Pinterest의 6명의 엔지니어로 1,100만 명의 사용자를 확장한 방법

Core Concepts

Pinterest는 6명의 엔지니어로 10억 건의 월간 페이지뷰를 달성하며 빠르게 성장했다.

Abstract

Pinterest의 확장 과정은 4단계로 나눌 수 있다:

1. 자신을 찾는 시대: 작은 엔지니어링 팀이 빠르게 프로토타이핑하고 제품 요구사항을 발전시켰다.

2. 실험의 시대: 사용자 수가 폭발적으로 증가하면서 다양한 기술을 채택했지만, 복잡하고 취약한 시스템이 되었다.

3. 성숙의 시대: MySQL, Memcache, Redis 등 성숙하고 확장 가능한 기술에 집중하며 아키텍처를 단순화했다. 새로운 기술을 추가하기보다는 잘 작동하는 것에 투자했다.

4. 성장의 시대: 적절한 아키텍처를 갖추고 수평적으로 확장하며 성장 궤도를 이어갔다.

Pinterest는 안정성, 확장성, 관리 용이성을 고려해 MySQL, Memcache, Redis를 핵심 기술로 선택했다. 데이터베이스 확장을 위해 샤딩 방식을 채택했는데, 이는 클러스터링 방식보다 단순하고 관리하기 쉬웠다.

샤딩 도입 과정에서 데이터 마이그레이션, 애플리케이션 로직 변경, 스키마 수정 등의 과제를 해결해야 했다. 하지만 이를 통해 확장성과 안정성을 확보할 수 있었다.

Pinterest의 사례는 단순하고 잘 이해된 기술을 선택하고, 확장성을 우선순위에 두며, 수평적 확장이 가능한 아키텍처를 설계하는 것이 중요함을 보여준다.

Stats

Pinterest는 6명의 엔지니어로 1,100만 명의 사용자를 확보했다.
Pinterest는 월간 10억 건 이상의 페이지뷰를 달성했다.

Quotes

"클러스터 관리 알고리즘에 문제가 생기면 전체 클러스터에 영향을 미칠 수 있다."
"샤딩을 통해 데이터 소유권이 명확해지고, 데이터 배치 로직이 단순해진다."
"샤딩을 도입하면서 데이터베이스 수준의 조인과 트랜잭션을 포기해야 했지만, 애플리케이션 수준에서 일관성과 무결성을 유지하는 로직을 구현했다."

Key Insights Distilled From

How Pinterest Scaled to 11 Million Users With Only 6 Engineers

by at medium.com 05-15-2024

https://medium.com/codex/how-pinterest-scaled-to-11-million-users-with-only-6-engineers-a0f62cea62b8

Deeper Inquiries

Pinterest가 샤딩 방식을 선택한 이유는 무엇일까?

Pinterest는 클러스터링 방식을 선택한 후 발생한 문제들로 인해 샤딩 방식을 선택했습니다. 클러스터링에서 발생한 문제들 중에는 클러스터 관리 문제, 데이터 리밸런싱 문제, 그리고 데이터 소유권 혼란 등이 있었습니다. 특히, 클러스터 관리 알고리즘의 버그로 인해 여러 차례의 장애가 발생하고 이를 해결하기 어려웠던 경험을 겪었습니다. 또한, 데이터 리밸런싱이 성능 병목 현상과 데이터 불일치 문제를 일으킬 수 있었습니다. 이러한 이유로 Pinterest는 샤딩이 더 예측 가능하고 관리하기 쉬운 방법을 제공한다고 판단하여 샤딩 방식을 선택했습니다.

클러스터링 방식의 단점은 무엇이며, 이를 어떻게 극복할 수 있을까?

클러스터링 방식의 단점은 다수의 노드 간 복잡한 상호작용, 업그레이드 어려움, 단일 장애 지점 등이 있습니다. 이러한 단점을 극복하기 위해서는 클러스터링 기술의 성숙도를 높이고, 업그레이드 과정을 단순화하는 등의 노력이 필요합니다. 또한, 클러스터링의 복잡성을 줄이기 위해 각 노드 간의 상호작용을 최소화하고, 단일 장애 지점을 해결하기 위해 고가용성을 강화하는 등의 방법을 사용할 수 있습니다.

Pinterest의 확장 과정에서 발생한 기술적 과제들은 다른 분야에서도 유사하게 나타날 수 있을까?

Pinterest의 확장 과정에서 발생한 기술적 과제들은 다른 분야에서도 유사하게 나타날 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 이전 과정에서 발생한 시간 소요 문제는 다른 기업이나 조직이 시스템을 업그레이드하거나 확장할 때에도 발생할 수 있는 문제입니다. 또한, 데이터 일관성 및 무결성을 유지하기 위한 응용 프로그램 수준의 로직 구현은 다양한 분야에서 데이터 관리에 대한 중요한 과제로 나타날 수 있습니다. 따라서 Pinterest의 기술적 과제들은 다른 분야에서도 유사한 상황에서 발생할 수 있으며, 이를 해결하기 위해서는 신중한 계획과 적절한 전략이 필요합니다.