2024.06.12 How Pinterest Scaled to 11 Million Users With Only 6 Engineers

How Pinterest Scaled to 11 Million Users With Only 6 Engineers

 

 

How Pinterest Scaled to 11 Million Users With Only 6 Engineers

pinterest가 성장함에 따라 기술 선택을 한 이유를 설명한다.

DB 확장.

데이터가 급증했고 사용량이 증가했다.

해결을 위해 클러스터링과 샤딩을 고민했다.

클러스터링은 고가용성과 노드 부하를 방지할 수 있다. 다만 클러스터링에 대한 개념이 필요하고 개념이 없다면 관리가 힘들 수 있다.

 

샤딩은 수평 파티셔닝으로 데이터를 규칙에 맞게 각각 다른 db에 저장하는 것이다.

db수준의 조인을 할 수 없고 애플리케이션에서 해야 한다. 트랜잭션 또한 마찬가지. 애플리케이션의 복잡성이 올라간다.

음 복잡성은 비슷한 거 같은데..

유명인사 문제와 재샤딩 (샤드에서 다시 쪼개기), 조인, 트랜잭션.. 단점이 더 많아 보인다.

샤딩 키를 뽑는 함수가 중요하다. 

 

pinterest는 클러스터링보다 샤딩을 택했다. 클러스터링 알고리즘에서 문제를 느꼈다고 한다.

단순함을 유지하자.