[IT 작은 지식] 스케일 아웃 (Scale out)과 스케일 업 (Scale up)이 뭐고 차이가 뭘까?

안녕하세요? 행복곰 입니다.

스케일 아웃 (Scale out)과 스케일 업 (Scale up) 설명은 아래 그림 한장으로 설명 됩니다. 그림 설명 파일에 나열하지 못한 부분은 아래에 부연 설명을 드리겠습니다.

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Scale-up (스케일 업)

Scale up (스케일업) 아키텍처는 추가적인 네트워크 연결 없이 (물론 내부적 interlinks 연결은 있을 수있음) H/W 리소스 용량을 증설하는 방식이다. Scale out 보다 관리 비용이나 운영 이슈가 적고 H/W 리소스만 증설하면 되기 때문에 비교적 증설도 쉽다. 다만 H/W 한계로 인한 H/W 리소스 증설에 한계가 빠르며, Scale up (스케일업) 진행 시마다, 이전 Scale up (스케일업)에 비해 비용이 기하급수적으로 증가 한다.

또한 서버에 장애가 발생하면 전체 서비스에 영향을 주게되며, 이를 해소하기 위해 다시 클러스터링 구성 (H/W or S/W)을 추가로 진행해야 하는 부담감도 있다. 또한 H/W 증설의 한계로 H/W 자체를 교체해야 하는 시점에 서비스 중지 시간이 길어질수밖에 없는 문제가 발생한다.

 

Scale-out (스케일 아웃)

스케일 아웃 아키텍처의 가장 큰 장점은 확장성의 유연함을 꼽을 수 있다.

Scale up (스케일업) 시스템을 구축한 상황에서는 향후 확장 가능성에 대비해 서버를 현재 필요한 만큼 보다 약 1.5배 이상을 구매한다. 하지만 미래의 비즈니스 환경 변화로 더 큰 H/W 리소스가 필요하지 않다고 결정되면, 이미 1.5배 수로 구매한 H/W가 필요가 없어져, 비용 낭비로 이어지게 된다. 

하지만 Scale out (스케일 아웃) 방식은 필요한 수만큼 구매하고 운영하다가, 리소스 증설이 필요한 시점에 필요한 수량 만큼만 구매하면되기 때문에 비용 낭비가 스케일 업에 비해 작다. 다만 Scale out (스케일 아웃)이 마냥 장점만 가지는 건 아니다. 여러 리소스를 하나로 연결해야하기 때문에 병령 컴퓨팅에 대한 환경이 구성되어야하며, 이를 연결하기 위한 정밀한 네트워크 환경 또한 준비 되어 있어야 한다. 더불어서 시스템 운영에 필요한 깊이 있는 이해도를 가져야지만, 난이도가 높은 시스템이다.

마무리

언뜻 보면 Scale-out 방식이 Scale-up 방식에 비해 성능이 더 뛰어나 보이지만, 인프라 환경 및 아키텍터에 따라 선택해야하는 항목이지 성능이 좋고 나쁘다로 선택하면 안된다. 빅데이터 또는 데이터 마이닝 그리고 검색 엔진 등 데이터 분석 처리가 많은 어플리케이션 환경에서는 대량의 데이터 처리와 복잡한 쿼리 처리에 유리한 Scale-out 구성이 유리하고, 온라인 금융 거래 등과 같이 워크플로우 기반의 빠르게 정확한 그리고 단순 처리 속도가 빨라야 하는 어플리케이션 환경에서는 Scale-up 방식이 적합하다고 판단 된다.

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