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교육 / IT

서버 가용성

직렬/병렬 서버 구성의 전체 가용성과 연간 다운타임을 계산합니다.

서버 가용성 계산기는 직렬(모두 정상이어야 동작) 및 병렬(하나만 정상이면 동작) 서버 구성의 전체 가용성과 연간 다운타임을 계산하는 도구입니다. "나인(9)" 단위로 표현되는 가용성 등급을 수치화합니다. 단일 서버 가용성이 99.9%(쓰리 나인)이면 연간 다운타임은 약 8.76시간입니다. 2대 병렬 구성으로 99.9999%(식스 나인, 연 31.5초)까지 올릴 수 있습니다. 반면 3대를 직렬로 연결하면 0.999³ ≈ 99.7%로 떨어져 연간 26.3시간의 다운타임이 발생합니다. 이 계산기를 통해 인프라 설계 시 이중화, 로드밸런싱 등의 효과를 수치로 예측할 수 있습니다.

input / result surfaceLIVE

입력

%
90%99.999%

직렬: 모든 서버가 동작해야 함 / 병렬: 하나만 동작하면 됨

전체 시스템 가용성
99.700300%

Two 9s (99%)

연간 다운타임
1.1일

1년 동안 예상되는 총 다운타임

가용성99.7%

서버 수별 가용성 (직렬)

차트 로딩중...

workflow

사용 방법

총 소요 시간: 약 1분
01

서버 구성 설정

서버 수와 구성 방식(직렬/병렬)을 설정합니다.

02

가용성 입력

각 서버의 개별 가용성(%)을 입력합니다.

03

결과 확인

전체 가용성, 나인 등급, 연간 다운타임을 확인합니다.

principle

계산 원리

## 서버 가용성의 수학적 배경

### 직렬 구성 가용성 모든 컴포넌트가 동작해야 시스템이 동작하는 경우:

A_직렬 = ∏aᵢ = a₁ × a₂ × ... × aₙ

### 병렬 구성 가용성 하나라도 동작하면 시스템이 동작하는 경우:

A_병렬 = 1 - ∏(1 - aᵢ) = 1 - (1-a₁)(1-a₂)...(1-aₙ)

동일 가용성 a인 n대 병렬: A = 1 - (1-a)ⁿ

### 나인(9) 등급 계산 가용성 A의 나인 수 = -log₁₀(1 - A)

99.9% → -log₁₀(0.001) = 3 (쓰리 나인) 99.99% → -log₁₀(0.0001) = 4 (포 나인)

### 연간 다운타임 연간 다운타임 = (1 - A) × 525,960분

99.9% → 525.96분 ≈ 8.76시간 99.99% → 52.6분 99.999% → 5.26분

### Active-Passive Failover Failover 시간을 t_f, 장애 발생 빈도를 f라 하면:

추가 다운타임 = f × t_f 실효 가용성 = A - (f × t_f / 총시간)

faq

자주 묻는 질문

cases

실생활 예시

CASE 01

웹 서비스 이중화 효과

단일 서버(가용성 99.5%, 연 1.83일 다운) 대신 2대 병렬 구성하면 전체 가용성이 99.9975%(연 13분 다운)로 향상됩니다.

서버 1대 추가 비용만으로 연간 다운타임을 44시간에서 13분으로 줄일 수 있습니다.

CASE 02

마이크로서비스 직렬 의존성

가용성 99.9%인 5개 서비스가 직렬로 의존하면 전체 가용성은 0.999^5 ≈ 99.5%로, 연 43.8시간 다운됩니다.

서비스 수가 늘수록 직렬 의존성의 영향이 커집니다. 비동기 통신, 캐싱 등으로 의존성을 줄여야 합니다.

CASE 03

AWS 다중 가용 영역(Multi-AZ) 구성

AWS의 단일 AZ 가용성이 99.99%일 때, 2개 AZ 구성의 가용성은 1-(0.0001)² = 99.999999%입니다. 연간 다운타임이 0.3초에 불과합니다.

클라우드의 Multi-AZ는 매우 적은 추가 비용으로 극적인 가용성 향상을 제공합니다. 프로덕션 서비스는 반드시 Multi-AZ로 구성해야 합니다.

CASE 04

Google의 글로벌 로드밸런싱

Google은 전 세계 수십 개 데이터센터에 서비스를 분산합니다. 각 데이터센터 가용성이 99.95%이고 3개 리전이 Active-Active로 동작하면 전체 가용성은 1-(0.0005)³ = 99.9999999875%입니다.

다중 리전 Active-Active 구성은 이론적으로 나인 나인(99.9999999%) 이상을 달성할 수 있습니다. 실제로는 소프트웨어 버그와 운영 실수가 주된 다운타임 원인입니다.

CASE 05

데이터베이스 레플리카 구성

MySQL 단일 인스턴스 가용성 99.9%(연 8.76시간 다운)에서 Primary-Replica 구성으로 변경하면 자동 failover 시간 30초를 고려해도 연간 다운타임이 약 5분으로 줄어듭니다.

데이터베이스는 서비스의 핵심 의존성이므로 반드시 이중화해야 합니다. AWS RDS Multi-AZ는 이를 자동으로 제공합니다.

glossary

용어 사전

가용성(Availability)
시스템이 정상적으로 동작하는 시간의 비율입니다. 99.9%이면 전체 시간의 99.9%는 정상 동작한다는 의미입니다.
나인(Nines)
가용성의 9 개수를 세는 단위입니다. 99.9%는 쓰리 나인, 99.99%는 포 나인이라 부릅니다.
SLA(Service Level Agreement)
서비스 제공자가 보장하는 가용성, 응답시간 등의 품질 수준을 명시한 계약입니다.
이중화(Redundancy)
장애에 대비하여 동일한 기능을 하는 시스템을 복수로 구성하는 것입니다. Active-Active, Active-Passive 방식이 있습니다.
Failover(장애 전환)
주 시스템이 장애를 일으켰을 때 자동으로 대기 시스템으로 전환하는 과정입니다.
로드밸런서(Load Balancer)
여러 서버에 트래픽을 분산시켜 부하를 균등하게 나누고, 장애 서버를 자동으로 제외하는 장치입니다.
가용 영역(Availability Zone, AZ)
클라우드 리전 내에서 물리적으로 분리된 데이터센터 그룹입니다. 한 AZ의 장애가 다른 AZ에 영향을 주지 않도록 설계됩니다.
MTTR(Mean Time To Recovery)
장애 발생부터 복구 완료까지의 평균 시간입니다. MTTR이 짧을수록 가용성이 높아집니다.

next tools

관련 계산기