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[SNOWFLAKE/스노우플레이크 공부] Pro 자격증 준비에 필요한 토막 지식 정리_스케일링 아웃(Scaling Out)과 스케일링 인(Scaling In)
**Snowflake에서 스케일링 아웃(Scaling Out)**과 **스케일링 인(Scaling In)**은 컴퓨팅 리소스를 확장하거나 축소하는 방법을 의미해요. Snowflake의 Virtual Warehouse가 데이터를 처리할 때 부하(작업량)에 따라 더 많은 리소스를 추가하거나 줄이는 방식을 가리키죠. 이 두 가지 개념의 차이를 이해하기 쉽게 설명할게요.
1. Scaling Out (스케일 아웃)
- 스케일 아웃은 작업을 동시에 처리할 수 있는 인스턴스(노드) 수를 늘리는 것이에요.
- Snowflake에서는 Virtual Warehouse를 수평적으로 확장해, 병렬 처리 능력을 높이는 방식을 의미해요.
- 즉, **여러 개의 작은 인스턴스(노드)**가 동시에 데이터를 처리하면서 작업 속도를 높이는 방법이에요.
- 예시:
- 만약 1개의 Virtual Warehouse 인스턴스가 데이터를 처리하고 있는데, 갑자기 많은 쿼리 요청이 들어온다면, Snowflake는 스케일 아웃을 통해 2개, 3개, 4개... 이렇게 추가 인스턴스를 띄워 작업을 나눠서 처리할 수 있어요.
- 자동 스케일링 기능을 활성화하면, Snowflake가 부하에 따라 자동으로 인스턴스 수를 늘릴 수 있어요.
- 비유로 설명: 스케일 아웃은 마치 식당에 손님이 몰려왔을 때, 새로운 직원들을 추가로 고용해서 동시에 더 많은 손님을 응대하는 것과 비슷해요. 한 명의 직원이 할 일을 여러 직원들이 나누어 처리하는 방식인 거죠.
2. Scaling In (스케일 인)
- 스케일 인은 반대로, 사용 중인 인스턴스(노드) 수를 줄이는 것이에요.
- 부하가 줄어들었을 때, Snowflake는 필요하지 않은 인스턴스를 자동으로 줄여서 비용을 절감할 수 있어요.
- 스케일 인을 통해 Virtual Warehouse가 사용 중인 리소스를 줄이면, 비용 절감 효과를 얻을 수 있어요.
- 예시:
- 작업량이 줄어들거나, 데이터 처리 요청이 적어지면, Snowflake는 사용 중인 인스턴스를 줄여 필요한 만큼의 리소스만 남기고 나머지는 꺼버릴 수 있어요.
- 예를 들어, 5개의 인스턴스가 데이터 처리를 하고 있었는데, 이제 2개만 있어도 충분하다면, 3개는 꺼서 비용을 절감하는 거죠.
- 비유로 설명: 스케일 인은 점심시간 이후 손님이 줄어들었을 때, 식당 직원들을 줄여서 남은 직원들만으로 서비스하는 것과 같아요. 남는 인력을 줄여서 인건비를 아끼는 것과 같은 원리죠.
3. Scaling Out vs. Scaling In의 차이 요약
- Scaling Out (스케일 아웃):
- 더 많은 인스턴스를 추가하여 처리 능력을 증가시키는 것.
- 주로 쿼리 부하가 많거나 병렬 작업이 필요할 때 사용.
- Snowflake에서는 자동 스케일링 기능을 사용해 부하에 따라 자동으로 인스턴스를 추가할 수 있어요.
- 비유: 손님이 많아지면 새로운 직원을 더 고용하는 것.
- Scaling In (스케일 인):
- 사용 중인 인스턴스를 줄여 리소스를 절약하는 것.
- 주로 쿼리 부하가 줄어들거나 작업량이 적을 때 사용.
- 자동 스케일링 기능을 사용하면, 부하가 줄어들 때 인스턴스를 자동으로 줄여 비용 절감이 가능해요.
- 비유: 손님이 줄어들면 남는 직원을 집으로 돌려보내는 것.
4. Snowflake에서의 스케일링 전략의 장점
- 자동화된 리소스 관리: Snowflake의 자동 스케일링 기능을 사용하면, 사용자는 필요한 처리 능력을 직접 관리하지 않아도 돼요. 시스템이 부하에 맞게 자동으로 확장하거나 축소해줘요.
- 비용 최적화: 작업이 많을 때는 빠르게 처리하기 위해 스케일 아웃하고, 작업이 적을 때는 비용을 절감하기 위해 스케일 인할 수 있어요.
- 유연한 성능 조절: 스케일 아웃을 통해 대규모 작업을 빠르게 처리하고, 스케일 인을 통해 불필요한 리소스 사용을 줄일 수 있어서, 성능과 비용 사이의 균형을 잘 맞출 수 있어요.
정리하자면, Snowflake에서 Scaling Out은 동시에 더 많은 작업을 처리하기 위해 리소스를 추가하는 것이고, Scaling In은 불필요한 리소스를 줄여서 비용을 절감하는 거예요. 이 두 가지를 통해 Snowflake는 데이터 처리 성능과 비용 관리를 효율적으로 할 수 있게 돼요!
[SNOWFLAKE/스노우플레이크 공부] Pro 자격증 준비에 필요한 토막 지식 정리_스케일링 아웃(Scaling Out)과 스케일링 인(Scaling In)
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