대규모 소셜 미디어 플랫폼의 시스템 구축 스토리

초기 단계: 단일 서버로 시작

모든 대규모 웹 서비스는 작은 규모에서 시작합니다. 인스타그램과 페이스북도 처음에는 단일 서버로 운영되었습니다.
하나의 웹 서버와 데이터베이스 서버로 구성된 단순한 아키텍처로 시작하여 사용자가 늘어나는 것에 맞춰 점진적으로 시스템을 확장해 나갔습니다.
초기 단계에서는 확장성보다는 제품의 기능과 사용자 경험에 집중했습니다. 하지만 점점 더 많은 사용자가 몰리면서 단일 서버로는 한계에 부딪히게 되었습니다.

부하 분산을 위한 확장

초기 단계를 지나 사용자 수가 급증하자 단일 서버 아키텍처로는 부하를 감당할 수 없게 되었습니다.
이에 따라 부하를 분산시키기 위해 다음과 같은 아키텍처 변화가 이루어졌습니다.

1. 웹 서버 클러스터링

• 로드 밸런서를 도입하여 여러 대의 웹 서버로 트래픽을 분산시켰습니다..
• 이를 통해 단일 지점 장애(SPOF)를 해결하고 확장성을 확보할 수 있었습니다.

2. 데이터베이스 복제와 파티셔닝

• 데이터베이스 부하를 분산시키기 위해 데이터베이스를 복제(Replication)했습니다.
• 사용자 데이터를 파티셔닝하여 여러 데이터베이스 서버에 분산 저장했습니다.

3. 캐싱 계층 도입

• 자주 접근되는 데이터를 메모리 기반 캐시(Redis, Memcached 등)에 임시 저장했습니다.
• 이를 통해 데이터베이스 부하를 줄이고 응답 시간을 단축시켰습니다.

이러한 아키텍처 확장으로 초기 사용자 증가 문제를 해결할 수 있었지만, 데이터와 트래픽이 기하급수적으로 늘어나면서 새로운 문제에 직면하게 되었습니다.

대규모 데이터와 트래픽 처리

인스타그램과 페이스북은 전 세계적으로 수억 명의 활성 사용자를 보유하게 되면서 엄청난 양의 데이터와 트래픽을 처리해야 하는 과제에 부딪혔습니다.
기존 아키텍처로는 한계가 있었기에 다음과 같은 대규모 확장 아키텍처를 구축해야 했습니다.

1. 클라우드 컴퓨팅으로의 전환

• 아마존 웹서비스 (AWS) 등의 클라우드 플랫폼을 도입하여 시스템 자원을 탄력적으로 확장/축소할 수 있게 되었습니다.
• 자동화된 가상 머신 프로비저닝을 통해 필요 시 즉시 새로운 서버 자원을 확보할 수 있었습니다.

2. 분산 시스템 아키텍처 구축

• 수많은 서버로 애플리케이션을 분산시켰습니다.
• 로드밸런싱과 서비스 디스커버리로 유연하게 트래픽을 분산 처리할 수 있게 되었습니다.

3. 분산 데이터 저장소 활용

• 데이터를 단일 데이터베이스가 아닌 분산 데이터베이스(Cassandra, HBase 등)에 저장했습니다.
• 이를 통해 대규모 데이터에 대한 높은 가용성과 확장성을 확보할 수 있었습니다.

4. 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 구축

• 정적 콘텐츠를 전세계에 분산된 CDN 서버를 통해 전송하게 되었습니다.
• 사용자 근처에서 콘텐츠를 제공함으로써 대기시간을 줄일 수 있었습니다.

5. 마이크로서비스 아키텍처 적용

• 애플리케이션을 작은 독립적인 서비스 단위로 분리하여 개발, 배포, 확장성을 높였습니다.
• 필요한 서비스만 확장하면 되므로 효율적으로 자원을 사용할 수 있었습니다.

마무리

이와 더불어 자동화된 인프라 관리, 지속적인 모니터링과 최적화 작업 등이 계속해서 이루어지고 있습니다.
끊임없는 혁신과 기술 발전을 통해 대규모 사용자 요구에 지속적으로 대응할 수 있는 시스템 구축이 가능해졌습니다.

과거와 달리 현재는 대규모 트래픽과 데이터 처리를 위한 기술과 아키텍처가 잘 갖춰져 있습니다.
하지만 서비스가 성장할수록 늘 새로운 과제가 대두되기 마련입니다. 이에 인스타그램과 페이스북은 지속적인 연구와 혁신을 통해 첨단 기술을 도입하고 시스템을 계속해서 개선해 나가고 있습니다.
현재의 성공 뒤에는 이러한 과정이 자리 잡고 있었습니다.

레퍼런스

• 인스타그램 기술 블로그
• 페이스북 기술 블로그
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