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대규모 트래픽 처리를 위한 부하테스트 입문/실전

부하 테스트의 기본 개념

취준생이 대규모 트래픽 처리 경험을 쌓는 방법 ?!
현업에서 부하 테스트를 왜 할까?
처리량(Throughput), 지연 시간(Latency)
부하 테스트 툴 선정 (k6)
[실습] EC2에 간단한 API 서버 셋팅하기
[실습] EC2에 부하 테스트 툴 셋팅하기
[실습] 내가 구성한 백엔드 서버는 1초당 몇 개의 요청을 견뎌낼 수 있을까?
[실습] 사용하지 않는 EC2 종료하기

부하 테스트를 통해 ‘병목 지점’ 진단하기

병목 지점 (
부하 테스트의 전체 흐름
부하 테스트 시 주의점
[실습] 부하 테스트 할 인프라 구성을 그림으로 파악하기
[실습] AWS EC2 셋팅하기
[실습] AWS RDS 셋팅하기
[실습] AWS ELB 생성하기
[실습] EC2에 백엔드 서버(Spring Boot) 셋팅하기
[실습] 내가 구성한 인프라는 1초당 몇 개의 요청을 견뎌낼 수 있을까?
모니터링(Monitoring), 메트릭(Metric)
CPU, 메모리(Memory), 디스크(Disk)
[실습] EC2 모니터링 셋팅하기
[실습] RDS 모니터링 셋팅하기
[보충 강의] ELB의 CPU, 메모리는 왜 측정하지 않나요?
[실습] 각 서버의 CPU, 메모리를 한 눈에 볼 수 있도록 셋팅하기
[실습] 부하 테스트를 통해 병목 지점 진단하기
[보충 강의] 실시간으로 CPU와 메모리를 관측하는 방법

병목 지점을 해결해 성능 개선하기

가용성(Availability), 시스템 이중화
수평적 확장, 수직적 확장, 캐싱
트래픽 증가에 따른 시스템 설계 및 확장 방법
[실습] 병목 지점(DB) 해결하기
[실습] 병목 지점(웹 애플리케이션 서버) 해결하기
부하 테스트의 전체 흐름 다시 점검
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수평적 확장, 수직적 확장, 캐싱

JSCODE 박재성
JSCODE 박재성
2026. 04. 01.
author
JSCODE 박재성
category
부하테스트
createdAt
Dec 6, 2025 12:41 PM
isPublic
isPublic
series
대규모 트래픽 처리를 위한 부하테스트 입문/실전
slug
horizontal-vs-vertical-scaling-and-caching
type
post
updatedAt
Apr 1, 2026 09:00
🧑🏻‍🏫
시스템의 성능을 개선할 때 가장 많이 활용하는 3가지 전략을 알아보자.

✅ 수평적 확장

특정 시스템 성능을 올리기 위해 시스템 개수를 늘리는 걸 수평적 확장이라고 한다.
notion image
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[장점]
  • 시스템 이중화 → 가용성 증가
  • 확장에 제한이 없음
  • 서버 축소/확장이 쉬움
 
[단점]
  • 여러 대의 서버를 한 서버처럼 사용하기 위한 추가 작업이 필요함
    • ex) 로드 밸런서
 
 

✅ 수직적 확장

특정 시스템 성능을 올리기 위해 시스템 개수 변경 없이 시스템의 스펙(CPU, 메모리 등)을 업그레이드 하는 방식을 수직적 확장이라고 한다.
notion image
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[장점]
  • 여러 대의 서버를 한 서버처럼 사용하기 위한 추가 작업이 필요 없음
    • 심플하게 인프라 구성을 할 수 있어 관리 비용(시간, 노력, 비용)이 적게 듬
 
[단점]
  • 시스템 이중화 X → 가용성 감소
  • 시스템 스펙에는 제한이 있으므로 확장에 제한이 생김
  • 서버 축소/확장을 할 때마다 서비스 중단(다운 타임)이 불가피함 → 가용성 감소
 
 

✅ 캐싱(Caching)

캐싱(Caching)이란 데이터를 더 빠르게 액세스(조회)할 수 있는 곳에 임시로 저장하는 방식을 의미한다.
 
예시 1)
notion image
 
예시 2)
출처 : https://mygumi.tistory.com/67
출처 : https://mygumi.tistory.com/67
 
📎
이 글은 대규모 트래픽 처리를 위한 부하테스트 입문/실전 강의의 수업 자료 중 일부입니다.