스택큐힙리스트

🚀 왜 이 논쟁이 뜨거운가?트래픽이 폭증할 때 “서버를 더 세울까, 데이터베이스를 쪼갤까?”는 모든 서비스의 고민거리입니다. AWS·GCP 같은 클라우드에서 오토스케일링은 클릭 몇 번이면 가능하지만, 비용과 아키텍처 복잡도는 방향마다 극과 극으로 갈립니다. 오늘은 로드밸런서 기반 수평 확장과 데이터베이스 확장(스케일-업·아웃)을 실전 관점에서 비교해 보겠습니다.1. 로드밸런서 기반 수평 확장 🌐개념: 애플리케이션 서버(웹·API)를 여러 대로 늘리고 앞단에 ALB/NLB 같은 로드밸런서를 두어 트래픽을 분산합니다.장점즉각적 대응: EC2 오토스케일링 그룹, Kubernetes HPA 등으로 몇 분 만에 인스턴스를 추가.무중단 배포: 블루-그린·카나리 배포가 쉬워 서비스 가용성 ↑.계층 분리: 애플리케..

🔍 왜 Redis 캐시 정책이 중요한가?트래픽이 몰릴수록 메모리는 금쪽같습니다. LRU(Least Recently Used), LFU(Least Frequently Used), TTL(Time-To-Live) 세 가지 정책을 제대로 이해하면 과금을 줄이고 응답 속도는 높이는 ‘캐싱 최적화 치트키’를 얻게 됩니다.1. LRU ― 최근에 안 쓴 놈부터 아웃어떻게 작동하나?마지막으로 조회된 시점을 기준으로 오래된 키를 제거합니다.실전 포인트세션 스토어: 로그인 세션처럼 ‘최근 사용 여부’가 가치 판단의 전부일 때 적합.단점: 인기 급상승 키가 폭발적으로 생기면 단기 트래픽 폭주에 취약.현장 사례국내 한 커머스사가 장바구니 데이터를 LRU로 캐싱하다가 ‘타임딜’ 시작과 동시에 인기 상품 정보가 밀려나 502 ..

📄 본문1. 처리량 vs 응답 시간응답 시간(TTFB, TTLB) : 최초 바이트 도착 시간과 마지막 바이트 도착 시간. 특히 네트워크 상태나 응답 크기에 따라 TTFB와 TTLB 간 격차가 크게 벌어질 수 있어요. 응답 시간 단축을 위해 DB 연동과 외부 API 연동 쪽부터 살펴봐야 합니다. 처리량(TPS/RPS) : 초당 얼마나 많은 요청을 처리할 수 있는지. TPS가 한계를 넘으면 요청이 대기하게 되고, 결과적으로 응답 지연이 발생하죠.2. 서버 성능 개선 기초병목(Bottleneck) 지점 식별:모니터링 도구 없이도 로그 기반으로 응답 시간 지연 구간을 찾아낼 수 있어요. 대부분 DB나 외부 API 호출 구간에서 문제 발생빈도가 높습니다. 스케일링 전략:수직 확장(Scale-Up): CPU, 메..

1. 무슨 일이 벌어졌나도널드 트럼프 전 미국 대통령이 8월 1일부터 한국산 모든 수입품에 일괄 25% 관세를 예고했습니다. 일본과 함께 ‘동맹국’이 타깃이 된 첫 사례로, 트럼프는 “무역적자와 비관세 장벽을 해소하기 위한 조치”라고 주장했죠. 2025년 현재 미국 평균 관세율은 15%를 넘어서며 사실상 글로벌 무역 전면전에 가깝다는 평가입니다. 2. 1차 충격: 개발자 수요, 하드웨어·현장 중심 업종부터 ‘급제동’자동차·가전·부품사: 대미 수출 비중이 큰 대기업들이 긴축 모드로 전환하면, 사내 SW 개발 조직의 외주·계약직부터 감축될 가능성이 큽니다.산업용 SW 벤더: 설비 자동화·MES를 공급해 온 중견 SI업체도 신규 프로젝트가 연기될 수 있습니다.프리랜서·컨트랙터: 미국 고객을 직접 상대하는 개발..