- 앱 스케일링은 100명에서 10만 명 사용자까지 비용과 복잡성이 기하급수적으로 증가하는 반복적인 과정입니다. 📈
- 부하 테스트 도구(Locust)는 실제 환경에 영향을 주지 않고 다양한 사용자 트래픽 시뮬레이션을 통해 병목 현상을 식별하는 데 필수적입니다. 🧪
- 초기 100명 사용자 규모는 저사양 서버(0.3 CPU, 0.3GB RAM)와 PostgreSQL로 월 약 15달러에 운영 가능했습니다. 💰
- 1,000명 사용자 규모에서는 코드 리팩토링(DB 호출 최적화)과 수직 스케일링(CPU 두 배 증설)으로 성능을 개선했으나, Gunicorn 설정 문제가 발생했습니다. ⚙️
- 10,000명 사용자 규모에서는 분산 부하 테스트가 필요했으며, Redis 캐시 도입과 Gunicorn 워커를 비동기(gevent) 방식으로 전환하여 효율성을 높였습니다. 🚀
- 수평 스케일링은 CPU 사용량에 따라 인스턴스를 동적으로 추가하여 트래픽 급증에 유연하게 대응하는 효과적인 방법입니다. ↔️
- 10만 명 사용자 규모에서는 PgBouncer(연결 풀링)와 다수의 고사양 가상 머신(22대, 각 8코어)이 필요했으며, 테스트 비용만으로도 상당한 리소스가 소모되었습니다. 🏗️
- 스케일링 전략은 애플리케이션의 특성(읽기/쓰기 비율, 컴퓨팅 요구사항)에 따라 크게 달라지므로, 지속적인 분석과 최적화가 중요합니다. 📊
- 24시간 365일 안정적인 앱 운영은 트래픽 급증, 설정 오류 등 예측 불가능한 문제들로 인해 매우 어렵고 복잡한 과제입니다. 🤯
- Savala와 같은 PaaS는 배포, DB 호스팅 등을 간소화하여 개발자가 핵심 기능 개발에 집중할 수 있도록 돕는 유용한 도구입니다. ☁️
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