코어수가 높을수록 성능이 좋은가?

• 많은 사용자가 동시에 액세스하고 많은 양의 쿼리를 생성하는 대규모 애플리케이션의 경우, 더 많은 코어 수를 가진 서버가 더 좋은 성능을 제공할 가능성이 높습니다. 이는 각 코어가 독립적으로 작업을 처리할 수 있으므로, 동시에 더 많은 쿼리를 처리할 수 있기 때문입니다.
• 그러나 이것은 서버의 코어 수만이 성능에 영향을 미치는 것은 아닙니다. 이 외에도 여러 요인이 성능에 영향을 미칩니다.
• 예를 들어:
  1. 데이터베이스 최적화: 쿼리의 효율성과 데이터베이스 구조는 성능에 큰 영향을 미칩니다. 쿼리를 최적화하거나 적절한 인덱싱을 사용하면, 같은 수의 코어를 가진 서버에서도 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
  2. 메모리 및 I/O: 서버의 메모리 크기와 I/O 성능도 중요합니다. 데이터베이스에서 많은 양의 데이터를 빠르게 읽고 쓸 수 있는지, 그리고 충분한 메모리를 가지고 있는지 등은 중요한 성능 요인입니다.
  3. 네트워크 지연: 또한, 사용자가 서버에 접근하는 데 필요한 네트워크 지연 시간도 중요한 성능 요인입니다. 이는 서버의 위치, 네트워크 품질, 인프라 등에 의해 결정됩니다.
• 따라서, 코어 수는 중요한 성능 요인이지만, 애플리케이션 성능에 영향을 미치는 유일한 요인은 아닙니다. 이러한 다른 요인들을 함께 고려하여 서버를 선택하고 애플리케이션을 최적화하는 것이 중요합니다.

데이터베이스 최적화는 어떻게 해야하는가?

1. 인덱싱(Indexing):
   • 인덱스는 데이터베이스 테이블의 특정 열에 대한 포인터를 제공합니다. 이는 쿼리가 데이터를 더 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다. 흔히 조회에 많이 사용되는 열에 인덱스를 생성합니다.
2. 쿼리 최적화:
   • 쿼리를 효율적으로 작성하는 것은 중요합니다. 불필요한 JOIN이나 서브쿼리를 제거하고, WHERE 절을 효율적으로 사용하며, SELECT문에서 필요한 열만 가져오는 등의 방법으로 쿼리를 최적화할 수 있습니다.
3. 데이터 정규화 및 비정규화:
   • 데이터 정규화는 중복을 제거하여 데이터 무결성을 유지하는데 도움이 됩니다. 그러나 때로는 성능 향상을 위해 데이터를 비정규화하는 것이 좋을 수 있습니다. 이는 읽기 쿼리를 더 빠르게 만들 수 있지만, 쓰기 작업은 느려질 수 있습니다.
4. 파티셔닝(Partitioning):
   • 대용량의 데이터를 작은 파티션으로 나누는 것은 데이터 관리를 용이하게 하고, 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.
5. 캐싱:
   • 자주 사용되는 쿼리 결과를 메모리에 저장하는 것은 데이터베이스 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
6. 하드웨어 최적화:
   • 더 빠른 CPU, 더 많은 메모리, SSD 등의 더 좋은 하드웨어를 사용하면 데이터베이스 성능을 향상시킬 수 있습니다.

그럼 클라우드 서버의 vcpu와 ram은 어떤걸 선택해야하는가?

• 클라우드 서버를 선택할 때, 고려해야 할 주요 요인 중 하나는 서버의 성능입니다. 이는 vCPU(가상 CPU) 수와 메모리 크기로 대표되며, 이 두 요소는 서버가 동시에 처리할 수 있는 작업의 양과 서버가 사용할 수 있는 데이터의 양을 결정합니다.
• 다수의 사용자가 동시에 액세스하고 많은 양의 쿼리를 생성하는 대규모 애플리케이션에서는, 이러한 요인이 중요합니다. 많은 vCPU를 가진 서버는 더 많은 작업을 동시에 처리할 수 있으며, 많은 메모리를 가진 서버는 더 많은 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.
• 그러나 이 외에도 다른 요소들을 고려해야 합니다.
  • 예를 들어, 네트워크 성능, 스토리지 성능, 가격 등도 중요한 고려사항입니다.
  • 또한, 어플리케이션의 특성에 따라 특정 유형의 클라우드 서비스(예: 컴퓨트 최적화, 메모리 최적화, 스토리지 최적화 등)가 더 적합할 수 있습니다.
  • 이런 모든 요인들을 함께 고려하여 클라우드 서버를 선택하는 것이 중요합니다.