스루풋(Throughput): 시스템 성능을 측정하는 핵심 지표

🔹 스루풋이란?

1. 스루풋(Throughput)의 정의

스루풋(Throughput)은 일정 시간 동안 시스템이 처리할 수 있는 작업량 또는 데이터의 양을 의미하는 성능 지표입니다. 일반적으로 초당 처리 요청 수(RPS, Requests Per Second) 또는 초당 전송된 데이터량(Mbps, Gbps)으로 측정됩니다.

✅ 스루풋의 주요 특징:

• 시스템의 최대 처리 성능을 평가하는 핵심 지표
• 높은 스루풋은 더 많은 요청을 동시에 처리할 수 있음을 의미
• 네트워크, 데이터베이스, 애플리케이션 성능과 밀접한 관련
• 서버 부하, 네트워크 대역폭, 하드웨어 성능 등에 영향을 받음

📌 스루풋이 높을수록 시스템의 성능과 확장성이 뛰어나며, 대량의 트래픽을 원활하게 처리할 수 있습니다.

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🔹 스루풋의 주요 구성 요소

1. 요청 처리량(Request Throughput)

✅ 초당 처리 가능한 요청 개수를 의미 (RPS, TPS 등으로 표현)
✔️ 예: 웹 서버에서 초당 처리 가능한 HTTP 요청 수

2. 데이터 처리량(Data Throughput)

✅ 단위 시간당 전송되는 데이터의 양 (Mbps, Gbps 단위로 측정)
✔️ 예: 네트워크에서 초당 전송된 데이터 패킷 크기

3. 동시성(Concurrency)

✅ 동시에 처리할 수 있는 최대 사용자 또는 요청 수
✔️ 예: 동시 접속 사용자 수가 10,000명을 초과하면 성능 저하 발생 가능

4. 시스템 대역폭(System Bandwidth)

✅ 네트워크 및 서버가 처리할 수 있는 최대 데이터 전송 용량
✔️ 예: 클라우드 서버에서 초당 1Gbps 대역폭 지원 여부

📌 스루풋은 요청 수, 데이터 처리량, 동시성, 네트워크 대역폭 등 다양한 요소에 의해 결정됩니다.

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🔹 스루풋 최적화 방법

1. 서버 성능 개선 및 확장

✅ 고성능 하드웨어 및 멀티 코어 CPU 활용
✔️ 예: 애플리케이션 서버의 CPU 및 RAM 업그레이드

2. 로드 밸런싱(Load Balancing) 적용

✅ 트래픽을 여러 서버로 분산하여 처리량 증가
✔️ 예: AWS ELB, Nginx Reverse Proxy, HAProxy

3. 데이터베이스 성능 최적화

✅ 인덱스 최적화, 캐싱 활용, 쿼리 튜닝 등을 통해 데이터 처리 속도 향상
✔️ 예: Redis, Memcached 활용하여 데이터 조회 속도 개선

4. 네트워크 대역폭 확장 및 최적화

✅ 최적의 데이터 전송 경로 설정 및 압축 적용
✔️ 예: HTTP/2, WebSocket, Gzip 압축 적용

✔️ Python을 활용한 웹 서버의 스루풋 측정 예제:

import requests
import time

url = "https://example.com"
n_requests = 100  # 요청 수
start_time = time.time()

for _ in range(n_requests):
    response = requests.get(url)

end_time = time.time()
thruput = n_requests / (end_time - start_time)
print(f"스루풋: {thruput:.2f} RPS (초당 요청 처리 수)")

📌 웹 서버의 초당 처리 가능한 요청 수를 측정하여 성능 최적화 기준을 설정할 수 있습니다.

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🔹 스루풋이 중요한 이유

요소	영향
웹 애플리케이션 성능	높은 스루풋은 빠른 응답 및 원활한 사용자 경험 제공
네트워크 트래픽 처리	대량의 데이터 전송 시 안정적인 서비스 제공
데이터베이스 효율성	빠른 데이터 처리 및 쿼리 실행 성능 향상
비즈니스 확장성	트래픽 증가에도 안정적인 서비스 운영 가능

📌 스루풋이 최적화된 시스템은 높은 트래픽을 효과적으로 처리하고, 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

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📌 결론

✅ 스루풋(Throughput)은 시스템이 단위 시간 동안 처리할 수 있는 요청 수 또는 데이터의 양을 의미합니다.
✅ 서버 성능 향상, 로드 밸런싱, 데이터베이스 최적화, 네트워크 대역폭 확장을 통해 개선할 수 있습니다.
✅ 높은 스루풋은 웹 애플리케이션 성능, 데이터베이스 처리 속도, 네트워크 트래픽 처리 효율성을 향상시킵니다.
✅ 지속적인 모니터링과 튜닝을 통해 시스템의 스루풋을 최적화하는 것이 중요합니다.