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김한신
1.
서버 확장과 로드 밸런싱: 클라우드를 활용하여 서버를 유연하게 확장하고, 로드 밸런서를 도입하여 트래픽을 균등하게분산시킵니다.
2.
캐싱과 데이터베이스 최적화: 자주 사용되는 데이터를 캐싱하여 응답 속도를 높이고, 데이터베이스 쿼리를 최적화하여 효율적으로 데이터를 처리합니다.
3.
모니터링과 스케일 아웃: 시스템을 지속적으로 모니터링하고, 트래픽이 증가할 때 서버를 수평 확장하여 대응합니다. 이를 통해 실시간으로 시스템 상태를 파악하고 조절할 수 있어요.
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대용량 트래픽 대응의 핵심 전략은 클라우드를 활용한 서버 확장과 로드 밸런싱, 데이터 캐싱과 데이터베이스 최적화, 그리고 모니터링과 스케일 아웃입니다. 이들을 조합하여 유연하게 대응하면 안정적이고 높은 성능의 서비스를 제공할 수 있습니다. 
유민아
⇒ 로드밸런싱을 통해 대규모로 들어오는 요청을 여러 서버에 분산시키거나 오토 스케일링을 통해 서버의 부하를 체크하여 서버를 생성하는 방법, DB테이블을 수평 분할하여 물리적으로 서로 다른 곳에 분산하여 관리하는 데이터베이스 샤딩 등 여러 가지 방법을 통해 대용량 트래픽에 대응 가능합니다.
김민선
⇒ 대용량 트래픽 발생 시 해결할 수 있는 방법에는 여러가지가 있습니다.
로드밸런싱을 적용할 경우 여러 서버에 트래픽을 분산시켜 부하를 분산하고, 트래픽이 증가하면 서버를 추가로 확장하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
캐싱을 하게 되면 정적 컨텐츠를 캐싱하여 동적인 요청에 대한 서버 부하를 줄일 수 있습니다
클라우드 환경에서는 자동으로 서버 인스턴스를 추가하고 오토 스케일링을 해서 대용량 트래픽 발생에 대처할 수 있습니다
데이터베이스 쿼리를 최적화하거나 샤딩을 적용하여 데이터베이스 부하를 줄일 수 있습니다
전송되는 콘텐츠를 압축하고 최적화하여 대역폭 사용량을 줄일 수 있습니다
DDoS 공격에 대비하여 방어 메커니즘을 구현하는 것도 중요합니다
코드와 알고리즘을 최적화하여 서버 리소스를 효율적으로 활용하여 부하를 줄일 수 있습니다.
박준영
⇒ 대용량 트래픽 발생 시 어떻게 대응해야 하나요?
일반적으로 트래픽 모니터링, 자동 확장, 로드 밸런싱, 캐싱, DB 최적화 등의 단계를 따른다.
자동 확장 : 클라우드 기반 인프라를 사용하면 트래픽이 증가할 때 자동으로 서버 및 자원을 확장할 수 있다. Auto Scaling과 같은 자동 확장 기능을 활용하면 된다.
로드 밸런싱 : 로드 밸런서를 사용하여 트래픽을 여러 서버로 분산한다. 이렇게 하면 각 서버에 동등한 부하가 분산되어 성능을 최적화할 수 있다.
캐싱 : 자주 요청되는 데이터를 메모리에 저장하여 데이터베이스에 대한 요청을 줄입니다. 이를 통해 응답 시간을 단축하고 서버 부하를 줄일 수 있습니다.
