샤딩 설명: 샤딩이란 무엇이며 확장에 어떻게 도움이 되는가

샤딩은 컴퓨팅에서 데이터 세트 또는 계산 작업을 샤드라고 하는 더 작고 관리하기 쉬운 부분으로 나누어 성능과 확장성을 향상시키는 방법입니다. 각 샤드는 전체 데이터 세트의 개별적이고 독립적인 부분 집합이며, 다른 샤드와 별도로 저장되거나 처리될 수 있습니다.

이 기술은 다음과 같은 분야에 널리 적용됩니다.

• 데이터베이스: 분산 데이터베이스 시스템에서 샤딩은 데이터베이스를 더 작은 조각으로 분할하는 것을 포함합니다. 각 샤드는 일반적으로 동일한 스키마를 갖지만 서로 다른 데이터 행을 포함합니다.
• 블록체인: 블록체인 네트워크에서 샤딩은 시스템의 단일 부분에 과부하가 걸리는 것을 방지하기 위해 검증 및 저장 책임을 여러 노드에 분산합니다.

샤딩을 사용하는 이유는 무엇인가요?

시스템이 성장함에 따라 인프라에 대한 요구 사항도 증가합니다. 예를 들어, 초당 수천 건의 쿼리를 수신하는 데이터베이스는 단일 서버나 시스템에 저장될 경우 성능 유지에 어려움을 겪을 수 있습니다. 샤딩은 다음과 같은 기능을 통해 이러한 병목 현상을 해결하는 방법을 제공합니다.

• 병렬 처리: 각 샤드는 개별 워크로드를 동시에 처리할 수 있어 처리량이 향상됩니다.
• 리소스 분산: 여러 머신에 데이터를 분산하면 메모리 사용을 최적화하고, CPU 사용률을 높이며, 스토리지 용량을 확장할 수 있습니다.
• 제어된 성장: 조직은 전체 시스템을 교체하는 대신 필요에 따라 새로운 샤드를 추가하여 예측 가능한 방식으로 확장할 수 있습니다.

개념적으로 샤딩은 큰 스프레드시트를 여러 개의 작은 스프레드시트로 나누는 것과 같습니다. 각 스프레드시트는 독립적으로 관리되지만, 모두 합쳐져 전체 데이터 세트를 구성합니다.

샤딩을 구현하는 주요 이유 중 하나는 시스템 확장성을 개선하는 것입니다. 사용자 기반이 증가하고 애플리케이션이 더 많은 데이터를 수집함에 따라 시스템은 성능 저하 없이 더 많은 부하를 처리할 수 있어야 합니다. 샤딩은 다음과 같은 몇 가지 주요 방식으로 이러한 과제에 대한 실질적인 해결책을 제공합니다.

수평 확장의 장점

샤딩은 수평 확장의 한 형태이며, 스케일아웃 아키텍처라고도 합니다. 점점 더 강력해지는 단일 머신(수직적 확장)에 의존하는 대신, 성능이 떨어지는 여러 머신을 함께 사용할 수 있습니다.

• 확장성: 필요에 따라 새 서버에 새 샤드를 추가하여 시스템을 점진적으로 확장할 수 있습니다.
• 비용 효율성: 고성능 머신 하나를 운영하는 것보다 여러 대의 일반 머신을 운영하는 것이 더 저렴한 경우가 많습니다.
• 안정성: 하나의 샤드에 장애가 발생하더라도 전체 시스템이 중단되는 것은 아니므로 복원력이 향상됩니다.

부하 분산 및 성능

각 샤드는 작업 부하의 일부만 처리하므로 샤딩은 전반적인 시스템 성능을 향상시킵니다. 쓰기 및 읽기 작업이 분산되어 지연 시간이 단축되고 단일 서버 과부하가 방지됩니다.

• 쿼리 효율성: 데이터베이스는 샤드당 검색하는 행 수를 줄여 쿼리를 더 빠르게 실행할 수 있습니다.
• 쓰기 효율성: 수신 데이터가 여러 샤드에 동시에 기록되어 삽입 속도가 빨라지고 백로그 위험이 줄어듭니다.

실제 애플리케이션

수많은 대규모 시스템에서 샤딩을 효과적으로 활용합니다.

• Google과 Facebook: 이들은 데이터베이스 샤딩을 사용하여 데이터 가용성과 속도를 유지하면서 글로벌 트래픽을 지원합니다.
• 이더리움 2.0: 이더리움은 블록체인에서 네트워크 혼잡 및 확장성 문제를 해결하기 위해 샤딩을 구현하고 있습니다.

따라서 기능적 분리 및 분산 리소스 관리를 통해 샤딩은 시스템 성장과 대규모 환경에서의 안정적인 성능을 가능하게 하는 강력한 도구가 됩니다.

샤딩은 확장성 측면에서 상당한 이점을 제공하지만 신중한 계획이 필요한 몇 가지 과제도 야기합니다. 샤딩은 보편적인 해결책이 아니며, 향후 운영 문제를 방지하기 위해 신중하게 적용해야 합니다.

샤딩의 주요 과제

샤딩이 제대로 설계되거나 실행되지 않을 경우 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

• 애플리케이션 로직의 복잡성: 애플리케이션은 데이터가 어떻게 분할되고 특정 데이터가 어디에 있는지 알아야 합니다.
• 데이터 재분배: 데이터 분포가 불균등해지면 특정 샤드가 핫스팟이 되어 성능 병목 현상을 유발할 수 있습니다.
• 크로스 샤드 트랜잭션: 여러 샤드에 걸쳐 운영되는 경우 일관성을 유지하기 위해 조정과 복잡한 트랜잭션 관리가 필요합니다.
• 운영 오버헤드: 샤드가 많을수록 움직이는 부분이 많아져 모니터링, 보안 및 백업이 더욱 어려워집니다. 복잡합니다.

효과적인 샤딩 전략

샤딩의 이점을 극대화하고 동시에 문제점을 완화하기 위한 모범 사례는 다음과 같습니다.

• 적절한 샤딩 키 선택: 샤딩 키 선택은 매우 중요합니다. 데이터 불균형 및 핫스팟을 방지하기 위해 워크로드를 균등하게 분산해야 합니다.
• 모니터링 및 분석: 정기적인 감사를 통해 샤드의 균형을 유지합니다. 모니터링 도구는 이상 징후를 조기에 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 크로스 샤드 활동 최소화: 로직을 단순화하고 성능을 향상시키기 위해 애플리케이션을 주로 단일 샤드 내에서 작동하도록 설계합니다.
• 자동화된 리샤딩 도구: 최신 시스템에는 부하 변화에 따라 데이터를 동적으로 재할당하는 도구가 함께 제공되는 경우가 많습니다.

디자인 씽킹에서의 샤딩

샤딩 아키텍처를 설계하려면 선견지명이 필요합니다. 기존 모놀리식 시스템을 리팩토링하는 것보다 처음부터 샤딩을 염두에 두고 구축하는 것이 더 쉽습니다. 기업들은 세분화된 제어 및 적응성을 위해 샤딩 아키텍처와 잘 어울리는 마이크로서비스 및 서버리스 모델을 점점 더 많이 도입하고 있습니다.

요약하자면, 샤딩은 시스템 확장, 지연 시간 단축, 대용량 데이터 관리를 위한 검증된 기술입니다. 하지만 샤딩의 함정을 방지하고 잠재력을 최대한 발휘하려면 전략적 계획, 숙련된 실행, 그리고 지속적인 유지 관리가 필요합니다.