반응형 분류 전체보기123 서버는 로직만! AWS S3와 CloudFront(CDN)로 정적 자원 서빙 최적화하기 Cloud Infrastructure OptimizationAPI 서버에 짐을 지우지 마세요, S3와 CDN으로 서빙 분리하기 안녕하세요, code-resting입니다. 서비스의 첫 화면이 뜨는 속도가 1초만 늦어져도 사용자의 이탈률은 급격히 상승합니다. 그런데 그 소중한 API 서버가 이미지 파일을 읽어서 내보내느라 정작 중요한 비즈니스 로직 처리를 못 하고 있다면 어떨까요? 오늘은 정적 파일 관리를 전담하는 AWS S3와 CDN의 마법 같은 시너지를 알아봅니다.1. 정적 자원의 무한 저장소: AWS S3S3(Simple Storage Service)는 파일 저장에 최적화된 객체 스토리지입니다. 서버의 로컬 디스크에 파일을 저장하면 서버 확장(Scale-out) 시 파일 공유가 불가능하지만, S3를 쓰.. 2026. 4. 20. Redis가 죽으면 서비스도 죽는다? Sentinel vs Cluster로 고가용성(HA) 구축하기 Reliable Infrastructure Series장애에도 멈추지 않는 캐시, Redis Sentinel과 Cluster 완벽 분석 안녕하세요, code-resting입니다. 아무리 훌륭한 캐시 전략을 짜도, 캐시 서버 자체가 죽어버리면 백엔드는 폭주하는 트래픽을 견디지 못하고 함께 무너집니다. 2026년 대규모 서비스 운영의 핵심은 '고가용성(High Availability)'이죠. 오늘은 Redis의 자동 복구 시스템인 Sentinel과 무한 확장이 가능한 Cluster를 비교해 보겠습니다.1. 자동 복구의 수호자: Redis SentinelSentinel은 '감시자'입니다. 마스터 서버가 죽었는지 감시하고 있다가, 장애가 발생하면 슬레이브 중 하나를 새로운 마스터로 승격시키는 자동 페일오버(Fa.. 2026. 4. 10. 데이터가 꼬이지 않는 캐시 운영 전략: Cache-Aside부터 Write-Back까지 완벽 정리 High Performance Series 02속도와 정합성 사이의 줄타기, 캐시 읽기/쓰기 전략 패턴 총정리 안녕하세요, code-resting입니다. 캐시를 도입할 때 가장 큰 고민은 "DB 데이터가 바뀌었는데 캐시는 언제 업데이트하지?"일 것입니다. 잘못된 전략은 사용자에게 옛날 데이터를 보여주는 치명적인 결과를 낳죠. 오늘은 상황별 최적의 캐시 패턴을 분석하여, 데이터 정합성을 지키면서 성능을 극대화하는 법을 공유합니다.1. 읽기 전략 (Read Strategies)📍 Cache Aside (Look Aside)가장 일반적인 방식입니다. 애플리케이션이 먼저 캐시를 확인하고, 없으면 DB에서 가져와 캐시에 저장합니다.장점: 캐시 장애가 나도 DB로 서비스가 가능합니다.단점: 초기 조회 시 속도가 .. 2026. 4. 8. 서버 부하를 덜어주는 마법: 로컬 캐시(Ehcache) vs 글로벌 캐시(Redis) 선택 가이드 High Performance Series 01데이터를 가장 빨리 가져오는 법, Local Cache와 Global Cache 안녕하세요, code-resting입니다. 모든 요청을 데이터베이스(DB)까지 보내고 계신가요? 2026년 대규모 트래픽을 처리하는 환경에서 DB는 가장 귀한 자원이자 병목의 주원인입니다. 오늘은 데이터를 DB보다 훨씬 가까운 곳에 두고 빠르게 서빙하는 캐시 전략의 두 갈래를 완벽히 비교해 보겠습니다.1. 속도의 끝판왕: Local Cache서버 애플리케이션 내부의 메모리(Heap)에 데이터를 저장하는 방식입니다. Caffeine이나 Ehcache가 대표적입니다.🚀 장점: 네트워크 통신이 없어 속도가 압도적으로 빠릅니다.❌ 단점: 서버가 여러 대일 때 데이터 정합성이 깨집니다... 2026. 4. 6. 이전 1 2 3 4 ··· 31 다음 728x90 반응형