대규모 트래픽 처리를 위한 데이터베이스 샤딩 전략 및 NoSQL 스키마 최적화
단일 데이터베이스 인스턴스의 쓰기 처리량(Write Throughput)이 하드웨어의 물리적 한계인 수직적 확장(Vertical Scaling) 임계점에 도달했을 때, 시스템 엔지니어는 필연적으로 수평적 확장(Horizontal Scaling)을 고려하게 됩니다. 이때 발생하는 가장 흔한 병목 현상은 단순히 CPU나 메모리 부족이 아닙니다. 실제 프로덕…
Horizontal Scaling Mechanics and High-Throughput NoSQL Schema Design
The moment your distributed system hits the ProvisionedThroughputExceededException (DynamoDB) or massive write latency spikes (MongoDB), the abstraction of "infinite scaling" collapses. …
大規模分散環境におけるデータベースシャーディング戦略とNoSQLモデリング
深夜2時、ブラックフライデーのセール開始と同時に監視ダッシュボードが赤く染まる現象は、多くのエンジニアにとって悪夢そのものです。アプリケーションサーバーは正常に稼働しているにもかかわらず、データベースのCPU使用率が特定のノードだけ100%に張り付き、残りのノードはアイドル状態という「ホットパーティション（Hot Partition）」問題が発生しています。スタックトレースにはDynamoD…
Optimización de Sharding y Modelado de Esquemas Distribuidos en DynamoDB y MongoDB
Un error común en logs de sistemas distribuidos bajo carga pico es ProvisionedThroughputExceededException en DynamoDB o latencias de escritura (Write Latency) que se disparan en MongoDB clusteriza…