원문

“Read/write scale without complete re-write” by Nati Shalom

방법

• 확장의 핫스팟(performance bottleneck)을 명료하게 확인하는 것에 의해 변화를 최소화할 것
• 데이터베이스를 그대로 유지할 것
• 데이터베이스의 앞단에 메모리 데이터 그리드(캐시나 메모리 DB, NoSQL 등)를 놓을 것
• 동기화 부하를 줄이기 위해 ‘나중에 쓰기’를 사용할 것
• 핫스팟에 사용할 데이터는 따로 설계하고, 그 데이터 스키마와 원래 DB 스키마는 OR 매핑해놓을 것
• 존재하는 기술력을 레버리지하기 위해 표준 Java API와 프레임웍을 사용할 것
• 점진적인 이전이 가능하도록 두 개의 병렬(신,구) 사이트를 사용할 것

TCO 관점

• 고성능 접근에 RAM을, 장기 저장소에 디스크를 사용할 것
• 저가이면서 대량 생산되는 데이터베이스와 하드웨어를 사용할 것