수직 확장 프라이빗 클라우드
수직적 확장은 필요에 따라 서버(데이터베이스 또는 애플리케이션 서버는 여전히 하나)에 더 많은 리소스(CPU/RAM/DISK)를 추가하는 것을 의미합니다.
수직 확장(Vertical Scaling)은 중견기업은 물론 중소기업의 애플리케이션과 제품에 가장 일반적으로 사용됩니다. 가상 비율의 가장 일반적인 예 중 하나는 고가의 하드웨어를 구입하여 이를 가상 머신 하이퍼바이저(VMWare ESX)로 사용하는 것입니다.
수직적 확장은 일반적으로 서버 하드웨어의 업그레이드를 의미합니다. 수직으로 확장하는 이유에는 IOPS(입력/출력 작업) 증가, CPU/RAM 용량 및 디스크 용량 증폭이 포함됩니다.
그러나 가상화를 사용한 후에도 향상된 성능을 목표로 할 때마다 수평 확장을 사용할 때보다 가동 중지 시간이 발생할 위험이 훨씬 더 높습니다.
수평적 확장
수평적 비율은 필수 기술입니다 – (서버) 서비스의 고가용성이 필요할 때마다
수평 확장에는 서버나 데이터베이스에 더 많은 처리 장치나 물리적 시스템을 추가하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 클러스터의 노드 수를 늘리고, 키 공간을 더 넓게 분산시키고, 클라이언트 연결을 위한 추가 엔드포인트를 제공하여 각 구성원 노드의 책임을 줄이는 것이 포함됩니다. 수평 확장은 역사적으로 높은 수준의 컴퓨팅과 애플리케이션 및 서비스에 훨씬 더 많이 사용되었습니다.
이는 각 개별 노드의 용량을 변경하지는 않지만 별도의 서버 노드 간의 분산으로 인해 부하가 감소합니다.
조직이 수평 확장을 선택해야 하는 몇 가지 이유에는 I/O 동시성 증가, 기존 노드의 로드 감소, 디스크 용량 증가 등이 있습니다.
인터넷과 특정 웹 서비스는 수평적 진행의 사용을 증가시켰습니다. Google(Gmail, YouTube), Yahoo, Facebook, EBay, Amazon 등과 같이 잘 알려진 웹 서비스를 제공하는 대부분의 거대 기업은 수평적 확장을 많이 사용하고 있습니다.
견과류 껍질에는
차이점
수평 확장은 각 노드에 데이터의 일부만 포함되는 데이터 분할을 기반으로 하는 경우가 많습니다. 수직 확장의 경우 데이터는 단일 노드에 상주합니다. 여기서 비율은 CPU와 RAM 리소스 간에 부하를 분산시켜 멀티 코어를 통해 수행됩니다.
어느 것이 더 실현 가능합니까?
기존 풀에 더 많은 머신을 추가할 수 있으므로 수평 확장 또는 동적으로 확장하는 것은 매우 쉽습니다. 반대로 수직 확장은 단일 시스템의 용량으로 제한되는 경우가 많습니다. 해당 용량을 초과하는 시퀀스는 가동 중지 시간을 초래하며 상한이 있습니다.
수평적 확장의 좋은 예 중 하나는 Cassandra, MongoDB이고 수직적 확장의 좋은 예는 MySQL입니다. 작은 기계에서 더 큰 기계로 전환하면 수직 비율을 쉽게 달성할 수 있습니다. 하지만 여기에는 가동 중지 시간이 포함됩니다.
우수한 성능 문제를 달성해야 하는 경우 클라우드 환경에서 수직 비율이나 수평 확장 중 하나를 사용하거나 둘 다를 사용할 수 있습니다. 기존 비율 모델보다 상대적으로 훨씬 우수하고 가동 중지 시간 없이 최고의 성능을 제공하는 것으로 알려진 자동 확장 가능 모델은 거의 없습니다.
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