확장성 대 탄력성: 비교

확장성과 탄력성은 조직이 IT 인프라의 유연성과 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다. 하지만, 확장성 와 탄력성에는 조직이 어떤 접근 방식을 취할지 결정할 때 알아야 할 뚜렷한 차이점이 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 이 두 가지의 차이점을 분석하고, 사용 사례를 제공하며, 마지막으로 클라우드 컴퓨팅에서 두 가지를 모두 달성하는 방법에 대해 논의합니다.

확장성이란 무엇인가요?

확장성이란 변화하는 수요를 충족하기 위해 리소스를 조정하는 클라우드 시스템의 기능을 말합니다. 다음과 같은 방법으로 이를 수행할 수 있습니다. 스케일업(수직 확장) 또는 스케일아웃(수평 확장). 수직 확장은 CPU 또는 RAM 업그레이드와 같이 기존 시스템에 리소스를 추가하는 것을 포함합니다. 수평적 확장은 증가하는 부하를 처리하기 위해 리소스 풀에 컴퓨터(서버)를 추가하는 것을 포함합니다.

마이크로서비스는 소프트웨어를 독립적인 소규모 서비스로 세분화하는 개발 접근 방식으로, 서비스를 여러 서버에 복제할 수 있도록 하여 수평적 확장을 용이하게 합니다. 각 마이크로서비스를 확장할 수 있으며 개별적으로 로드 밸런싱를 사용하여 트래픽과 워크로드 증가를 처리합니다.

탄력성이란 무엇인가요?

반면 탄력성은 수요 변화에 따라 자동으로 확장하거나 축소하는 시스템의 기능을 말합니다. 이는 자동 스케일링 기능 필요할 때 리소스를 항상 사용할 수 있고 수요가 감소하면 자동으로 해제되도록 보장합니다. 확장성과는 달리 탄력성은 보다 동적이며 수동 개입이 덜 필요합니다.

연말연시 이커머스 스토어나 온라인 마켓플레이스는 탄력적 운영의 대표적인 예입니다. 대규모 웹사이트는 운영 중단 없이 트래픽과 판매량 증가를 처리할 수 있도록 자동으로 확장되는 탄력적인 인프라를 갖추고 있어야 합니다. 수요가 감소하면 인프라가 자동으로 축소되어 비용을 절감할 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅의 확장성과 탄력성 비교

확장성과 탄력성은 밀접한 관련이 있고 종종 같은 의미로 사용되지만, 클라우드 컴퓨팅에서는 서로 다른 개념을 의미합니다. 아래에서 주요 차이점을 살펴보겠습니다.

확장성 예시

• • 온라인 소매업체: An 전자상거래 사이트 는 일반 운영 중에 여러 대의 서버를 사용할 수 있습니다. 사용자 기반이 증가함에 따라 플랫폼은 성능을 유지하기 위해 더 많은 서버를 추가하거나(수평 확장) 기존 서버를 업그레이드(수직 확장)합니다.
  • 데이터 센터: 기업은 데이터 부하 증가를 처리하기 위해 더 많은 스토리지, 처리 능력, 네트워킹 기능을 추가하여 데이터 센터를 업그레이드하는 경우가 많습니다.
  • 데이터베이스 샤딩: 사용자 기반이 커지면 대량의 데이터와 메타데이터를 처리해야 하는 복잡성이 커집니다. 이 문제를 해결하기 위해 데이터베이스는 테이블 스키마를 분할할 수 있습니다. 샤드를 사용하여 별도의 물리적 위치에 데이터를 저장합니다. 이렇게 하면 데이터베이스가 더 많은 쿼리와 트랜잭션을 동시에 처리할 수 있습니다.

탄력성 예시

• • 스트리밍 서비스: 넷플릭스와 같은 플랫폼은 활성 시청자 수에 따라 리소스를 조정합니다. 피크 시간대에는 리소스를 확장하고, 비피크 시간대에는 리소스를 축소하여 비용을 절감합니다.
  • 온라인 소매업체: 블랙 프라이데이 또는 사이버 먼데이 세일 기간 동안 온라인 소매업체는 클라우드 탄력성을 사용하여 트래픽과 거래의 갑작스러운 급증을 처리하고 수요를 충족하기 위해 더 많은 서버를 자동으로 프로비저닝합니다.
  • 온라인 게임: 포트나이트와 같은 멀티플레이어 게임은 게임 이용량이 많은 시간대나 신규 출시 시에는 서버를 확장하여 플레이어 유입을 수용하고, 이용량이 적은 시간대에는 서버를 축소합니다.

클라우드 컴퓨팅에서 확장성과 탄력성을 달성하는 방법

1. 1. 클라우드 제공업체: 다음과 같은 서비스 AWS, Microsoft Azure및 Google 클라우드 확장성 및 탄력성 기능이 내장되어 있어 자동 확장 그룹과 같은 도구를 제공하고 리소스를 자동으로 조정하는 관리형 서비스.
   2. 로드 밸런서: 들어오는 트래픽을 여러 서버에 분산하여 단일 서버에 과부하가 걸리지 않도록 하여 확장성과 탄력성을 모두 확보할 수 있습니다.
   3. 컨테이너화: 의 등장으로 Docker를 사용하면 애플리케이션을 간편하게 배포할 수 있으므로 리소스를 동적으로 확장하고 관리하기가 더 쉬워집니다.
   4. 모니터링 및 자동화: 모니터링 도구를 사용하여 리소스 사용량을 추적하고 자동화된 스크립트를 설정하거나 클라우드 네이티브 도구를 사용하여 미리 정의된 메트릭에 따라 리소스를 조정할 수 있습니다.

확장성과 탄력성의 미래

확장성과 탄력성의 미래는 다음과 같은 방향으로 나아가고 있습니다. 서버리스 리소스 프로비저닝. AWS Lambda, Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 플랫폼은 필요한 리소스에 따라 자동으로 확장되는 기능을 제공합니다. 이 기능은 개발자가 리소스를 과도하게 프로비저닝하지 않도록 도와주므로 스타트업과 대기업 모두에게 비용 효율적인 선택이 됩니다.

다음을 통해 가치 제공 애플리케이션 확장성 확장성과 탄력성은 애자일 조직이 사용자 요구를 충족하는 데 필요한 속도, 유연성, 적응력을 제공합니다. 확장성과 탄력성이 소프트웨어와 관련이 있는 것처럼, 애자일은 조직의 규모에 관계없이 인간의 잠재력을 확장합니다.

주요 내용

대규모 사용자 기반을 위해 설계된 애플리케이션을 성공적으로 개발하고 유지 관리하려면 확장성과 탄력성을 모두 활용해야 합니다. 조직은 확장성에만 의존할 수 있는 시나리오(분기별)와 증가하는 수요를 신속하게 충족하기 위해 리소스를 조정해야 하는 시나리오(단기적 요구)에 직면하게 되므로 두 가지 접근 방식이 모두 필요합니다.

확장성, 탄력성, 서버리스 및 클라우드 컴퓨팅의 미래에 대해 계속 알아보려면 다음 가이드를 읽어보시기 바랍니다. 서버리스 아키텍처, 서버리스 데이터베이스및 서버리스 기능.