Internet Scale Service Arichitecture

1. Internet Scale Service
강대명 (CHARSYAM@NAVER.COM)

2. WHO AM I?
Udemy Data Engineer
Kakao Story-Senior Backend Engineer
Naver Mail-Senior Backend Engineer

3. Internet Scale Service

4. Internet Scale Service
Massive Trafific
Huge Users/Data
Many IDC(or Regions)

5. Origin
James Hamilton - AWS Vice President
Paper
On Designing and Deploying Internet-Scale
Services
https://www.usenix.org/legacy/event/lisa
07/tech/full_papers/hamilton/hamilton_h
tml/

6. Internet Scale Service
실제적으로는 하드웨어/소프트웨어 인프라 전반에
관한 이야기
Check List
https://gist.github.com/acolyer/95ef238
02803cb8b4eb5

7. 질문 #1!!!
우리의 서비스는 어떻게 구성되었나요?

8. 질문 #2!!!
우리의 서비스는 Elastic 한가요?
Elastic
Scaling
Resiliency

9. SPOF
Single Point Of Failure

10. SPOF
API Server
DB Server
한대의 물리 서버

11. SPOF
API Server
DB Server
한대의 물리 서버

12. SPOF
API Server DB ServerClientClientClient

13. SPOF
API Server DB ServerClientClientClient

14. SPOF
API Server DB ServerClientClientClient

15. SPOF
ClientClientClient
API
Server
API
Server
API
Server
Master
DB
Slave
DB

16. Name Service - DNS
ClientClientClient
API
Server
API
Server
API
Server
Master
DB
Slave
DB

17. DNS Query Result
Domain IP
www.naver.com 125.209.222.142
202.179.177.21
www.google.com 203.233.96.58
203.233.96.57
203.233.96.56

18. DNS로만 한다면
서버가 죽었을땐?
(DNS TTL?)

19. Name Service - LB
ClientClientClient
API
Server
API
Server
API
Server
L
B
Master
DB
Slave
DB

20. Stateless
Shared Nothing

21. Stateless

22. Stateless 하지 않다면?
ClientClientClient
API
Server
API
Server
API
Server
L
B
Master
DB
Slave
DB

23. Stateless 하지 않으면?
부하가 많아서 서버를 늘렸는데…
기존 사용자가 새 서버를 이용할 수 있을까?
부하가 없어서 서버를 줄였는데…
기존 사용자가 없는 서버를 찾는다면?

24. Sticky Session?

25. Stateless 의 장단점
장점
추가/제거가 쉽다
단점
결국 Stateful 한 서비스에 의존하게 된다.(조삼모사)
크고 안정적인 Stateful 서비스가 필요하다.
관리를 여기에 집중한다.(DB/Cache)

26. API 서버 -> Stateless
그럼 DB 단은?

27. Shared Nothing

28. 일반적인 DB 서버의 부하
200 writes/s
800 reads/s
Read > Write

29. 읽기 분배 - Query Off
WEB/AS
Master
Slave
ONLY WRITE
Slave Slave
Only READ
REPLICATION

30. 읽기 분배 - Query Off
200
writes/s
800
reads/s
200
writes/s
400
reads/s
200
writes/s
400
reads/s
Read/1 Server Read/2 Server

31. Slave 장비를 추가하면
계속 성능이 증가할까?

32. 읽기 분산의 한계
700
writes/s
50
reads/s
700
writes/s
50
reads/s
700
writes/s
50
reads/s
700
writes/s
50
reads/s
700
writes/s
50
reads/s
Write Heavy Situation

33. Database
Partitioning

34. Vertical Partitioning

35. Horizontal Partitioning

36. Sharding
Horizontal Partitioning

37. 특정 Key 를 어디에
저장할 것인가?

38. 특정 Key 를 저장하는 방법
특정 Key 를 찾는 방법

39. 특정 Key를 찾는 방법
특정 유저의 데이터는 어디에 있을까?
특정 모텔 정보는 어디에 있을까?

40. Range
특정 범위대역으로 나누기
젤 쉬움
Server #1 Server #2 Server #3
User #1 ~ 100 User #101 ~ 200 User #201 ~ 300

41. Range
특정 서버가 놀거나 부하가 몰릴 가능성이 가장 큼
가입 이벤트, 1~2주후 유저 잔존률이 얼마나 될까?

42. Modular
서버 대수로 나누기
Server #1 Server #2
User #0 User #1
User #2 User #3

43. Modular
여기서 서버가 한대가 추가되면 무슨 난리가…
데이터가 모두 섞여야 한다.
Server #1 Server #2
User #0 User #1
User #3 User #4
Server #2
User #2
User #5

44. Modular
두배로 늘리기
1에서는 3으로 절반이, 2에서는 4로 절반이 이동
Server #1 Server #2
User #0 User #1
Server #3 Server #4
User #2 User #3
User #4 User #5 User #6 User #7

45. Modular
이미 서버가 한 16대쯤 있다면?
다음에 늘려야 할 서버 대수는

46. Indexed
특정 데이터의 위치를 가리키는 서버가 존재
Server #1 Server #2 Server #3
User #1
Index
User #1 -> 3
User #100 -> 1
User #102 -> 1
User #100
User #102

47. Indexed
Index 서버에 부하가 몰아치면?
Index 서버가 장애나면?

48. Complexed
위의 방식들을 잘~~~알 조합해보자.

49. Complexed
Master
Index
User RANGE #1 -> 1
Slave Slave
Master
Slave Slave
Master
Slave Slave
ONLY WRITE
ONLY READ
User RANGE #10 -> 1
User RANGE #20 -> 3

50. KEY 설계를
어떻게 할 것인가?

51. 키만 보고 어떤 서버에서
찾아야 할지
알 수 있지않을까?

52. Pinterest 의 ID

53. Twitter의 ID

54. Instagram 의 ID

55. MongoDB 의 ID

56. 보통 Shard ID 가 들어감

57. 시간 정보가 들어가면 ID
만으로 시간 정렬이 가능

58. 뭔가 변화하지 않을 특별
한 정보가 있다면 ID에
들어가 있으면 좋음.

59. Load Balancing
Client Side VS Server Side

60. Client Side
ClientClient예약
Server
결제
Server
결제
Server
결제
Server
예약 서버가 결제 서버를 호출한다고 하면?
1
2
3

61. Server Side
ClientClient예약
Server
결제
Server
결제
Server
결제
Server
예약 서버가 결제 서버를 호출한다고 하면?
Proxy
LB

62. Coordinator
Zookeeper
Etcd
Consul
Eureka

63. Zookeeper Data Model
그냥
디렉토리

64. Zookeeper 의 특징
 절대로 죽지않는다.(거짓말)
잘 안죽는다.(몇대 죽어도 상관은 없다.)
그러나 다 죽을때도 종종 있음.
 임시 노드의 경우, Health Check를 통해서 자동적으로 접
속된 노드가 사라지면 데이터가 사라진다.(30초가 기본…)
Cluster Membership
 노드의 순서를 보장해준다.
Leader Election

65. Leader Election
Naming Service
Cluster Membership

66. Cluster Membership
Cases
API Server 가 추가/변경 되었다.
Database Master 장비가 추가/변경되었다.
Cache 장비가 추가/변경 되었다.
우리의 대응은?
목록을 추가하고, 배포해야 합니다.
목록만 추가하면 알아서 동작합니다.
장비만 추가하면 알아서 동작합니다.

67. Zookeeper
Ephemeral Node

68. 서버와의 연결이 끊어지면
노드 정보도 사라짐

69. 해당 노드의 Child 정보만
읽어와서 접속하면
목록관리 가능

70. Name Service 도
유사하게 구현 가능

71. Configuration
Feature Flag
새로 나간 기능을 어떻게 제어할 수 있을까요?
대응 방법
기능 설정 후 재배포?
클라이언트는?
그냥 설정을 동적으로 바꾸는 방법은?

72. Watch 기능을 이용!!!

73. Leader Election

74. 여러 대의 서버 중에서
한대만 그 일을
하게 하고 싶을 때
(or 분산 Lock)

75. Hell of Health Check
ClientClient예약
Server
Health Check가 죽으면?
Health
Check

76. Hell of Health Check
ClientClient예약
Server
무한 Health Check
Health
Check
Health
Check2
Health
Check3
Health
Check N

77. 그런데 여러 개를 띄우면…
알람이 동시에 여러 개가…

78. Leader 만 일해라.
ClientClient예약
Server
Leader 만 동작한다.
Health
Check
Health
Check
Health
Check

79. Leader Election
클라이언트들 간의 약속으로 정해둠.

80. Circuit Breaker

82. 한 화면을 구성하는데
몇 개의 API가 필요할까요?

83. 그 중에 하나라도 실패하면?

84. 필수적인 API
VS
필수적이지 않은 API

85. Circuit Breaker
필수적이지 않은 API가 장애 중
매번 호출할 때마다, 시간이 많이 걸림
장애 난 API 응답을 그냥 디폴트로 처리하면 안될
까?
매번 찌르는 것도 손해…

86. Fast Fail Back
and Background Check

87. Netflix Hystrix

88. Deployment

89. Blue-Green
Deployment

90. Netflix

91. Blue-Green

92. Blue-Green Deployment
 Blue Set 과 Green Set이 존재.
 현재 Blue Set으로 서비스 중이라면, 같은 양의 Green을
준비해서 Green Set에 새로운 버전을 배포…
 일부 트래픽을 Green Set에 투입해서 테스트…
 정상적이면, Blue Set을 바라보는 설정을 모두 Green을
바라보도록 수정
 문제가 있다면, Blue Set으로 롤백
 문제가 없다면, Blue Set 제거

93. Blue-Green 는 쉬운가?
같은 수의 장비를 쉽게 준비할 수 있을까?
Cloud 라면 손쉬움(두 벌을 유지하는 시간이
음.)
IDC 라면 어떻게?
예전에 모 B사의 W모 게임이 그렇게 했다고 합
니다.(거기는 부자니…)

94. Blue-Green 싸게 도입하기
점검 기간 두기
4대 보검중에 하나, 정기정검(게임쪽)
무정지 서비스가 안됨
Rolling Update
한대씩 로드밸런서나 설정에서 제거 후 배포
백업이나 배포 자체가 느릴 수 밖에 없음.

95. Blue-Green 싸게 도입하기
리소스를 제한해서 한 서버에서 두 개의 프로
세스 실행
Port 10000, 20000 번으로 배포.
Nginx 나 Proxy 단에서 설정 변경으로 새로운 서버로
전환
리소스를 적절하게 나누지 못하면 리소스 부족으로 서
버 장애 발생 가능

96. Blue-Green 야매 버전
ClientClientClientClient
LB
Proxy
API :
10000
API :
20000
DB

97. Blue-Green 야매 버전
ClientClientClientClient
LB
Proxy
API :
10000
API :
20000
DB

98. Blue-Green 야매 버전
ClientClientClientClient
LB
Proxy
API :
10000
API :
20000
DB

99. Blue-Green 야매 버전
ClientClientClientClient
LB
Proxy
API :
10000
API :
20000
DB

100. Location Latency?

101. 서울 부산 IDC의 Latency
Seoul Busan
API Server DB Server
Latency
3 ~ 7ms

102. 같은 지역의 DB를 사용할 때는
20~30ms 정도

103. API Server의 호출은
최저 300ms

104. What Happen?

105. Location Latency #1
Seoul Busan
DB Server
Select * from posts
where id=123;
results
Select member from members
where id=poster.group;
results
API Server
Logic
Server

106. Location Latency #2
Seoul Busan
API Server
DB Server
getMembersList()
results
Logic
Server

107. 그런데…

108. 서비스가 잘 돌아가는 건
어떻게 알 수 있을까요?

109. 모니터링/로그

110. 결론
Internet Scale의 서비스를 만들기 위한 방법을 이해한다.
Kubernetes 나 Mesos 등등을 적용하면 직접 하는 것 보다 더
손쉽게 가능하기도(이건 저도 잘 모름)
Rolling Update, 자동재시작 이런것들을 처리해주는…
모니터링/로그는 더더욱 중요합니다.

111. Thank you.