스케일 업/다운 VS 스케일 아웃/인

서버 또는 시스템의 성능과 리소스를 조절하는 방식은 수직 확장(Vertical Scaling)과 수평 확장(Horizontal Scaling)으로 나눌 수 있다. 수직 확장은 간단하지만 확장에 한계가 있고, 수평 확장은 확장성은 뛰어나지만 구성과 관리가 복잡할 수 있다.

 

1. 수직 확장(Vertical Scaling)

스케일 업(Scale Up): 하나의 서버나 인스턴스의 CPU, 메모리 등의 사양을 높이는 방식

스케일 다운(Scale Down): 서버나 인스턴스의 사양을 낮추는 방식

 

2. 수평 확장(Horizontal Scaling)

스케일 아웃(Scale Out): 서버나 인스턴스를 여러 대로 늘려 전체 처리 능력을 확장하는 방식

스케일 인(Scale In): 서버 수를 줄여 시스템 전체의 리소스를 축소하는 방식

 

스케일 업 (Scale Up) - 수직 확장 : 기존 서버의 성능을 올려서 확장하는 방법

 

특징

• 더 좋은 CPU, RAM, SSD 등 하드웨어 업그레이드
• 기존 애플리케이션과 구조 변경 없이 성능 향상 가능
• 단일 시스템의 성능 한계가 존재
• 비용이 비싸질 수 있음 (고성능 장비는 가격이 급격히 증가)

예시

• AWS EC2 인스턴스 유형을 t3.micro → m5.large로 변경
• 기존 서버의 RAM을 16GB → 64GB로 업그레이드
• 데이터베이스 서버(MySQL)에서 더 빠른 SSD로 교체

스케일 다운(Scale Down) - 수직 축소 : 서버 성능(리소스 크기)을 줄이는 방식

• Scale Up의 반대 개념
• 기존 서버의 리소스를 줄여서 다운그레이드하는 방식
• 예를 들어, EC2 인스턴스를 m5.large → t3.micro로 변경
• 클라우드 환경에서 비용 절감을 위해 활용

예시

• AWS EC2 인스턴스 유형을 m5.large → t3.micro로 변경하여 비용 절감
• RAM을 32GB → 8GB로 축소해 리소스 최소화
• 일시적으로만 고성능이 필요했던 분석 서버를 낮은 사양으로 다운그레이드

사용 예시 비교

 

1) AWS EC2 인스턴스 타입 변경

• 스케일 업 (Scale Up): t3.micro → m5.large로 변경하여 CPU·RAM 증가
• 스케일 다운 (Scale Down): m5.large → t3.micro로 변경하여 비용 절감

2) 물리 서버 리소스 업그레이드

• 스케일 업: 기존 서버의 RAM을 16GB → 64GB로 업그레이드
• 스케일 다운: SSD → 일반 HDD로 변경해 저장 장치 비용 절감

3) 데이터베이스 서버 사양 조절

• 스케일 업: MySQL 서버를 더 빠른 CPU와 고속 스토리지로 교체
• 스케일 다운: 테스트 환경의 DB 서버를 낮은 사양의 VM으로 교체

구분	스케일 업 (Scale Up)	스케일 다운 (Scale Down)
방법	서버의 CPU, 메모리 등 사양을 업그레이드	서버 사양을 낮춰 리소스 축소
비용	고사양 장비 필요 → 비용 증가	리소스 절감 → 비용 절감
성능 한계	물리적 하드웨어 한계 존재	너무 낮추면 성능 저하 위험
가용성 / 장애 대응	단일 장애 발생 시 전체 서비스 영향 가능성	과도한 축소 시 안정성 저하 위험
적용 사례	데이터베이스 서버, WAS 등 단일 노드 중심 시스템	테스트 환경, 소규모 서비스, 개발용 서버 등

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스케일 아웃 (Scale Out) - 수평 확장 : 서버 개수를 늘려서 확장하는 방법

 

특징

• 여러 대의 서버를 추가하여 로드 분산(Load Balancing)
• 장애 발생 시 일부 서버만 영향을 받아 가용성이 높음
• 클라우드 환경(AWS, GCP, Azure)에서 자동 확장(Auto Scaling) 가능
• 초기 비용이 낮지만, 네트워크 비용 및 운영 복잡도 증가

예시

• AWS Auto Scaling을 사용하여 EC2 인스턴스를 동적으로 늘림
• Kubernetes 클러스터에서 새로운 노드를 추가
• MySQL Replication을 사용하여 읽기 요청을 여러 DB 서버에 분산

스케일 인(Scale In) - 수평 축소 : 서버 개수를 줄이는 방식

• Scale Out(수평 확장)의 반대 개념으로, 서버 개수를 줄이는 방식
• 트래픽이 감소하면 불필요한 리소스를 줄여 비용 절감 가능
• Auto Scaling과 함께 사용하면 클라우드 환경에서 자동 조정 가능

예시

 

• AWS Auto Scaling을 사용하여 EC2 인스턴스 수를 줄임
• Kubernetes에서 사용률이 낮은 Pod 수를 자동 축소
• Apache Web 서버 클러스터에서 유휴 서버를 제거하여 운영 비용 절감

 

사용 예시 비교

 

1) AWS Auto Scaling

• 스케일 아웃 (Scale Out): 낮에 EC2 인스턴스를 10대까지 자동 확장
• 스케일 인 (Scale In): 밤에 트래픽 감소로 3대까지 자동 축소

2) Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

• 스케일 아웃: CPU 사용률이 80% 넘으면 Pod 수 증가
• 스케일 인: CPU 사용률이 30% 미만이면 Pod 수 감소

3) 웹 서비스 인프라

• 스케일 아웃: 평소에 5대의 웹 서버 운영해 트래픽 분산
• 스케일 인: 주말이나 야간에 접속량이 줄면 2대만 유지하여 리소스 절감

구분	스케일 아웃 (Scale Out)	스케일 인 (Scale In)
방법	서버나 인스턴스를 수평적으로 추가	서버나 인스턴스 수를 축소
비용	초기 비용 낮을 수 있으나, 운영비 증가 가능	운영비 절감, 서버 자원 효율화
확장성	유연한 확장 가능, 탄력적 구조	트래픽 감소 시 효율적 축소
가용성 / 장애 대응	고가용성(Failover) 구성 가능, 부하 분산에 유리	부하 관리 유지하며 축소 가능
적용 사례	웹 서비스, 마이크로서비스, Kubernetes, Auto Scaling	트래픽 하락 구간, 예약형 서버 운영 등

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시스템 확장(Scaling) 관련 핵심 개념 정리

Auto Scaling - 자동 확장

• 트래픽 변화에 따라 서버를 자동으로 확장(Scale Out)하거나 축소(Scale In) 하는 기능
• AWS Auto Scaling Group (ASG), Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA)가 대표적인 예시
• 예제:
  • 낮에는 EC2 인스턴스를 10대로 확장 (Scale Out)
  • 밤에는 트래픽이 줄어 EC2 3대만 유지 (Scale In)

Load Balancer - 부하 분산

• 여러 서버에 트래픽을 균등하게 분배하는 장치
• Scale Out(서버 개수 증가) 후, 부하를 자동으로 분산해야 효과적
• AWS ALB (Application Load Balancer), NLB (Network Load Balancer), ELB 등이 있음
• Kubernetes에서는 Ingress Controller 또는 Service Load Balancer 사용

 

Scalability (확장성) vs Elasticity (탄력성)

구분	개념	예시
Scalability (확장성)	시스템이 성장할 때 성능을 확장할 수 있는 능력	EC2 인스턴스를 더 추가하여 트래픽을 처리
Elasticity (탄력성)	트래픽 변화에 따라 리소스를 동적으로 조절	AWS Auto Scaling이 EC2 개수를 자동 조정

 

비유:

• Scalability: 레스토랑이 인기를 끌어 더 많은 테이블을 추가
• Elasticity: 손님이 많아지면 직원을 늘리고, 한산해지면 줄이는 것

Horizontal Scaling(수평 확장) vs Vertical Scaling(수직 확장)

구분	개념	예시
Vertical Scaling (수직 확장, Scale Up)	서버의 CPU, RAM, 디스크를 업그레이드	EC2 t3.micro → m5.large
Horizontal Scaling (수평 확장, Scale Out)	여러 개의 서버를 추가	웹 서버 개수를 2대 → 5대로 증가

 

Kubernetes 관련 확장 개념

• Horizontal Pod Autoscaler (HPA) → CPU 사용량 기준으로 Pod 개수 자동 조정 (Scale Out/In)
• Vertical Pod Autoscaler (VPA) → 개별 Pod의 리소스(CPU, 메모리)를 자동으로 조정 (Scale Up/Down)
• Cluster Autoscaler → 필요에 따라 Kubernetes 노드 개수를 조정 (노드 Scale Out/In)

Serverless Scaling

• Serverless Scaling: 서버를 직접 관리하지 않고, 요청량에 따라 자동 확장
• 서버리스는 자동 확장이 기본 내장되어 있어 운영 부담이 적다  
• 예: AWS Lambda, Google Cloud Functions

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요약

• Scale Up / Scale Down → 서버의 성능을 조절
• Scale Out / Scale In → 서버 개수를 조절
• Auto Scaling → 트래픽 변화에 따라 자동 조정
• Load Balancer → 부하를 분산
• Scalability vs. Elasticity → 확장성과 탄력성의 차이
• Kubernetes HPA, VPA, Cluster Autoscaler → 자동 확장 기능