솔직히 까놓고 말해봅시다.
여러분 코드, 왜 느린지 아세요?
대부분의 주니어들은 "파이썬이라서요", "네트워크가 튀어서요" 같은 소리를 합니다.
틀렸습니다. 진짜 문제는 당신이 데이터의 흐름(Flow)을 머릿속으로 시뮬레이션하지 못하기 때문입니다.
엔비디아 본사에서 H100 GPU 수천 장을 엮어서 LLM 학습을 돌리다 보면, 가장 무서운 건 '버그'가 아닙니다.
바로 Congestion(혼잡)입니다.
데이터 패킷 하나가 길을 잘못 들어서 전체 클러스터의 Latency를 망가뜨리는 현상. 우리는 이걸 'Traffic Jam'이라고 부르지 않고, 유체 역학의 관점에서 바라봅니다.
오늘 소개할 건, 그 복잡한 수식을 아주 직관적으로 보여주는 시뮬레이터입니다.
원래는 물리 엔진 데모지만, 저는 이걸 신입 엔지니어들 '멘탈 교육용'으로 씁니다.
Shock Wave Formation Simulator
거창해 보이죠?
단순합니다. 화면을 클릭하고 드래그하면 입자(Particle)들이 움직입니다.
천천히 움직일 땐 그냥 물 흐르듯 유연합니다.
그런데 마우스를 미친 듯이 흔들거나 속도를 높이면 어떻게 될까요?
입자들이 뭉치고, 뒤따라오던 입자들이 그 벽에 부딪히며 충격파(Shock Wave)가 발생합니다.
이게 왜 중요하냐고요?
이게 바로 여러분 서버에서 일어나는 Thundering Herd 현상의 시각화 버전이기 때문입니다.
대용량 트래픽을 처리하는 시스템을 설계할 때, 많은 개발자들이 Throughput(처리량)만 봅니다.
"초당 10만 요청 처리 가능!"
스펙 시트엔 그렇게 적혀 있죠.
하지만 실제 상황에선 10만 요청이 1초 동안 균등하게(Uniform Distribution) 들어오지 않습니다.
0.1초 만에 9만 개가 몰립니다. (Bursty Traffic)
이 시뮬레이터에서 마우스를 급격하게 꺾었을 때 생기는 그 붉은 파동.
그게 바로 여러분의 Redis 큐(Queue)가 터지기 직전의 모습이고,
여러분의 DB 커넥션 풀이 고갈되어 를 뱉어내는 순간입니다.
삼성전자에서 SSD 펌웨어 짤 때도 똑같았습니다.
NAND 플래시에 데이터를 쓸 때, 버퍼 관리를 잘못하면 내부에서 병목이 생겨 쓰기 속도가 수직 낙하합니다.
우리는 그걸 'Write Cliff'라고 불렀는데, 원리는 이 충격파와 정확히 같습니다.
입구는 좁은데 들어오려는 데이터는 많고, 앞에서 처리가 안 되니 뒤에서 밀리는 것.
이걸 해결하려면 어떻게 해야 할까요?
무작정 서버를 늘린다? (Scale-out)
돈이 썩어납니까? TCO(총 소유 비용) 생각 안 합니까?
이 시뮬레이터를 멍하니 보고 있으면 답이 보입니다.
충격파를 없애려면 흐름을 제어해야 합니다.
- Backpressure (배압 조절): 앞단이 막히면 뒷단에 "보내지 마"라고 신호를 줘야 합니다. TCP/IP의 Flow Control이 기본인 이유입니다.
- Jitter (지연 분산): 요청을 동시에 보내지 않고 미세하게 랜덤한 지연을 줘서 충돌을 피합니다.
- Buffering (완충): 큐를 두되, 무한정 늘리면 Latency가 박살 나니 적절한 크기로 제한합니다. (Bounded Queue)
이 툴을 만든 개발자는 아마 유체 역학이나 그래픽스 쪽에 관심이 있었겠지만,
저는 이걸 시스템 아키텍처의 교보재로 봅니다.
단순히 해서 라이브러리 가져다 쓰는 건 누구나 합니다.
하지만 내 코드가 실행될 때, CPU 캐시 라인에서, 네트워크 스위치 버퍼에서 데이터가 어떻게 뭉치고 터지는지 상상할 수 있어야 진짜 엔지니어입니다.
지금 당장 들어가서 마우스를 휘저어 보세요.
그리고 생각하세요.
"지금 내 서버 로그에 찍히는 503 에러가, 저 빨간 충격파랑 똑같이 생겼겠구나."
그걸 깨닫는 순간, 여러분의 연봉 앞자리가 바뀔 겁니다.
