데이터베이스를 수평으로 확장(Horizontal Scaling)
수평 확장은 데이터베이스의 처리 용량과 저장 용량을 늘리기 위해 여러 서버 또는 노드에 데이터를 분산시키는 것을 말합니다. 수평으로 확장할 때 데이터는 세그먼트로 분할되어 병렬로 작동하는 여러 서버에 저장됩니다. 이 프로세스는 워크로드를 분산하고 시스템의 전반적인 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
데이터베이스 수직 확장(Vertical Scaling)
수직 확장은 하드웨어를 업그레이드하거나 특정 서버의 처리 능력을 높여 데이터베이스의 부하 처리 능력을 높이고 성능을 향상시키는 프로세스입니다. 수직 확장은 여러 서버에 데이터를 분산하는 대신 단일 서버의 리소스 및 처리 능력을 향상시키는 데 중점을 둡니다. 리소스에는 메모리, CPU, 스토리지 및 네트워크 대역폭이 포함됩니다.
두 확장 방법 모두 고유한 장점과 단점이 있습니다. 수평적 확장은 확장성과 부하 수용 능력을 증가시키지만 데이터 배포 및 동기화 프로세스가 필요합니다. 수직 확장은 배포 및 관리가 쉽지만 단일 서버의 리소스에 의해 제한됩니다. 이 두 가지 방법 중 선택은 프로젝트의 특정 요구 사항, 규모 및 환경에 따라 다릅니다.
수평 또는 수직 스케일링을 사용해야 합니까?
데이터베이스를 수평 또는 수직으로 확장하는 것은 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다. 다음은 수평 및 수직 스케일링 중에서 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 경우입니다.
수평적 확장
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데이터 양이 많은 프로젝트: 프로젝트에 대용량 데이터 처리가 포함되고 높은 시스템 처리량이 필요한 경우 수평적 확장이 유리할 수 있습니다. 여러 서버에 데이터를 분산하면 병렬 처리를 활용하고 시스템의 부하 용량을 늘릴 수 있습니다.
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확장성의 유연성: 프로젝트에 처리 및 저장 기능을 빠르게 향상시키기 위해 유연한 확장성이 필요한 경우 수평적 확장이 좋은 선택입니다. 기존 클러스터에 새 서버를 추가하여 워크로드를 확장하고 분산할 수 있습니다.
수직 확장
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리소스 증대가 필요한 프로젝트: 프로젝트에서 메모리, CPU 또는 스토리지 용량 증가와 같이 기존 서버의 리소스를 강화해야 하는 경우 수직 확장이 적합한 접근 방식입니다. 이는 여러 서버에 데이터를 배포할 필요가 없는 소규모 데이터 세트 또는 프로젝트를 처리할 때 특히 유용합니다.
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단순화된 관리에 대한 강조: 프로젝트가 단순화된 관리 및 운영을 우선시하는 경우 수직 확장이 편리한 선택입니다. 분산 클러스터를 관리하는 대신 단일 서버에서 리소스를 향상하고 최적화하기만 하면 됩니다.
그러나 이는 일반적인 지침이며 수평 또는 수직 확장 여부를 결정하기 전에 프로젝트의 특정 요구 사항과 상황을 고려하는 것이 중요합니다.