시스템 설계 면접을 볼 때, 때로는 시스템 용량이나 성능 요구사항을 개략적으로 추정해 보라는 요구를 받게 된다.

개략적인 규모 추정 (back-of-the-envelope estimation)

보편적으로 통용되는 성능 수치상에서 사고 실험(thought experiments)을 행하여 추정치를 계산하는 행위로서, 어떤 설계가 요구사항에 부합할 것인지 보기 위한 것

개략적 규모 추정을 효과적으로 해 내려면 규모 확장성을 표현하는 데 필요한 기본기에 능숙해야 한다. 특히, 2의 제곱수나 응답지연 값, 그리고 가용성에 관계된 수치들을 기본적으로 잘 이해하고 있어야 한다.

2의 제곱수

분산 시스템에서 다루는 데이터 양은 엄청나게 커질 수 있으나 그 계산법은 기본을 크게 벗어나지 않는다. 제대로 된 계산 결과를 얻으려면 데이터 볼륨의 단위를 2의 제곱수로 표현하면 어떻게 되는지를 우선 알아야 한다. 최소 단위는 1바이트이고, 8비트로 구성된다. ASCII 문자 하나가 차지하는 메모리 크기가 1바이트이다.

모든 프로그래머가 알아야 하는 응답지연 값

2010년에 공개된 자료이지만, 아직도 이 수치들은 컴퓨터 연산들의 처리 속도가 어느 정도인지 짐작할 수 있게 해준다.

2020년 기준으로 시각화한 수치이다.

제시된 수치들을 분석하면 다음과 같은 결론을 낼 수 있다.

• 메모리는 빠르지만 디스크는 아직도 느리다.
• 디스크 탐색은 가능한 한 피해야 한다.
• 단순한 압축 알고리즘은 빠르다.
• 데이터를 인터넷으로 전송하기 전에 가능하면 압축하라.
• 데이터 센터는 보통 여러 지역에 분산되어 있고, 센터들 간에 데이터를 주고받는 데는 시간이 걸린다.

가용성에 관계된 수치들

고가용성(high availability)은 시스템이 오랜 시간 동안 지속적으로 중단 없이 운영될 수 있는 능력을 지칭하는 용어이다. 고가용성을 표현하는 값은 퍼센트로 표현하는데, 100%는 시스템이 단 한 번도 중단된 적이 없었음을 의미한다. 대부분의 서비스는 99%에서 100% 사이의 값을 갖는다.
SLA(Service Level Agreement)는 서비스 사업자가 보편적으로 사용하는 용어로, 서비스 사업자와 고객 사이에 맺어진 합의를 의미한다. 이 합의에는 서비스 사업자가 제공하는 서비스의 가용시간(uptime)이 공식적으로 기술되어 있다. 아마존, 구글, 그리고 MS 같은 사업자는 99% 이상의 SLA를 제공한다. 가용시간은 관습적으로 숫자 9를 사용해 표시한다. 9가 많으면 많을수록 좋다고 보면 된다.

예제: 트위터 QPS와 저장소 요구량 측정

다음 제시된 수치들은 연습용이며 트위터의 실제 성능이나 요구사항과는 아무 관계가 없다.

가정

• 월간 능동 사용자는 3억 명이다.
• 50%의 사용자가 트위터를 매일 사용한다.
• 평균적으로 각 사용자는 매일 2건의 트윗을 올린다.
• 미디어를 포함하는 트윗은 10% 정도이다.
• 데이터는 5년간 보관된다.

추정

QPS(Query Per Second) 추정치

• 일간 능동 사용자(Daily Active User, DAU) = 3억 * 50% = 1.5억
• QPS = 1.5억 * 2트윗/24시간/3600초 = 약 3500
• 최대 QPS(Peek QPS) = 2 * QPS = 약 7000

미디어 저장을 위한 저장소 요구량

• 평균 트윗 크기
  - tweet_id에 64바이트
  - 텍스트에 140바이트
  - 미디어에 1MB

• 미디어 저장소 요구량: 1.5억 * 2 * 10% & 1MB = 30TB / 일

• 5년간 미디어를 보관하기 위한 저장소 요구량: 30TB * 365 * 5 = 약 55PB

개략적인 규모 추정 계산의 팁

개략적인 규모 추정과 관계된 면접에서 가장 중요한 것은 문제를 풀어 나가는 절차다. 올바른 절차를 밟느냐가 결과를 내는 것보다 중요하다. 면접자가 보고 싶어 하는 것은 여러분의 문제 해결 능력일 것이다. 이에 도움될 몇 가지 팁이 있다.

• 근사치를 활용한 계산(rounding and approximation)
  - 면접장에서 복잡한 계산을 하는 것은 어려운 일이다. 예를 들어 "99987/9.1"의 계산 결과는 무엇인가? 그러나 이런 데 시간을 쓰는 것은 낭비다. 계산 결과의 정확함을 평가하는 목적이 아니라서다. 그러니 적절한 근사치를 활용하여 시간을 절약하자. 방금 살펴본 수식은 "100,000/10"로 간소화 할 수 있다.

• 가정(assumption)들은 적어둬야 한다

• 단위(unit)를 붙여야 한다.
  - 5라고만 적으면 5KB인지 5MB인지 알 수 없다. 단위를 붙이는 습관을 들여두면 모호함을 방지할 수 있다.
  

• 많이 출제되는 개략적 규모 추정 문제는 QPS, 최대 QPS, 저장소 요구량, 캐시 요구량, 서버 수 등을 추정하는 것이다. 면접에 임하기 전에 이런 값들을 미리 계산하는 연습을 미리 하도록 하자!