1. was를 stateless하게 구성해서 로드밸런서두고 scale out가능하게함
2. scale out하다보면 db나 전역 상태서버에 부하가 집중되어서 replica를 활용하거나, shard를 함
3. 하나의 서버에서 너무 많은 기능을 하다보니 서버가 죽는지점을 예측하기 어려워서 기능단위로 was도 분산
4. 모든 로직을 다 태우고 반환하다보니 반응성 떨어지고 장애전파지속됨 -> 이벤트브로커 등을 이용해서 필요한곳까지만 트랜잭션 최소한으로 하고 나머지 로직 디커플링시킴
5. 위에 것들을 하다가 발생하는 모든 뒷처리 (bulkhead, failover, 분산트랜잭션에따른 일관성 보정, 로그수집, 배치처리) 등등을 함
대충적은건데 외에도 많은게 있음. 요점은 그냥 병목현상이 발생하는곳을 해소해주는거임
조치를 취할듯
자료구조나 알고리즘의 중요성이 체감됨
분산 시스템의 경우, 그 구성 디자인의 효율성도 부각이 되고
캐시 ㅈㄴ 씀
분산도 막 시작
조금의 비효율이 큰비용으로 발생
1. was를 stateless하게 구성해서 로드밸런서두고 scale out가능하게함 2. scale out하다보면 db나 전역 상태서버에 부하가 집중되어서 replica를 활용하거나, shard를 함 3. 하나의 서버에서 너무 많은 기능을 하다보니 서버가 죽는지점을 예측하기 어려워서 기능단위로 was도 분산 4. 모든 로직을 다 태우고 반환하다보니 반응성 떨어지고 장애전파지속됨 -> 이벤트브로커 등을 이용해서 필요한곳까지만 트랜잭션 최소한으로 하고 나머지 로직 디커플링시킴 5. 위에 것들을 하다가 발생하는 모든 뒷처리 (bulkhead, failover, 분산트랜잭션에따른 일관성 보정, 로그수집, 배치처리) 등등을 함 대충적은건데 외에도 많은게 있음. 요점은 그냥 병목현상이 발생하는곳을 해소해주는거임
걍 aws쓰면 스펙으로 다해결됨