스케일 업(Scale-Up) vs 스케일 아웃(Scale-Out)
백엔드 시스템을 운영하다 보면 서버의 처리 능력이 한계에 도달하는 경우가 발생합니다. 이때 스케일 업(Scale-Up) 또는 스케일 아웃(Scale-Out) 전략을 고려할 수 있습니다.
1. 스케일 업(Scale-Up)
기존 서버의 성능을 업그레이드하여 처리 능력을 향상하는 방법입니다.
✅ 특징
- CPU, RAM, 디스크 등의 사양을 업그레이드하여 성능을 높임
- 물리적인 서버 교체 없이 쉽게 적용 가능
- 단일 서버의 성능이 향상되므로 추가적인 인프라 관리 부담이 없음
✅ 장점
✔ 상대적으로 간단한 업그레이드로 성능을 향상 가능
✔ 어플리케이션 코드 변경이 불필요
✔ 네트워크 및 시스템 복잡도가 증가하지 않음
❌ 단점
❌ 서버의 성능에는 한계가 있어 무한정 확장 불가능
❌ 장애 발생 시 시스템 전체가 영향을 받을 위험 존재
❌ 고사양 장비는 비용이 높아질 가능성이 있음
💡 예시
- AWS EC2 t2.micro → t2.small으로 업그레이드
- 기존 서버의 RAM 16GB → 32GB, CPU 4코어 → 8코어로 확장
2. 스케일 아웃(Scale-Out)
비슷한 사양의 서버를 추가하여 부하를 분산하는 방식입니다.
✅ 특징
- 여러 대의 서버를 사용하여 트래픽을 분산 처리
- 로드 밸런서(Load Balancer)를 활용하여 부하 분산
- 서버 한 대의 장애 발생 시 다른 서버가 처리 가능
✅ 장점
✔ 서버를 점진적으로 추가할 수 있어 확장성이 뛰어남
✔ 장애 발생 시 시스템 전체가 다운되지 않고 고가용성(High Availability) 보장
✔ 트래픽 증가에 유연하게 대응 가능
❌ 단점
❌ 여러 서버를 관리해야 하므로 운영 및 유지보수 부담 증가
❌ 로드 밸런서 설정 및 데이터 일관성 유지에 대한 추가적인 고려 필요
❌ 네트워크 비용 증가 가능
💡 예시
- EC2 인스턴스를 여러 개 추가하고 로드 밸런서(ALB, NLB)를 사용하여 트래픽 분산
- Redis Cluster 또는 MySQL Replication을 활용하여 다중 서버 환경 구성
3. 스케일 업 vs 스케일 아웃 비교
| 구분 | 스케일 업 (Scale-Up) | 스케일 아웃 (Scale-Out) |
|---|---|---|
| 확장 방식 | 서버 사양을 업그레이드 | 서버 개수를 늘림 |
| 확장 한계 | 물리적인 업그레이드 한계 존재 | 필요에 따라 무한 확장 가능 |
| 비용 | 고사양 장비 확보 시 비용 상승 가능 | 초기 비용 낮고 필요할 때 확장 가능 |
| 운영 복잡도 | 단일 서버 관리로 간단함 | 여러 서버 관리로 복잡함 |
| 가용성 | 서버 장애 발생 시 전체 다운 가능성 있음 | 서버 장애 시 다른 서버가 처리 가능 |
4. 어떤 경우에 어떤 전략을 사용할까?
- 트래픽 증가가 예상되지 않고, 특정 서버의 성능만 개선하면 되는 경우 → 스케일 업
- 트래픽이 지속적으로 증가하거나, 장애 대응이 중요한 경우 → 스케일 아웃
5. 결론
스케일 업과 스케일 아웃은 각각 장단점이 있으며, 서비스의 특성과 요구 사항에 따라 적절한 확장 방법을 선택해야 합니다.
대부분의 대규모 서비스는 초기에는 스케일 업을 고려하지만, 일정 규모 이상이 되면 스케일 아웃 방식으로 전환하여 확장성을 확보합니다.
📚 참고 자료
알고리즘은 백준 허브를 통해 github에 꾸준히 올리고 있습니다.🙂