# Pinterest가 6명의 엔지니어로 1,100만 사용자까지 확장할 수 있었던 방법

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- Type: news
- Author: [brainer](https://news.hada.io/@brainer)
- Published: 2024-06-16T12:44:17+09:00
- Updated: 2024-06-16T12:44:17+09:00
- Original source: [medium.com](https://medium.com/codex/how-pinterest-scaled-to-11-million-users-with-only-6-engineers-a0f62cea62b8)
- Points: 15
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## Topic Body

##### Pinterest의 확장 여정  
Pinterest의 확장 과정은 네 단계로 나뉩니다:  
  
1. **자아 발견의 시대**: 소규모 엔지니어 팀이 신속한 프로토타입 제작과 진화하는 제품 요구 사항을 관리.  
2. **실험의 시대**: 사용자 수의 급격한 증가로 빠른 확장이 필요했으나, 복잡하고 취약한 시스템을 초래.  
3. **성숙의 시대**: MySQL, Memcache, Redis와 같은 성숙하고 확장 가능한 기술을 사용하여 아키텍처를 단순화.  
4. **회귀의 시대**: 적절한 아키텍처를 갖춘 후, 수평적으로 확장하여 성장 지속.  
  
##### 핵심 기술  
Pinterest는 신뢰성, 이해하기 쉬움, 확장성을 중시하는 기술을 우선시했습니다:  
  
- **MySQL**: 안정적이고 유지보수 용이한 관계형 데이터베이스.  
- **Memcache**: 자주 액세스되는 데이터를 메모리에 캐싱하여 데이터베이스 읽기를 오프로드.  
- **Redis**: 다양한 데이터 구조를 처리할 수 있는 유연한 데이터 저장소.  
- **Solr**: 빠르게 사용 가능한 검색 플랫폼.  
  
##### 데이터베이스 확장: 클러스터링 vs 샤딩  
Pinterest는 데이터베이스를 분산 처리하기 위해 두 가지 접근 방식을 고려했습니다:  
  
###### 클러스터링  
- 데이터가 도착하면 최적의 노드를 결정하고 데이터를 여러 노드에 복제.  
- 자동 확장, 설정 용이, 데이터 가용성 보장 등의 장점이 있으나 복잡성, 성숙도 부족, 업그레이드 어려움 등의 단점 존재.  
  
###### 샤딩  
- 데이터를 작은 청크로 나누어 각 청크를 독립된 서버에 배치.  
- 단순한 아키텍처, 독립적인 확장, 명확한 데이터 소유권 등의 장점이 있으나 데이터베이스 수준의 조인과 트랜잭션이 불가능, 애플리케이션 복잡성 증가 등의 단점 존재.  
  
Pinterest는 클러스터링에서의 부정적 경험으로 인해 샤딩을 선택했습니다.  
  
##### 샤딩 아키텍처로의 전환  
Pinterest는 기능 동결 동안 단계적으로 샤딩으로 전환했습니다:  
  
1. **조인 제거**: MySQL 조인을 모두 제거하고 데이터 비정규화 및 캐싱 활용.  
2. **ID 기반 샤딩**: 64비트 ID 기반으로 샤딩하여 데이터 라우팅 단순화.  
  
##### 샤딩의 단점 및 해결책  
- **마이그레이션 스크립트**: 데이터를 샤딩 인프라로 전송하는 과정에서 시간이 많이 소요.  
- **애플리케이션 로직**: 데이터베이스 수준의 조인과 트랜잭션 부재로 인해 데이터 일관성 유지 필요.  
- **스키마 수정**: 모든 샤드에 대해 스키마 변경을 계획하고 적용.  
- **보고서 생성**: 여러 샤드를 통합하여 보고서 생성.  
  
##### 교훈  
Pinterest의 확장 여정에서 얻은 주요 교훈:  
  
- **단순함이 중요**: 이해하기 쉬운 기술 선택이 문제 해결과 위험 감소에 도움.  
- **확장성 우선**: 급속한 성장 환경에서는 데이터베이스 기능을 희생하더라도 확장성을 우선.  
- **수평적 확장 설계**: 사용자 기반이 확장됨에 따라 리소스를 추가할 수 있는 아키텍처 선택.

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