높은 트래픽 유저를 수용하는 확장 가능한 시스템 설계 with AWS

개요

서버는 예상 사용자 수 그리고 용도에 따라 서버 설계가 달라집니다.

예를들어 사내에서만 사용하는 서버에 (역시 용도에 따라 다르지만 일반적인 백오피스를 가정합니다) 최대 100만명을 수용하는 scalable 한 서버 설계는 오버엔지니어링이 될 것 입니다.

AWS 에서 낮은 수의 유저부터 최대 5천만명 이상의 트래픽을 커버하는 설계까지 알아보겠습니다.

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10명만 사용하는 웹사이트에 100만명이 접속가능한 설계는 필요없습니다

참고사항

  • 이 게시글은 사용자들이 글을 올리고, 보는 커뮤니티 웹사이트를 설계한다고 가정하겠습니다.
  • 편의를 위해 DNS, VPC 등 네트워크는 그리지 않습니다.
  • 활성 사용자 숫자는 단계를 나타내는 대략적인 수치일 뿐 정확하지 않습니다.
  • K는 1,000 을 의미합니다 M 은 1,000,000을 의미합니다

트래픽을 고려하지않는 서버 설계 (1~100)

트래픽을 고려하지 않아도 된다면 서버구성은 매우 단순해질 것 입니다

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한 인스턴스에서 서버 어플리케이션과 데이터베이스를 모두 띄웁니다.

내부에서 모든것이 이루어집니다. 서버 어플리케이션에서 요청을 받고 디비를 로컬에서 호출하고 결과를 내보냅니다.

이제는 확장을 고려할 때 (100~1K)

이제 트래픽에 의한 확장을 고려해야할 때입니다.

서버 확장에는 수직 확장, 수평 확장 두가지 옵션이 있습니다.

이 단계에서는 단순히 서버 사양을 높이는것 (수직 확장) 으로 해결될 수 도 있습니다.

하지만 수직 확장은 이미 올라간 서버의 사양을 바꾸기는 불가능합니다.

항상 일정한 유저가 들어오지 않는다면 수평 확장을 고려해야 합니다

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인스턴스를 똑같이 복사하고 Elastic Load Balancer 로 트래픽을 나눠주었습니다.

하지만 이 경우 각각 다른 디비를 가지고있어 데이터 일관성을 해치게됩니다

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RDS 에서 DB 를 생성하고 서버에서 각각 같은 DB를 바라보도록 해서 일관성을 가져가게 되었습니다.

서버를 계속해서 무한정 늘리게 된다면 이론상 어플리케이션 단계에서의 병목은 없을 것 입니다

DB도 느리다 (1K~10K)

이제 서버만 무한정 늘려서 트래픽을 감당할 수 있는 시점은 넘어섰습니다

서버 어플리케이션 100개에서 단 하나의 DB 만을 바라보고있다면 그 DB는 너무나도 불쌍할 것 입니다…

데이터 일관성을 위해 쓰기용 DB는 한개만 두고 읽기용 DB Read Replica 를 만들어줍니다.

Read Replica 는 쓰기용 DB를 빠르게 복사하여 데이터 동기화를 하는 특징이 있습니다.

AWS Aurora 서비스를 이용한다면 손쉽게 다룰수 있습니다

만약 쓰기용 DB 의 서버가 죽는다면 자동으로 읽기용 DB 가 쓰기용 DB로 승격되는

Master / Slave 구조로도 사용됩니다

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이제 글쓰기만 감당된다면 DB를 늘리는것으로 어느정도 감당이 될것입니다.

하지만 DB 커넥션은 비싸다는것을 명심해야 합니다.

자주 바뀌지 않는 데이터라면 DB 에 접근하는 대신 메모리 캐시를 이용해서 빠르게 가져올수 있을것입니다.

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빨간것은 Redis 입니다

먼저 메모리 캐시에 데이터가 있는지 확인 후 데이터가 없다면 DB 를 참고하는 방식으로 쿼리를 줄일 수 있습니다.

기존 데이터가 수정되거나 새롭게 쓸 경우 Redis 에 업데이트하여 데이터의 일관성을 지킬 수 있습니다.

컨텐츠는 CDN (10K~100K)

혹시 아직 정적 리소스들을 서버에서 직접 서빙하셨나요? (이미지, 비디오 등)

CDN 은 전 세계로 분포되어있는 Content Delivery Network 입니다.

사이트의 정적 리소스들을 각지에서 빠르게 서빙할 수 있습니다.

AWS 의 cloudfront 를 이용해서 S3 의 컨텐츠들을 서빙합니다.

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메세지 큐 (100K~1M)

지금까지의 확장은 쓰기 DB를 제외한 서버를 복제하고, 나누고 분산시켰습니다.

하지만 글쓰기만 감당된다면..! 이라는 문제가 아직 남아있었습니다.

쓰기 DB 는 데이터 동기화 문제 때문에 한개만 가지고 있어야 합니다.

그렇기 때문에 동시에 많은 인원이 글쓰기를 한다면 쓰기 DB도 더 이상 버틸 수 없을 것 입니다

이제 메세지 큐를 사용해야 할 때입니다.

메세지 큐는 은행에서의 줄서기와 같습니다. 차례를 기다렸다가 하나씩 처리됩니다.

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SQS 는 AWS 의 메세지 큐 서비스입니다.

서버에서 바로 DB 로 연결하지않고 메세지 큐로 요청을 넘긴다음, Worker 서버가 polling 하며 차례차례 처리합니다. (사용자가 선택한 옵션에 따라 순서를 보장할 수도, 보장하지 않을 수도 있습니다.)

Worker 서버도 마찬가지로 수직, 수평 확장이 가능합니다.

아무리 나눠도 DB 가 느리다 (1M~50M)

데이터가 너무 많이 쌓여서 하나의 쿼리만으로도 너무 느려서 도저히 사용할 수 없는 상태가 되었습니다.

샤딩(수평 파티셔닝)을 고려해야 할 때입니다.

샤딩은 한 샤드에 데이터가 몰리지 않도록 기준을 잘 삼아야 합니다

기준을 삼을 때는 두 가지 고려해야 할 것 들이 있습니다.

  • 각 샤드의 데이터 용량이 비슷하고 각 샤드에서 비슷한 속도로 데이터가 증가해야합니다
  • 각 샤드에 대한 초당 연결 수가 거의 동일하도록 노력해야합니다. 수백만 명의 사용자 중 서비스를 활발히 이용하는 몇천명의 사람들이 트래픽의 10%를 차지할 것 입니다.

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이미지 출처: aws

잘 쪼개진 DB는 데이터가 분산되었기 때문에 쿼리 퍼포먼스가 증가합니다.

하지만 코드가 복잡해지거나 테이블 join 등 여러 데이터를 동시에 다루기 어렵다는 단점이 존재합니다.

필요한 경우에만 잘 사용해야합니다

결론

시스템 확장은 정해진 답이 없습니다.

상황에 따라서 대처해야 하기 때문에 완벽한 아키텍처란 존재하지 않습니다.

일부 데이터를 빠르게 검색하기 위해 NoSQL 데이터베이스에 넣고 더 빠르게 액세스 하거나, 시스템을 자세하게 모니터링하고 성능이 가장 낮은 부분을 미세하게 조정해야 할 수도 있습니다.

확장에 따라 제약이 생기는 부분도 있기 때문에 내가 결정한 시스템에 따라 어떤 부분이 제약되는지 잘 판단하고 결정해야 합니다.


Written by@[joon hwan]
Interested with python, django, serverless architecture, machine learning. I love Automation, development website or web service.

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