The Scale Cube (규모 확장성 모델)

Posted in SW 아키텍처 // Posted at 2019. 2. 21. 10:49

INTRO

일정 규모 이상의 정보 서비스를 제공하고 있다면, 아마도 대부분 한대 이상의 서버를 배치하여 부하분산을 시키고 있을 것입니다. 이런 배치 전략을 로드밸런싱이라고 하죠.

로드밸런싱은 대량의 트래픽을 수용하기 위해 여러대의 (동일한) 서버가 요청을 나눠서 처리하도록 하는 부하분산을 통해 서비스의 처리량을 증가 시키고자 하는 것이 주 목적입니다. 

물론 로드분배 알고리즘과 서버 상태를 기반으로 해서 고가용성(HA)의 요건도 같이 충족되는 것이 일반적입니다.

만일 트래픽이 점점 더 늘어난다면, 그에 맞춰 Service #4, Service #5, ... 이런식으로 서비스의 복제본을 늘려 나가기만 하면 되기 때문에 손쉽게 확장이 가능합니다.

애플리케이션의 확장성을 보장하기 위해서는 다양한 전략을 구사할 수 있습니다. 로드밸런싱은 그 중에서도 트래픽의 처리량을 증가시켜서 서비스의 능력을 향상하는 아키텍처 전략에 해당합니다.

이 글에서는 애플리케이션의 확장성 보장을 위한 다양한 전략을 'Scale Cube'라는  규모 확장성 모델에 근거하여 설명하고자 합니다.


확장성

먼저 소프트웨어 분야의 확장성이라는 개념을 먼저 정리하자. 확장성은 쉽게 말해서,

애플리케이션이 얼마나 손쉽게 확장될 수 있는 가에 대한 가능성에 대한 정도로써 애플리케이션의 여러 품질속성 중 하나이다.

확장성이 좋다는 말은, 애플리케이션의 능력을 손쉽게 향상 시킬수 있다는 의미가 된다.

여기서 애플리케이션의 능력이란, 알고리즘이나 로직과 같은 세부적인 기능 측면보다는 성능/가용성/보안과 같은 비기능적인 요소(이를 품질속성이라 함)에 해당하는 능력을 말한다.

'정보통신기술용어해설'에서는 확장성을 다음과 같이 정의하고 있다.

대규모적인 재설계/재설치 등의 필요없이 확장이 얼마나 쉽고 가능한가에 대한 용이성

확장의 대상과 확장 방식에 따라 확장성을 다음과 같이 세분화 할 수 있다.

1) 규모 확장성
일반적으로 모든 확장성은 규모 확장성을 의미한다. 규모란 용어는 양적인 측면의 크기를 지칭하는 용어로써 특정 대상만을 한정하지는 않는다. 예를 들어 트래픽 처리량에 대한 규모, 데이터 보관량에 대한 규모, 기능의 종류와 양에 대한 규모 등 얼마든지 수식이 가능하다.

다만, 여기서의 규모 확장성은 아래에 설명하는 다른 확장성과 구분하기 위해 트래픽 처리량에 대한 확장으로 한정하고자 한다.

규모 확장성을 보장하기 위해서는 앞서 살펴본 로드밸런싱과 같이, 동일한 기능을 수행하는 애플리케이션의 복사본을 여러대 구성하여 트래픽 부하를 나눠 가지도록 구성한다. 이런 구성을 Scale out(수평 스케일)이라고도 하며 손쉽게 트래픽 처리량을 확장할 수 있어 흔히 사용되는 방법이다.

규모 확장성을 보장하는 로드밸런싱의 구조를 다시 확인해 보자. Service #1~#3은 모두 동일한 복제본으로 동일한 기능을 수행한다.



2) 기능 확장성
애플리케이션의 기능을 얼마나 손쉽게 추가, 수정할 수 있느냐에 대한 정도이다. 다시 말해, 기존 기능을 확장하거나 새기능을 추가하여 애플리케이션의 능력을 향상시킬 수 있는 가능성에 대한 정도로 풀어 쓸 수 있다.

과거 유행했던 SOA(Service Oriented Architecture)와 근래 유행하는 MSA(Micro Service Architecture)가 바로 기능 확장성 보장하는 아키텍처 구조이다.

MSA는 애플리케이션을 기능 및 역할 관점에서 분리하여 개별 서비스로 구성하고 상호 연동을 통해서 전체 애플리케이션을 구성하는 방식으로 애플리케이션의 독립성과 자율성을 보장함으로써 유지보수와 기능 확장을 용이하게 하는 아키텍처 구조이다.

다음 그림은 애플리케이션이 역할 단위로 분리되어 서로 다른 기능을 제공하는 모습을 보여준다.


3) 데이터 확장성
각각의 애플리케이션이 데이터의 일부분만을 책임지도록 하여 처리 효율을 증가시키거나 데이터 규모에 대한 확장성을 확보하는 기법이다. 데이터 샤딩이나 파티셔닝같이 데이터 자체를 분리하여 저장하는 방식으로 많이 활용되며 경우에 따라서는 애플리케이션 단위의 파티셔닝을 통해 각각이 애플리케이션이 서로 다른 데이터 영역을 책임지게 함으로써 데이터의 처리효율과 애플리케이션의 처리 성능을 향상시킬 수 있다.

다음 그림은 서로 다른 데이터가 서로 다른 저장소에 분리되어 저장된 샤딩된 구조를 보여준다.
여기서 각 Application은 모두 동일한 복제본으로 동일한 기능을 실행하지만 책임지는 데이터 영역이 서로 다르다.


예를 들어, 대량의 데이터에 대한 검색 기능을 개발한다고 할 경우, 다음과 같이 검색 API를 두고 뒷단으로 애플리케이션을 파티셔닝해 그 결과를 조합해서 반환하도록 구성할 수도 있다.

The Scale Cube

'THE ART OF SCALABILITY'라는 책에서는 매우 유용한 3가지 차원의 규모 확장성 모델을 제시한다고, 'Chris Richardson'이 서술한 바 있다.



상단의 그림은 Chris Richardson의 The Scale Cube라는 글에서 발췌해온 것이다. Chris Richardson은 해당 글에서 각 축(axis)에 대해서 설명한다. 글이 짧지만 핵심을 잘 전달해 주고 있으니 일독해 보기를 권장한다.

어느 훌륭한 한국분이 이 글을 번역해서 올려 뒀으니 참고 바란다.
스케일 큐브 (크리스 리차드슨)


X축 확장
애플리케이션의 동일한 복제본을 다수로 구성하여 애플리케이션의 처리 능력을 향상시키는 기법이다.
앞서 살펴본 처리량에 대한 확장성 즉, '규모 확장성'이 바로 이 축에 해당한다.

Y축 확장
애플리케이션의 기능을 역할별로 분리하여 서로 독립적인 서비스로 구성하는 기법이다.
앞서 살펴본 '기능 확장성'이 바로 이 축에 해당한다.

Z축 확장
데이터이 일부만을 책임지도록 하여 데이터 저장과 활용 관점에서 애플리케이션의 처리 능력을 향상시키는 기법이다. 앞서 살펴본 '데이터 확장성'이 바로 이 축에 해당한다


확장성 모델 요약

각각의 확장성 모델을 다음과 같이 하나의 표로 정리해 보았다.


실무 환경

실제 실무환경에서는 각각의 확장성 축이 모두 혼합되어 구성되는 것이 일반적이다. 특히 MSA 아키텍처 구조를 표방하는 애플리케이션들은 거의 대부분 아래와 같은 구조로 설계된다. 즉 모든 축의 확장성을 보장하는 형태로 구성하여 극강의(?) 확장성을 확보한다.

[출처: 마이크로서비스 아키텍처로 개발하기(안재우)]

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