J.one_DevNote

대규모 서비스를 위해서는 급격한 트래픽 변화를 대응하여 안정적인 서비스를 제공하여야한다. 따라서 트래픽을 분산시키기위한 분산 처리 기술은 매우 중요하다. 분산 처리 기술의 종류 스케일 업(Scale Up) 스케일 아웃(Scale Out) 로드밸런싱(Load Balancing) 오토 스케일링(Auto Scailing) 데이터베이스 샤딩(Database Sharding) 데이터베이스 레플리카(Database Replica) 스케일업(Scale Up) Scale Up 방식은 서버에 고성능CPU, 메모리 확장, SSD 등 서버의 스펙을 높이는 수직 확장하는 방식이다. 장점 구축 설계가 쉽다 여러대의 서버에 데이터 일관성을 유지해야하는 작업이 필요하지 않다 컨트롤러나 네트워크 비용이 별도로 발생하지 않는다. 단점..

DB의 종류 RDBMS(관계형 데이터 베이스) HDD 혹은 SSD같은 보조기억 장치에 데이터를 저장한다. 행과 열이 존재한다, 쉽게 생각해서 엑셀과 같다. 데이터를 저장하는 공간의 형식이 정해져있다. 관계라는 것을 통하여 데이터와의 연결고리를 만든다. 중복되는 데이터가 없고, 관계를 통하여 관련된 값을 한번에 변경할 수 있다. SQL이라는 언어를 사용해야만 데이터에 접근할 수 있다. 관계라는 속성때문에 성능을 향상시키기 위해서는 하드웨어의 스펙이 상승되어야만한다. 샤딩이라는 것을 통해서 분리를 할 수는 있지만, 매우 어렵다. 대표적으로 MySQL, Oracle, PostgreSQL가 있다. NoSQL HDD 혹은 SSD같은 보조기억 장치에 데이터를 저장한다. Key-Value의 방식으로 데이터를 저장한다..