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면접자님은 로드밸런서의 기본 개념과 종류에 대한 이해가 우수하며, 특히 OSI 레이어별 특성과 라우팅 메커니즘에 대한 설명이 정확했습니다. 로드밸런싱 알고리즘과 고가용성 확보를 위한 health check 메커니즘에 대한 지식도 실무적 관점에서 잘 설명하셨으나, 세션 관리와 분산 시스템의 일관성 유지 부분에서는 다소 불완전한 답변을 보여주셨습니다. 향후 sticky session, session affinity, 분산 캐시(Redis, Memcached), 데이터베이스 샤딩 등 분산 환경에서의 상태 관리 패턴과 CAP 이론에 대한 학습을 권장드리며, 'Designing Data-Intensive Applications'(Martin Kleppmann)과 같은 서적을 통해 분산 시스템의 일관성, 가용성, 파티션 내성 간의 트레이드오프를 더 깊이 이해하시면 좋겠습니다.
로드밸런서란 웹 서버에서 네트워크 요청을 받아 뒷단에 위치한 애플리케이션 레이어로 분배하는 역할을 하는 주체를 말합니다. 이들은 서비스 로직과 분리되어 동작하고, 대표적인 종류로 L7, L4, L3 와 같은 것들이 있습니다. 각각은 클라이언트로부터 들어오는 광신호를 어떤 OSI 레이어까지 재구축하는지를 뜻하고, 각각이 위치한 레이어에서 얻을 수 있는 정보를 기반으로 어떤 애플리케이션 서버로 라우팅할 것인지 결정합니다. 따라서 L7으로 갈 수록 동작 속도가 느리고 연산량이 많아지게 됩니다.
로드밸런서의 기본 개념과 L3, L4, L7 계층별 분류에 대해 잘 이해하고 계시며, OSI 레이어와 연관지어 설명하신 부분이 좋았습니다. 다만 "광신호를 어떤 OSI 레이어까지 재구축하는지"라는 표현은 정확하지 않으며, 실제로는 각 계층에서 사용할 수 있는 정보(L3는 IP 주소, L4는 포트 정보, L7은 HTTP 헤더/쿠키 등)를 기반으로 라우팅 결정을 한다고 설명하는 것이 더 정확합니다. 또한 로드밸런서의 핵심 목적인 가용성 향상, 성능 분산, 장애 대응 등의 이점과 Round Robin, Least Connection 같은 구체적인 알고리즘 예시를 추가하시면 더욱 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다. 전반적으로 핵심 개념은 잘 파악하고 계시니, 세부적인 동작 원리와 실무 활용 사례를 더 학습해보시기 바랍니다.
로드 밸런싱 알고리즘 중에서는 가장 기본적으로 round robin 방식이 있습니다. 이것은 단순히 들어오는 요청을 자신과 연결된 서버 인스턴스에 순차적으로 돌아가면서 분배하는 방식입니다. 이외에도 각 서버 인스턴스의 요청량/처리량을 기반으로 동작하는 알고리즘들도 있습니다. 이것들은 window 사이즈 동안 각 인스턴스가 응답 하나를 반환하기까지 걸린 시간과 같은 정보를 토대로 가장 load가 적은 인스턴스로 요청을 라우팅하기 위한 목적을 가집니다.
로드밸런싱 알고리즘의 기본적인 Round Robin 방식과 성능 기반 알고리즘에 대한 개념을 잘 이해하고 계시는 것 같습니다. 다만 답변이 좀 더 구체적이었다면 좋았을 것 같은데, 예를 들어 Weighted Round Robin, Least Connections, Least Response Time 등의 구체적인 알고리즘 이름을 언급하시고 각각의 장단점을 명확히 구분해서 설명해주셨으면 더 완성도 높은 답변이 되었을 것입니다. 또한 Round Robin의 경우 구현이 간단하고 서버 성능이 동일할 때 효과적이지만 서버별 성능 차이를 고려하지 못한다는 단점이 있고, 성능 기반 알고리즘들은 더 정확한 분산이 가능하지만 오버헤드가 크다는 트레이드오프 관계를 구체적으로 설명해주시면 더욱 좋겠습니다. 앞으로는 각 알고리즘의 사용 시나리오나 실제 구현 방식에 대해서도 학습해보시길 권합니다.
로드밸런서가 고가용성을 유지하기 위해서 가장 많이 사용되는 방법은 health check 입니다. 이것은 연결된 인스턴스에 주기적으로 health check 용 요청을 보내서 현재 해당 인스턴스가 정상적인 (요청을 잘 처리할 수 있는) 상황인지 판별하는 방식입니다. health check가 n회 이상 실패해서 unhealthy 상태가 되면 더 이상 해당 인스턴스로 요청을 보내지 않고, healthy 상태인 것들에게만 라우팅하는 방식을 사용합니다. 이외에도 연결된 서버 인스턴스의 물리적인 위치 (데이터 센터 위치)를 여러 개로 나누어 돌발 상황에 대처하기도 합니다. 장애가 발생하면 해당 서버 인스턴스를 중지하고 새로운 인스턴스를 생성한 뒤 이것을 LB에 연결해서 필요한 서버의 크기를 유지하는 전략을 사용합니다.
고가용성을 위한 health check 메커니즘과 다중 데이터센터 배치, 그리고 장애 복구를 위한 인스턴스 교체 전략에 대해 잘 설명해주셨습니다. 특히 health check의 동작 방식과 unhealthy 상태 판별 로직을 구체적으로 언급한 점이 좋았습니다. 다만 로드밸런서 자체의 고가용성을 보장하는 방법에 대한 설명이 부족했는데, Active-Passive 또는 Active-Active 구성을 통한 로드밸런서 이중화, VRRP(Virtual Router Redundancy Protocol)를 활용한 failover 메커니즘 등에 대해서도 학습하시면 더욱 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다. 또한 Circuit Breaker 패턴이나 Graceful Degradation과 같은 장애 대응 패턴들도 함께 공부해보시기를 권합니다.
기본적으로 LB는 5-tuple 을 기반으로 들어오는 네트워크 패킷을 분배합니다. 5-tuple은 출발지 IP, port / 도착지 ip, port 를 포함하며 이것을 기반으로 연결 소켓을 유지합니다. 이것은 osi 3 레이어에 위치합니다. 애플리케이션 로직 자체가 stateful 한 상황에서의 처리 방법에 대해서는 알고 있지 못하지만 유추를 해보자면, 아마 한 번 특정한 인스턴스로 향했던 요청은 새로운 연결을 수립할 때에도 같은 인스턴스로 보내야 한다는 제약 상황일 것 같습니다. 이 때에는 아마 HTTP 헤더에 부수적인 헤더를 담아서 어떤 인스턴스가 해당 요청을 처리했는지 담아 보낼 것 같으며, 이후 클라이언트가 해당 정보를 요청 헤더에 포함하도록 하여 해당 인스턴스로 요청을 라우팅할 수 있어 보입니다. 이런 방식의 단점으로는 L7이 강제되는 점이 있을 것 같습니다.
세션 관리에 대한 기본적인 이해와 논리적 추론을 통해 답변하려는 시도가 좋았습니다. 하지만 몇 가지 개념적 오류가 있어 보완이 필요합니다. 먼저 5-tuple은 네트워크 연결 식별을 위한 것이지 로드밸런서의 분배 기준은 아니며, OSI 4계층(전송계층)에 해당합니다. 실제로는 Sticky Session(세션 고정), Session Clustering, 외부 세션 저장소(Redis 등) 활용, Stateless 설계 등의 방법들이 사용되므로, 이러한 구체적인 세션 관리 전략들과 각각의 장단점에 대해 학습하시면 더욱 완성도 높은 답변을 하실 수 있을 것입니다.
분산 시스템에서 일관성을 유지하려면 추가적인 DB의 사용이 필수적일 것 같습니다.
분산 시스템에서 세션 일관성을 위해 추가적인 DB 사용이 필요하다는 기본적인 방향성은 맞습니다. 하지만 질문에서 요구한 구체적인 아키텍처 패턴들과 성능/확장성 트레이드오프에 대한 설명이 부족합니다. 실제로는 Sticky Session, Session Replication, Centralized Session Store(Redis, Memcached), Stateless Architecture 등의 패턴이 있으며, 각각 성능과 확장성 측면에서 다른 특성을 가집니다. 예를 들어 Sticky Session은 성능이 좋지만 확장성과 가용성에 제약이 있고, Centralized Session Store는 확장성은 좋지만 네트워크 지연과 단일 장애점 문제가 있습니다. 분산 시스템 아키텍처 패턴과 각 패턴의 트레이드오프에 대해 더 깊이 학습하시면 좋겠습니다.
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