효율성 vs. 수평적 확장성: 불가피한 절충?

이 글은 소프트웨어 효율성과 수평적 확장성 간의 긴장 관계를 탐구합니다. 저자는 확장성에 최적화된 소프트웨어는 단일 머신 환경에서 종종 성능이 저하되고 그 반대의 경우도 마찬가지라고 주장합니다. 이는 암달의 법칙, 조정 오버헤드, 공유 리소스의 제한 때문입니다. 효율적인 알고리즘은 시스템과 문제에 대한 가정에 의존하는 경우가 많으며, 수평적 확장을 수행하면 이러한 가정이 더 이상 유효하지 않을 수 있습니다. 저자는 문화적 요소와 작업 유형이 선택에 영향을 미치는 점에 대해서도 논의하며, Tigerbeetle 데이터베이스와 CPython의 GIL 등의 예를 제시합니다. 결론적으로 문제와 환경에 대한 깊이 있는 이해가 높은 효율성과 확장성을 달성하는 열쇠입니다.