피드로 돌아가기
Dev.toInfrastructure
원문 읽기
10,000 TPS 대응을 위한 분산 아키텍처 설계 및 Trade-off 최적화
System Design at Scale
AI 요약
Context
단순 프로젝트 수준의 설계를 넘어 수백만 사용자의 데이터와 트래픽 스파이크를 처리해야 하는 확장성 한계 직면. 단일 서버 구조의 Scaling 제약과 하드웨어 장애 시 데이터 유실 가능성에 따른 시스템 붕괴 위험 존재.
Technical Solution
- 트래픽 급증 대응을 위한 Load Balancer 및 Auto Scaling 기반의 서비스 지향 아키텍처 설계
- 고가용성 및 Partition Tolerance 확보를 위한 Cassandra 도입과 일관성 보장을 위한 추가 계층 구현
- 서비스 간 결합도 해소 및 비동기 처리를 위한 Kafka, RabbitMQ 기반의 Message Queue 도입
- 데이터베이스 읽기 부하 분산 및 응답 속도 개선을 위한 Redis, Memcached 기반 Caching 계층 구축
- Monolithic 구조에서 Microservices로의 전환을 통한 기능별 독립적 Scaling 및 병렬 개발 환경 조성
Impact
- Auto Scaling 그룹을 통한 최대 500개 인스턴스 확장으로 10,000 requests per second 처리 가능
실천 포인트
- 요구사항 분석 단계에서 Functional/Non-functional Requirements를 명확히 정의했는가 - CAP Theorem에 근거하여 Consistency와 Availability 중 서비스 특성에 맞는 우선순위를 설정했는가 - Message Queue 도입 시 Message Ordering 및 Deduplication 처리 방안을 설계했는가 - Caching 도입 시 데이터 무결성을 위한 Cache Invalidation 정책을 수립했는가