🏗️[Architecture] Scale-Up(수직 확장)이란 무엇일까?

📌 Intro

• ↘︎ Scale-Up(수직 확장)은 기존의 서버나 시스템의 하드웨어 성능을 향상시켜 더 많은 트래픽이나 데이터를 처리할 수 있도록 하는 방법입니다.

1️⃣ Scale-Up의 개념.

• ↘︎ 기존 서버의 CPU, 메모리, 디스크 용량, 네트워크 대역폭 등을 업그레이드하여 성능을 개선합니다.
• ↘︎ 새로운 서버나 시스템을 추가로 도입하는 것이 아니라 기존 단일 시스템을 더 강력하게 만드는 방법입니다.

2️⃣ Scale-Up의 특징.

🎯 장점:

• 1️⃣ 간단한 구현 : 기존 인프라를 그대로 유지하면서 하드웨어 업그레이드만 진행.
• 2️⃣ 호환성 : 애플리케이션 코드나 데이터베이스 구조를 변경할 필요 없음.
• 3️⃣ 관리 용이성 : 하나의 서버만 관리하면 되므로 관리가 비교적 간단.

🎯 단점:

• 1️⃣ 비용 문제 : 고성능 하드웨어는 비용이 매우 높을 수 있음.
• 2️⃣ 확장 한계 : 하드웨어의 물리적, 기술적 한계가 존재.
• 3️⃣ 단일 실패 지점 (Single Point of Failure) : 서버에 장애가 발생하면 전체 시스템이 중단될 수 있음.

3️⃣ Scale-Up 예시.

• 1️⃣ 서버 업그레이드.
  • CPU를 더 빠른 것으로 교체
  • 메모리(RAM) 용량 확장
  • SSD 스토리지로 교체
• 2️⃣ 데이터베이스 확장.
  • MySQL, Redis 등에서 더 많은 메모리와 CPU를 할당.
• 3️⃣ 클라우드 인스턴스 업그레이드.
  • AWS EC2에서 t2.micro ➞ m5.large로 변경.
  • 더 높은 사양의 인스턴스 선택.

4️⃣ Scale-Up이 적합한 경우.

• 1️⃣ 데이터 일관성이 중요한 경우 : 하나의 데이터베이스 서버에서 모든 작업을 처리해야 할 때.
• 2️⃣ 애플리케이션이 단일 서버에서 효율적으로 실행될 때 : 특정 워크로드가 수평 확장(Scale-Out)에 적합하지 않을 때.
  • ↘︎ 🙋‍♂️ 워크로드(Workload) : 컴퓨터 시스템, 애플리케이션, 서버, 네트워크, 또는 클라우드 인프라가 처리해야 할 작업의 양과 종류를 의미합니다.
    • ↘︎ 쉽게 말해, 시스템이 처리해야 하는 일의 부담으로 이해할 수 있습니다.
  • ↘︎ 📌 “특정 워크로드가 수평 확장(Scale-Out)에 적합하지 않을 때”란?
    • ↘︎ 1️⃣ 작업의 특성상 여러 서버로 나눠서 처리할 수 없는 경우.
    • ↘︎ 2️⃣ 상태 유지, 데이터 일관성, 특정 연산 제약 조건 등이 수평 확장을 어렵게 만드는 경우.
• 3️⃣ 즉각적인 성능 개선이 필요할 때 : 빠르게 리소스를 추가할 필요가 있을 때.

🚀 결론.

• ↘︎ Scale-Up은 기존의 시스템에 대한 빠르고 간단한 성능 향상 방법입니다.
  • ↘︎ 하지만 하드웨어의 한계에 도달하거나 단일 장애 지점 (Single Point of Failure) 문제가 발생할 수 있으므로, 필요에 따라 Scale-Out(수평 확장)과 함께 사용해야 합니다.