🙋‍♂️ Preview

이번 포스트에서는 컴퓨터 과학에서 말하는 서버와 클라이언트의 개념을 크게 세 가지로 나눠 살펴보겠습니다.

• 이것은 이해를 돕기 위한 분류로, 서버와 클라이언트라는 개념에 익숙해지고 난 후에 다시 보면 왜 이렇게 나누었는지 이해가 될 것 입니다.

1️⃣ 네트워크에서의 서버와 클라이언트.

• 서버(Server) : “서비스를 제공하는 쪽”
• 클라이언트(Client) : “서비스를 제공받는 쪽”

• 그림에서 서버는 실제 존재하는 물리적인 고성능 컴퓨터이고, 클라이언트는 데스크톱이나 노트북, 스마트폰 등과 같은 사용자들의 단말기를 나타냅니다.
  • 즉, 물리적 장치와 또 다른 물리적 장치 사이의 관계를 의미합니다.
    • 이렇게 물리적인 장치 간에 서로 통신이 이루어지기 위해서는 “통신을 시작하는 쪽”이 “상대방의 네트워크 주소인 IP 주소를 알고 있어야 합니다.”
      • “클라이언트가 서버의 IP주소를 알고있어야 서버와 클라이언트로서의 관계를 맺을 수 있습니다.”

1️⃣ 트래픽(Traffic) 처리 방법.

우리가 컴퓨터나 스마트폰으로 이용하는 서비스들은 수백만 명 이상의 사용자가 동시에 사용하고 있는 경우가 대부분입니다.
그렇다면 이러한 서비스를 운영하는 서버가 모두 고성능일까요? 🤔

당연히 그렇지 않습니다 ❌

한꺼번에 수백만 명 이상의 사용자로부터 생기는 “트래픽(Traffic)”을 처리하기 위한 방법은 여러가지가 있습니다.

여기서는 가장 범용적이고 직관적인 방법 두 가지, “로드 밸런싱” 과 “캐시”에 대해 간단히 설명하겠습니다.

1️⃣ 로드 밸런싱(Load Balancing).

• “로드 밸런싱(Load Balancing)” : 부하 분산.
  • 즉, 서버에 가해지는 부하(Load)를 분산하는 것입니다.
    • 사용자들의 트래픽을 여러 서버가 나눠 받도록 구성하며, 일반적으로 네트워크 장비인 “스위치(Switch)” 를 할당해 “로드 밸런싱”할 수 있습니다.
      • 스위치에서 어떤 서버로 로드 밸런싱이 되도록 할지는 소프트웨어적으로 제어할 수 있습니다.

• “로드 밸런싱” 은 “스위치” 라는 장비가 “클라이언트의 트래픽을 먼저 받아” 서 여러 대의 서버로 “분산” 해 주는 방식입니다.
  • 이렇게 하면 부하가 분산되는 효과 외에도 스위치 뒤에 연결된 서버들을 필요에 따라 추가하거나 삭제할 수 있어 편리합니다.

2️⃣ 캐시(Cache).

• “캐시(Cache)” : 비용이 큰 작업의 결과를 어딘가에 저장하여 비용이 작은 작업으로 동일한 효과를 내는 것.
  • 캐시를 이용하면 매번 요청이 들어올 때마다 비용이 큰 작업을 다시 수행할 필요 없이 미리 저장된 결과로 응답하면 됩니다.
    • 물론 이렇게 하면 가장 최신의 데이터는 아닐 수 있지만, 성능을 극대화시키고자 하는 캐시의 목적을 생각해 데이터의 실시간성을 조금 포기해도 되는 경우가 많습니다.

✏️ Example

음원 서비스

데이터베이스에 저장된 수많은 음원의 다운로드 수, 스트리밍 수, 추천 수 등으로 인기 점수를 계산하려 100갸의 곡을 오름차순 순위로 제공합니다.

만약 사용자가 한 번 음원을 조회할 때마다 모든 음원의 인기 점수를 계산해 순위를 매긴다면 아마 사용자가 수백 명만 되어도 서버 부하로 응답 시간이 매우 느려질 것입니다.

이렇게 수많은 음원의 인기 점수를 매번 계산하여 순위를 매기는 작업이 바로 ‘비용이 큰 작업’ 입니다.

매시 정각마다 TOP 100을 계산한 결과를 저장했다가 사용자의 요청이 들어왔을 때 응답해주면 ‘비용이 작은 작업’으로 대체할 수 있습니다.

사용자는 16시 30분에 16시에 저장된 TOP 100 결과로도 큰 불편함을 느끼지 않습니다.

이렇게 사용자가 캐시된 과거의 데이터를 보더라도 서비스 시용에 지장이 없다면 캐시 사용을 충분히 고려할 만합니다.

• “캐시” 는 다양한 상황에서 비슷한 뜻으로 사용되지만, 공통적으로, ‘비용이 큰 작업을 비용이 작은 작업으로 대신하는 것’이라고 정리할 수 있습니다.