Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revisionPrevious revision
concurrency_and_parallelism [2021/04/12 06:57] – [Scala] Futures and Promises ledyxconcurrency_and_parallelism [2022/10/28 16:00] (current) – [Scale Cube] U → Y 오타 수정 ledyx
Line 37: Line 37:
   * X axis scailing : 복제. 서버 앞에 Load Balencer를 설정하여 Traffic 분산, 높은 가용성 제공. Monolithic system에서 많이 사용하는 스케일링 방법.   * X axis scailing : 복제. 서버 앞에 Load Balencer를 설정하여 Traffic 분산, 높은 가용성 제공. Monolithic system에서 많이 사용하는 스케일링 방법.
     * 단점 : 기능 수정시 전체 애플리케이션을 새로 배포해야 한다. 그리고 자체적인 스케일링 프로파일을 가질 수 없음. (처리량에 따라 가변적일 수 없음.) 그렇기에 자원(CPU, RAM)은 다다익선이어야 함.     * 단점 : 기능 수정시 전체 애플리케이션을 새로 배포해야 한다. 그리고 자체적인 스케일링 프로파일을 가질 수 없음. (처리량에 따라 가변적일 수 없음.) 그렇기에 자원(CPU, RAM)은 다다익선이어야 함.
-  * axis scailing : 분할. 기능별로 애플리케이션 배포.+  * axis scailing : 분할. 기능별로 애플리케이션 배포.
     * 단점 : 잘못된 MSA 선택은 복잡도 증가.     * 단점 : 잘못된 MSA 선택은 복잡도 증가.
   * Z axis scailing : 복제 + 분할. 같은 서비스 컴포넌트를 모든 서버에 복제하지만, 각 서버는 **일부 데이터만**을 다룬다. 일반적으로 **Sharding**으로 알려짐. 대표적인 예시가 In-memory caching (like Redis)   * Z axis scailing : 복제 + 분할. 같은 서비스 컴포넌트를 모든 서버에 복제하지만, 각 서버는 **일부 데이터만**을 다룬다. 일반적으로 **Sharding**으로 알려짐. 대표적인 예시가 In-memory caching (like Redis)
concurrency_and_parallelism.1618207048.txt.gz · Last modified: 2021/04/12 06:57 by ledyx