Throughput과 IOPS 차이

정의부터 살펴보자

 

IOPS는 Input/Output Operations Per Second를 의미한다.

초당 수행할 수 있는 입출력 작업 횟수를 나타낸 것이다.

 

반면에 Throughput은 한국말로 처리량이다. 

초당 전송할 수 있는 데이터의 양을 나타낸다.

 

IOPS는 빈도를 나타내고 Througpht은 양을 나타낸다.

 

비유로 이해해보자. 

 

만약 고속도로에 작은 차가 많이 있다면 높은 IOPS에 낮은 Throughtput를 의미하고

큰 트럭들이 적게 있다면 낮은 IOPS에 높은 Throughtput를 의미한다. 

 

현실에서는 어떤 상황에서 각각이 중요할까?

 

만약 큰 파일을 읽어야 한다면 당연히 Throughput이 중요할 것이다. 

반면에 데이터베이스 쿼리를 많이 해야한다면 IOPS가 중요하다. 

 

수학적으로 본다면 

Throughput = IOPS x Block Size로 표현할 수 있다. 

 

클로드에게 실제 사례를 알려달라고 했다. 

IOPS 중심 워크로드:

1. 데이터베이스 (OLTP)
특징:
     - 많은 작은 쿼리
     - 랜덤 읽기/쓰기
     - 4KB ~ 16KB 블록

   예: MySQL, PostgreSQL
   필요: 높은 IOPS ★★★★★

2. 이메일 서버
 특징:
     - 많은 작은 메시지
     - 랜덤 접근

   필요: 높은 IOPS ★★★★★

3. 가상 머신 부팅 볼륨
  특징:
     - 많은 작은 파일 읽기
     - 랜덤 패턴

   필요: 높은 IOPS ★★★★☆

 

Throughput 중심 워크로드:

1. 비디오 스트리밍
   특징:
     - 큰 파일 순차 읽기
     - 연속된 데이터 전송

   필요: 높은 Throughput ★★★★★

2. 빅데이터 분석 (Hadoop, Spark)
   특징:
     - 대용량 파일 스캔
     - 순차 읽기/쓰기

   필요: 높은 Throughput ★★★★★

3. 로그 수집  - (의외로 대용량이구만)
   특징:
     - 연속 쓰기
     - 큰 데이터 블록

   필요: 높은 Throughput ★★★★☆

4. 백업/복원
   특징:
     - 대용량 전송
     - 순차 접근

   필요: 높은 Throughput ★★★★★