서버 이중화(Server Redundancy)와 분산 시스템(Distributed System)의 차이

 

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서버 이중화와 분산 처리는 고가용성과 안정성을 확보하기 위해 필수적이다. 단일 서버로는 대량의 트래픽과 장애 발생 시 복구를 감당할 수 없기 때문에, 다수의 서버로 부하를 분산하고 백업 시스템을 마련해야 한다. 특히, 이커머스나 금융 서비스처럼 실시간 처리가 중요한 환경에서는 자동 확장(Auto Scaling)과 무중단 운영이 필수적이다.

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1. 서버 이중화 (Server Redundancy)

서버 이중화는 장애 대비(High Availability, HA - 고가용성)를 위한 개념이다.
하나의 서버가 다운되더라도 다른 서버가 대신 역할을 수행할 수 있도록 백업 서버를 준비하는 방식이다. 

 

✔️ 예를 들면?

DB 서버 이중화: Master-Slave 구조
웹 서버 이중화: 로드밸런서 + 두 개의 동일한 웹 서버

 

✔️ 특징

• Failover(장애 발생 시 전환): 한 서버가 죽으면 다른 서버가 대신함
• Active-Active or Active-Standby 구성 가능
• Active-Active: 두 서버가 동시에 운영되다가 한쪽이 죽으면 나머지가 전체를 담당
• Active-Standby: 한 서버만 운영되고 다른 하나는 대기
• 장애 대응 목적 (성능 분산이 아님)

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2. 서버 분산 시스템 (Distributed System)

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분산 시스템은 여러 서버가 하나의 시스템처럼 동작하는 구조이다.
즉, 성능을 높이고 작업을 분산하기 위해 여러 서버가 협력해서 처리하는 방식이다. 

이커머스 플랫폼이나 대형 서치 엔진은 분산 서비스(Distributed System)를 적극적으로 활용하고 있다.
분산 처리는 대부분 마이크로서비스 아키텍처(MSA) + 분산 데이터베이스 + 로드 밸런싱 조합을 사용해 대량의 트래픽을 나누어 처리하는 방식으로 이루어진다.

 

이커머스 플랫폼에서는 수많은 이용자가 동시에 접속하여 초당 수십~수백만 건의 트랜잭션이 발생한다. 단일 서버로는 이러한 트래픽을 감당할 수 없기 때문에 분산 처리가 필수적이다. 또한, 물류 및 주문 처리 속도를 높이고 검색을 최적화하기 위해서도 분산 시스템이 필요하다. 특히 블랙프라이데이와 같은 세일 기간에는 트래픽이 폭증하기 때문에, 자동 확장(Auto Scaling) 기능이 없으면 서버 다운 등의 문제가 발생할 수 있다. 따라서 안정적인 서비스 운영을 위해 분산 시스템을 활용한 유연한 확장성과 부하 분산이 필수적이다.

 

✔️ 예를 들면?

예를 들어서 마이크로서비스 아키텍처 (MSA, Microservices Architecture)의 경우를 살펴보자. 각 기능을 독립적인 서비스(서버)로 나누고, API를 통해 통신하는 방식이다. 쿠팡이나 아마존같은 대형 이커머스 플랫폼 웹사이트에서 흔히 사용하는 방법이다. 하나의 대형 서버에서 모든 기능을 담당하는 것이 아니라, 각각 독립적인 서비스로 나누어 처리하는 기법이다.

 

상품 서비스(상품 목록, 검색), 회원 관리 서비스(로그인, 회원가입), 주문 서비스(장바구니, 결제), 배송 서비스(운송장, 배송 조회) 등을 각각 독립적인 서버로 분리하여 운영하는 방식이다. 각 서비스는 개별적으로 동작하며, 독립적으로 배포 및 확장이 가능하다. 또한, 서비스 간에는 API를 통해 데이터를 주고받는다. 이러한 아키텍처를 적용하면 특정 서비스(예: 결제 서비스)에 과부하가 걸려도 전체 시스템이 마비되지 않는다. 여기에 사용되는 AWS, Kubernetes와 같은 환경에서는 개별 서비스가 여러 개의 인스턴스로 배포된다. 

 

✔️ 특징

• 분산 데이터베이스 (예: Cassandra, Google Spanner)
• 데이터를 여러 서버에 나눠 저장하고, 필요할 때 각 서버에서 데이터를 가져옴
• 마이크로서비스 아키텍처 (MSA, Microservices Architecture)
• 기능별로 서버를 분리하여 API를 통해 통신 (ex: 주문 서비스, 결제 서비스, 배송 서비스 각각 분리)
• MapReduce 기반 빅데이터 시스템 (예: Hadoop, Spark)
• 작업 분산 (Load Distribution)
• 각 서버가 독립적으로 작동하면서도 협력함
• 확장성(Scalability) 우수 (서버 추가 가능)
• 한 대가 죽어도 시스템 전체가 영향을 덜 받음

 

⭐ 즉, 서버 이중화는 백업 개념, 분산 시스템은 여러 개가 함께 일하는 개념!

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3. Load Balancing (로드 밸런싱)

그렇다면 서버 분산 시스템(Distributed System)과 로드 밸런싱(Load Balancing)은 비슷한 개념일까?

둘은 관련은 있지만 같은 개념은 아니다.

✔️ 로드 밸런싱 (Load Balancing)이란?

여러 서버 중 어느 서버가 요청을 처리할지 분배하는 역할을 한다. 
즉, 클라이언트 요청을 분산하여 특정 서버에 과부하가 걸리지 않도록 조절하는 기능을 하는 것이 로드밸런서이다.
보통은 로드 밸런서(Load Balancer)가 프록시(Proxy)역할을 하면서 트래픽을 관리한다.

로드밸런서 기능을 제공하는 서비스: Nginx, HAProxy, AWS ELB, L4/L7 스위치 등

✔ 예를 들면?

웹 서버가 3대 있다고 하면, 로드 밸런서가 클라이언트 요청을 각각 다른 서버로 배분한다.
단순히 요청을 나누는 것이지, 서버들끼리 직접적으로 협업하는 것은 아니다.

반면 서버 분산 시스템 (Distributed System) 은 단순히 요청을 나누는 것이 아니라, 하나의 시스템을 여러 서버가 협력하여 구성한다고 위에서 서술했다. 각 서버(노드)가 특정 역할을 수행하며, 데이터 공유 및 연산을 병렬로 처리하는 것이 서버 분산처리이고 개별 서버가 장애를 일으켜도 전체 시스템이 동작할 수 있도록 설계된다. 

 

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참고 자료 & 포스팅에 도움을 주신 블로그

1. https://nairns.tistory.com/96

2. https://techblog.lotteon.com/%EB%89%B4%EC%98%A8%EC%9D%B4%EB%93%A4%EC%9D%98-%EC%B2%AB-msa-%EC%84%9C%EB%B9%84%EC%8A%A4-%EB%8F%84%EC%A0%84%EA%B8%B0-d336186a7e31

3. https://zigispace.net/1221

4. https://www.stevenjlee.net/2020/06/30/%EC%9D%B4%ED%95%B4%ED%95%98%EA%B8%B0-%EB%84%A4%ED%8A%B8%EC%9B%8C%ED%81%AC%EC%9D%98-%EB%B6%80%ED%95%98%EB%B6%84%EC%82%B0-%EB%A1%9C%EB%93%9C%EB%B0%B8%EB%9F%B0%EC%8B%B1-load-balancing-%EA%B7%B8/