계략적 추정치 - LeeEuyJoon/lilling-be GitHub Wiki
본 문서는 Lilling 서비스의 예상 트래픽 규모와 저장소 요구량을 계략적으로 산정한 자료이다.
해당 추정치는 『가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초』 (Alex Xu 저)에서 제시된 예시 수치를 기반으로 하며,
프로젝트의 시스템 설계 및 성능 검증 목표를 설정하기 위한 기준으로 사용된다.
| 구분 | 가정 | 설명 |
|---|---|---|
| 쓰기 요청 (Write) | 1억 건 / 일 | 매일 1억 개의 새로운 단축 URL 생성 |
| 읽기 요청 (Read) | 쓰기 대비 10:1 비율 | 읽기 요청이 쓰기보다 10배 많다고 가정 |
| 운영 기간 | 10년 | 장기 서비스 운영 기준 시뮬레이션 |
| 항목 | 계산식 | 결과 | 설명 |
|---|---|---|---|
| 초당 쓰기 연산 (Write TPS) | 100,000,000 ÷ (24×3600) | ≈ 1,160 ops/sec | 평균 초당 URL 생성 수 |
| 초당 읽기 연산 (Read TPS) | 1,160 × 10 | ≈ 11,600 ops/sec | 평균 초당 URL 조회 수 |
즉, 서비스는 초당 약 12,000건(읽기+쓰기) 의 요청을 처리할 수 있는 구조를 요구함.
| 항목 | 가정 | 계산식 | 결과 |
|---|---|---|---|
| 총 URL 수 | 1억 건 × 365일 × 10년 | 3650억 건 | 장기 누적 데이터 |
| 평균 원본 URL 길이 | 100 bytes | - | URL 평균 길이 기준 |
| 총 저장 용량 | 3650억 × 100 bytes | ≈ 36.5 TB | 순수 URL 데이터 기준 (메타데이터, 인덱스 제외) |