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.

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