Auto Scale Up vs. Auto Scale Out 아키텍처 비교

정의

• Auto Scale Up(수직 확장) : 하나의 서버(또는 인스턴스)의 CPU, 메모리, 디스크 용량을 증가시켜 성능을 개선하는 방식입니다.
• Auto Scale Out(수평 확장) : 여러 대의 서버(또는 인스턴스)를 수평적으로 추가하여 워크로드를 분산 처리하는 방식입니다.

주요 차이점 비교

구분	Auto Scale Up (수직 확장)	Auto Scale Out (수평 확장)
확장 방식	서버 성능(CPU, RAM, Disk) 업그레이드	서버 인스턴스(노드) 수를 늘려 확장
구성 변경	단일 서버 유지(하드웨어 변경만 필요)	여러 서버를 운영(로드밸런서 필요)
확장 속도	물리적 하드웨어 변경 시 상대적으로 느림	자동화 설정 시 빠르게 인스턴스 추가 가능
비용 효율성	고사양 서버는 비용 증가 폭이 큼	필요 시점에만 인스턴스를 추가하여 비용 최적화 가능
성능 한계	물리적 한계 존재(서버 최대 스펙)	이론적으로 무한히 확장 가능(분산 처리)
운영 복잡성	단순(단일 서버 관리)	복잡(로드밸런서, 네트워크 구성 필요)
가용성	단일 장애 지점(SPOF) 위험 있음	다중 인스턴스로 장애 발생 시에도 서비스 지속
유연성	서버 교체 시 다운타임 발생 가능	무중단 확장 가능(무중단 배포, 블루/그린)
대표 기술	AWS EC2 Instance Resize, GCP Compute Engine Machine Types	AWS Auto Scaling Group(ASG), Kubernetes HPA

 

동작 방식

1. Auto Scale Up(수직 확장)

• CPU 사용량, 메모리 사용률 등의 지표를 모니터링하여 기존 인스턴스의 성능을 증가시키는 방식
• 하드웨어를 업그레이드하거나 **클라우드 제공업체의 인스턴스 타입을 변경(업스케일)**합니다.
• 예 : AWS EC2 t3.medium → m5.large로 변경
• 구성 요소
  • 모니터링 도구(CloudWatch, Prometheus)
  • 클라우드 인프라 변경 자동화(Terraform, CloudFormation)

2. Auto Scale Out(수평 확장)

• CPU 사용량, 네트워크 트래픽 등의 지표를 기반으로 새로운 인스턴스를 추가하거나 제거하여 부하를 분산합니다.
• 로드 밸런서(Load Balancer)가 필수적이며, 컨테이너 오케스트레이션(ex: Kubernetes)을 활용하면 관리가 용이합니다.
• 예 : AWS EC2 2대 → 5대로 확장
• 구성 요소
  • AWS Auto Scaling Group(ASG), Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler(HPA)
  • 로드 밸런서(ALB, NLB), Prometheus, CloudWatch

장단점 분석

1. Auto Scale Up(수직 확장)

장점

• 구조가 단순하여 유지 관리가 쉽다.
• 애플리케이션이 단일 인스턴스 기반으로 설계되어 있을 경우 유리.
• 데이터베이스 서버(Master DB 등)와 같은 상태 저장 서비스에 적합.

단점

• 물리적, 가상 인프라 성능에 한계 존재
• 업그레이드 시 다운타임이 발생할 수 있음.
• 고사양 서버일수록 비용 증가 폭이 가파름.

 2. Auto Scale Out(수평 확장)

장점

• 클라우드 환경에서 자동화를 통해 무중단 확장 가능.
• 이론적으로 확장성(Scalability)이 뛰어남.
• 다중 인스턴스를 사용하므로 장애 발생 시 가용성 유지 가능.

단점

• 애플리케이션이 Stateless(상태 비저장)로 설계되어야 효과적.
• 로드밸런싱, 네트워크 구성, 데이터 동기화 등 아키텍처 복잡성 증가.
• 잘못된 정책 설정 시 불필요한 인스턴스 추가로 비용이 급증할 수 있음.

어떤 경우에 사용해야 할까?

Auto Scale Up (수직 확장) 적합한 경우

• 데이터베이스(DB)와 같은 상태 저장(Stateful) 서비스
• 단일 애플리케이션 서버 구조(모노리스 아키텍처)
• 단기적인 성능 이슈 해결이 필요한 경우
• 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경
•  예
  • RDS(관계형 데이터베이스)의 성능이 급격히 저하될 때
  • 데이터 분석용 서버에서 메모리와 CPU를 늘려야 할 때

Auto Scale Out (수평 확장) 적합한 경우

• 웹 애플리케이션, API 서버와 같은 Stateless 서비스
• 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 기반의 분산 시스템
• 클라우드 네이티브 애플리케이션(Kubernetes 기반)
• 서비스 트래픽이 급격히 증가할 것으로 예상되는 경우
• 예
  • 이커머스 사이트의 세일 이벤트(트래픽 폭증) 시
  • 마이크로서비스 기반 API 서버가 늘어날 때