19강 / 20강

서버 고르기 — 스펙을 돈으로 환산하기

vCPU · ECC · 클라우드 인스턴스 · 스케일 업 vs 아웃

사장님이 묻습니다. "서버를 새로 사려는데, 어떤 걸 사야 해요?"

지금까지 배운 걸 전부 동원할 시간입니다. 지금 무엇이 병목인지 알아야 무엇에 돈을 쓸지 정할 수 있어요.

고등학생스펙을 돈으로 환산하기

이제 돈 이야기입니다. 1~18강의 지식이 구매 결정으로 이어져요.

"좋은 서버" 가 아니라 "내 병목에 맞는 서버"

병목마다 사야 할 것이 다릅니다

병목	사야 할 것	사도 소용없는 것
CPU (%us)	코어 · 클럭	디스크
디스크 (%wa)	NVMe SSD	CPU
메모리 (스왑)	RAM	CPU
DB 락	아무것도 — 코드를 고친다	전부

15강의 진단이 구매 목록을 정한다

가격 감각

같은 돈으로 무엇을 살 수 있나 를 알아 두세요.

선택	대략
코어 2배	값 2배 · 성능 1.5배 (11강)
메모리 2배	값 +30% · 병목이면 극적
HDD → NVMe	값 +수십만 원 · IOPS 수천 배

디스크 교체가 대개 가성비가 가장 좋다

왜냐면 12강에서 봤듯 차이가 압도적이니까요. 다른 부품은 배 단위인데 디스크는 천 배 단위입니다.

고등학생vCPU 라는 말의 함정

클라우드 스펙표에서 가장 헷갈리는 단어입니다.

vCPU 2개 ≠ 물리 코어 2개

대개 이렇습니다

표기	실제
vCPU 2	물리 코어 1개의 2 스레드
vCPU 4	물리 코어 2개

11강의 하이퍼스레딩 — 성능은 1.25배지 2배가 아니다

그래서 이런 계산을 해야 합니다

워커 수를 vCPU 기준으로 잡으면 과하게 잡습니다.

기준	vCPU 8 에서
vCPU 기준 (I/O ×2)	16 워커
물리 코어 기준	8 워커

17강의 계산은 물리 코어로 시작해서 측정으로 조정

그리고 이웃이 있습니다

같은 물리 서버에 다른 사람의 VM 이 돌고 있어요.

증상	지표
이유 없이 느려짐	%st 가 뛴다 (15강)

내 서버가 아니라 이웃이 문제일 수 있다 — 시끄러운 이웃

비유 — 아파트 수도압

내 집 수도는 멀쩡한데 물이 약합니다. 윗집이 동시에 쓰고 있어서요.

내 배관을 아무리 고쳐도 안 됩니다. 단독주택(전용 서버) 으로 가야 해결돼요.

성능 편차가 문제면 전용 인스턴스가 답이다

vCPU 라는 애매한 단위

클라우드 견적서에 4 vCPU라고 적혀 있습니다. 이게 뭘까요?

대부분의 클라우드에서 1 vCPU = 물리 코어의 스레드 하나입니다. 즉 4 vCPU = 물리 코어 2개예요. 11강에서 봤듯이 하이퍼스레딩 스레드는 코어의 절반이 안 됩니다.

vCPU 숫자만 보면 두 배 비싼 걸 살 수 있습니다.

Python 브라우저에서 실행

# vCPU 를 물리 코어로 환산해서 비교
후보 = [
    # 이름,          vCPU, 메모리GiB, 월요금(만원, 대략), 버스트형?
    ("t3.medium",      2,   4,   4.5,  True),
    ("t3.xlarge",      4,  16,  18.0,  True),
    ("m6i.xlarge",     4,  16,  24.0,  False),
    ("m6i.2xlarge",    8,  32,  48.0,  False),
    ("c6i.2xlarge",    8,  16,  42.0,  False),
    ("직접 구입(3년)", 12,  16,  12.0,  False),
]

print(f"{'인스턴스':<16}{'vCPU':>5}{'물리코어':>9}{'메모리':>8}{'월요금':>9}{'코어당':>9}  비고")
print("-" * 74)
for 이름, v, m, 원, 버스트 in 후보:
    코어 = v / 2
    print(f"{이름:<16}{v:>5}{코어:>9.1f}{m:>7}Gi{원:>8.1f}만{원/코어:>8.1f}만"
          f"  {'⚠ 크레딧 소진 시 20%' if 버스트 else ''}")

print()
print("→ 직접 구입은 3년 감가상각 기준입니다. 전기·상면·관리 비용은 별도예요.")
print("  클라우드의 값은 '유연함'과 '관리 안 해도 됨'에 붙는 값입니다.")

어디에 돈을 쓸까 — 병목별 처방

지금 증상	돈을 써야 할 곳	쓰면 안 되는 곳
`us` 높음, 메모리 여유	코어 수 · 클럭	메모리, 디스크
`wa` 높음	SSD/NVMe, 더 좋은 디스크	CPU (효과 0)
`si`/`so` 있음	메모리 증설	CPU, 디스크
`si`(softirq) 높음	회선 · CDN · LB	CPU, 메모리
전부 여유로운데 느림	코드·쿼리 개선 (돈 0)	서버 전부

마지막 줄이 중요합니다. 서버를 바꿔도 안 빨라지는 경우가 생각보다 많습니다. 느린 쿼리 하나를 고치면 서버 세 대 값이 절약되기도 해요.

고등학생ECC 메모리 — 서버에는 반드시

note 가 타협하지 말라고 하는 유일한 항목입니다.

메모리는 가끔 저절로 비트가 뒤집힌다

진짜인가

진짜입니다. 원인은 —

원인	설명
우주선(cosmic ray)	고에너지 입자가 칩을 때린다
전기적 잡음	주변 회로의 영향
노화	셀이 약해진다

구글 연구 — 연간 8% 의 메모리 모듈에서 오류가 발생

ECC 가 하는 일

오류	ECC
1비트	자동으로 고친다 ✔
2비트	탐지하고 멈춘다

조용히 틀리는 대신 고치거나 알린다

왜 이게 중요한가

3강의 이야기예요 — 가장 무서운 버그는 조용히 틀리는 것.

비트가 뒤집히면	결과
가격에서	10,000원 → 26,384원
재고에서	수량이 엉뚱해진다
DB 저장 중	잘못된 값이 영구 저장 ⚠

한 번의 비트 뒤집힘이 영구적인 오염이 된다

비유 — 은행 장부의 오탈자

사람이 쓰면 검산을 합니다. ECC 가 그 검산이에요.

검산 없이 쓴 숫자는 틀려도 모릅니다. 그리고 그 숫자로 계속 계산합니다.

값은 10~20% 비싼데 안 쓸 이유가 없다

클라우드는 대부분 ECC 입니다. 직접 서버를 살 때 반드시 확인하세요.

ECC 오류가 로그에 쌓이면 메모리 교체 신호입니다.

bash 브라우저에서 실행

sudo dmidecode -t memory | grep -E 'Type:|Speed|Size'
echo "=== 커널이 본 메모리 오류 ==="
grep -i -E 'edac|ecc' /var/log/syslog | tail -3

스케일 업 vs 스케일 아웃

⬆️

스케일 업

서버 한 대를 크게
간단하다. 천장이 있다

➡️

스케일 아웃

서버를 여러 대로
천장이 없다. 복잡하다

코어당 단가는 서버가 커질수록 비싸집니다.

Python 브라우저에서 실행

# 스케일 업의 값은 선형이 아니다
서버 = [
    ("4코어 16GB",   4,  24),
    ("8코어 32GB",   8,  48),
    ("16코어 64GB", 16, 105),
    ("32코어 128GB",32, 260),
    ("64코어 256GB",64, 720),
]
print(f"{'서버':<16}{'코어':>6}{'월요금':>9}{'코어당 값':>12}")
print("-" * 46)
for 이름, 코어, 원 in 서버:
    print(f"{이름:<16}{코어:>6}{원:>8}만{원/코어:>11.1f}만")

print()
print("→ 코어당 값이 점점 비싸집니다. 큰 서버일수록 '프리미엄'이 붙어요.")
print("  4코어 8대(192만) vs 32코어 1대(260만) — 같은 코어 수인데 8대가 쌉니다.")
print()
print("그런데 8대로 나누려면 세션 공유·로드밸런서·배포 자동화가 필요합니다.")
print("그 복잡함의 값이 68만 원보다 싼가? 그게 판단 기준이에요.")

고등학생무엇을 아웃할 수 있고 무엇을 못 하나

note 의 이 구분이 확장 설계의 핵심입니다.

	스케일 업	스케일 아웃
방법	서버를 키운다	서버를 늘린다
한계	있다 — 가장 큰 서버까지	거의 없다
값	큰 서버는 비싸진다	선형

그런데 아무거나 아웃되지 않는다

아웃되는 것 — 상태가 없는 것

대상	왜 되나
웹 서버	요청끼리 독립
API 서버	같은 이유
이미지 처리	각자 독립

어느 서버가 받아도 같은 답이면 아웃된다

안 되는 것 — 상태가 있는 것

대상	왜 안 되나
DB 쓰기	하나의 진실이어야 한다
세션	어느 서버인지 기억해야
재고 차감	동시에 하면 초과 판매

"누가 맞나" 를 정해야 하는 일은 나눌 수 없다

비유 — 매표소와 좌석

일	창구를 늘리면
안내 (읽기)	그만큼 빨라진다 ✔
좌석 배정 (쓰기)	같은 자리를 두 번 팔 수 있다 ⚠

읽기는 나누고, 쓰기는 한 곳으로 모은다

그래서 실무의 표준 형태

층	확장
웹 · 앱	아웃 (여러 대)
DB 읽기	아웃 (읽기 복제본)
DB 쓰기	업 (한 대를 키운다)

쓰기 DB 가 최후의 병목이다 — 11강 암달의 법칙

견적을 내 봅시다

실제 상황: "평소 초당 30건, 세일 때 초당 300건. 주문 데이터 200GB. 예산은 월 50만 원."

숫자로 견적을 내는 법. 요청당 ms 는 반드시 실측해야 합니다.

Python 브라우저에서 실행

평상시_rps = 30
피크_rps   = 300
요청당_ms  = 45          # 실측값이어야 한다
대기비율   = 0.65        # DB·API 기다리는 비율
데이터_GB  = 200

# 필요한 동시 처리 수 (리틀의 법칙: 동시성 = 도착률 × 체류시간)
동시_평상 = 평상시_rps * (요청당_ms / 1000)
동시_피크 = 피크_rps   * (요청당_ms / 1000)
print(f"동시 처리 필요  평상시 {동시_평상:.1f}   피크 {동시_피크:.1f}")

# CPU 로 실제 계산하는 시간만 따로
cpu_ms = 요청당_ms * (1 - 대기비율)
필요코어_평상 = 평상시_rps * cpu_ms / 1000
필요코어_피크 = 피크_rps   * cpu_ms / 1000
print(f"필요 물리 코어  평상시 {필요코어_평상:.1f}   피크 {필요코어_피크:.1f}")
print()

여유 = 1.6      # 피크 위의 여유 (급증·배포·백업용)
권장코어 = 필요코어_피크 * 여유
print(f"권장 물리 코어 (여유 {여유}배): {권장코어:.1f} → {int(권장코어)+1}코어")
print(f"권장 vCPU                     : {(int(권장코어)+1)*2}")
print()

워커 = int(동시_피크 * 1.3) + 1
print(f"권장 워커 수 (동시성 기준): {워커}개")
print(f"필요 메모리 (워커 340MiB): {(780 + 워커*340)/1024:.1f} GiB → 여유 두고 {((780+워커*340)*1.5)//1024:.0f}GiB 이상")
print()
print(f"디스크: 데이터 {데이터_GB}GB + WAL·로그·백업 여유 → 최소 {데이터_GB*2.5:.0f}GB NVMe")
print("        (12강: SSD는 80% 이하로 유지)")

🤔 확인 문제

iostat에서 await가 40ms로 치솟고 %wa가 60%인 서버입니다. 예산 100만 원을 어디에 써야 할까요?

해설 wa가 높다는 건 CPU가 디스크를 기다리는 중이라는 뜻입니다. CPU를 늘리면 기다리는 CPU가 늘어날 뿐이에요. 다만 메모리를 늘려 파일 캐시를 키우는 것도 디스크 읽기를 줄여 주니 차선책은 됩니다 — 쓰기가 문제라면 SSD가 정답입니다.

🤔 확인 문제

웹 서버를 4코어 8대로 나누는 것과 32코어 1대로 두는 것의 가장 큰 차이는?