≈ hotspot key , 특정 샤드에 질의가 집중되 서버 과부화 발생
=> 유명인사 마다 샤드 할당 하는 식으로 , 유연한 샤드 관리- join & de-normalization : 여러 샤드로 쪼갤 시 , 조인 하기 힘들어짐.
=> 비정규화가 꼭 나쁜 것만은 아니다.
데이터베이스 다중화
master - slave 관계를 설정 + Data 원본은 Master Server , Data 사본은 Slave Server 에 저장
- write ( insert , delete , update ) 는 Master , read 는 Slave 에서 담당
=> 대부분의 경우 , read 가 write 보다 많으므로!- better Performance : 변경 연산은 master , read 연산은 slave에 분산되므로 Parallel Query 수 증가!
- reliability : 서버 중 일부가 파괴되어도 데이터 보존
- availabilty : 데이터 여러 지역 복제 , 장애 발생 시 다른 곳에서 가져옴.
Case1. Slave Server 가 한 대 일때 , Down 일 경우 :
=> read 연산은 master 에 한시적 전달 + 새로운 Slave 가 대체
Case2. Master Server Down 일 경우 :
=> 한 대의 Slave 있을시에는 , 그 Server 가 Master 되며 , 위와 동일
=> production development 에서는 고려할 점 추가
( 부 서버에 보관된 데이터 최신 상태가 아닐 수 있으므로 )
