동시성과 병렬성의 주요 차이점

동시성과 병렬성은 특히 IT와 관련하여 흔히 접하는 개념입니다. 데이터 구문 분석에서는 무엇보다도 성능과 시스템 효율성을 극대화하는 데 도움이 됩니다. 이 용어는 종종 동의어로 사용되지만, 동시에 대량의 데이터를 효율적으로 처리하는 서로 다른 방법을 의미합니다. 따라서 두 용어는 데이터 수집 및 분석을 위한 확장 가능한 시스템을 구축하는 목적에는 모두 동일하게 관련성이 있습니다. 이 글에서는 동시성과 병렬성의 개념과 차이점, 그리고 데이터 구문 분석에서의 사용 예시를 살펴보겠습니다.

동시성이란 무엇인가요?

구문 분석에서 동시성이란 단일 프로세서의 시간 조각 내에서 여러 작업이 시간적으로 겹치는 방식으로 수행되는 것을 말합니다. 즉, 한 번에 하나의 작업만 실행할 수 있지만 외부 시스템에서는 여러 작업이 동시에 실행되고 있는 것처럼 보입니다. 즉, 각 작업 실행은 프로세서의 리소스를 놓고 경쟁하지만 동시에 모두 사용할 수는 없습니다.

특히 이 전략은 프로그램이 다른 장치에서 데이터를 보내거나 받는 모든 종류의 작업을 포함하는 I/O 바운드 동시성에서 가장 잘 작동합니다. 이러한 작업 중 하나가 웹 스크래핑입니다. 동시성을 사용하면 스크래퍼가 다음 요청이 실행되기 전에 하나의 요청이 완료될 때까지 기다리지 않고 동시에 여러 요청을 실행할 수 있습니다. 이 경우 요청이 완료되는 데 필요한 시간이 줄어들기 때문에 생산성이 향상됩니다.

중요한 점은 동시성을 결함 병렬성이라는 용어로 정의하기도 하지만, 다음 블록에서는 이를 분석해 보겠습니다.

스레드 이해

스레드는 동시에 실행되는 데이터 수집 시스템의 기본 구성 요소 역할을 합니다. 스레드가 작동하는 방식을 완전히 파악하려면 프로세스의 정의를 자세히 살펴볼 필요가 있습니다. 작업 프로세스에는 여러 활동이 포함되며, 각 활동은 단일 스레드에 의해 수행됩니다. 따라서 스레드는 컴퓨터 작업의 가장 작은 분할 가능한 단위로 간주할 수 있습니다.

동시성의 관점에서 보면 많은 스레드가 거의 동시에 실행될 수 있습니다. 이를 통해 시스템은 프로세서의 가용 자원을 최대한 활용할 수 있습니다.

최신 프로그래밍 언어와 운영 체제에서는 스레드 생성, 일시 중단, 동기화 등 스레드를 관리할 수 있습니다. 스레드는 여러 데이터 스트림을 동시에 처리할 수 있어 대기 시간을 줄이고 효율성을 높일 수 있기 때문에 데이터 구문 분석과 관련된 작업에서 특히 선호됩니다.

실제 사례

실제로 동시성은 거의 모든 최신 소프트웨어 시스템의 구성 요소입니다. 이 기능을 사용하면 적은 리소스로 많은 수의 프로세스를 실행할 수 있습니다. 동시성의 교과서적인 예는 웹 서버에서 동시에 여러 요청을 처리하는 것입니다.

예시를 위해 사용자가 주문하고, 제품을 찾고, 주문 상태를 한 번에 확인할 수 있는 온라인 마켓플레이스를 가정해 보겠습니다. 서버는 제한된 프로세서 수로 인해 말 그대로 모든 요청을 동시에 처리할 수 없습니다. 그러나 사용자 요청 간에 전환하여 작업 시간을 공유할 수 있는 동시성을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 한 사용자가 주문을 하고 다른 사용자가 제품 정보를 요청할 수 있습니다. 서버는 첫 번째 프로세스가 완료될 때까지 기다렸다가 두 번째 프로세스를 시작하는 대신 이 두 프로세스를 주기적인 방식으로 실행할 수 있습니다. 따라서 시스템의 응답성이 크게 향상되고 시스템이 작업을 병렬로 실행하는 것처럼 보입니다.

웹 스크래핑과 관련된 다른 예로 사용자가 100개의 웹 페이지에서 데이터를 수집하고자 하는 경우를 들 수 있습니다. 동시성이 없으면 다운로드는 대기-요청-처리 주기를 따르기 때문에 불필요하게 오랜 시간이 걸립니다. 그러나 동시성을 사용하면 사용자가 한 번에 10개의 요청을 보내고 첫 번째 페이지가 로드되는 동안 이미 수신된 데이터를 처리할 수 있습니다. 개별 페이지가 로드될 때까지 기다릴 때와 비교하면 훨씬 더 많은 시간을 절약할 수 있습니다.

동시성 활용을 통한 프로세스 최적화

웹 구문 분석에 있어 동시성을 사용하면 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 웹 스크레이퍼는 동시성을 배포하여 여러 웹 페이지에서 동시에 데이터를 가져와서 정보를 수집하는 데 필요한 총 시간을 단축할 수 있습니다. 다음은 동시성이 프로세스 시간 단축에 어떻게 도움이 되는지 몇 가지 요점입니다:

• 응답성이 향상되어 오래 걸리는 다른 프로세스가 실행 중일 때에도 시스템이 사용자 요청에 즉시 대응할 수 있습니다;
• 다른 작업이 완료될 때까지 기다리는 동안 주어진 프로세서 리소스를 최대한 활용하여 일부 작업을 수행할 수 있습니다; <여러 프로세스를 동시에 실행할 수 있으므로 모든 하위 작업을 실행하는 데 필요한 시간을 줄일 수 있습니다.

또한 주 실행 스레드를 차단하지 않는 방식으로 정보 처리에 동시성을 적용하여 성능 저하 없이 컴퓨터를 사용할 수 있습니다.

병렬 처리란 무엇인가요?

병렬처리란 간단히 정의하면 서로 다른 계산 리소스에서 특정 계산 프로세스 집합을 동시에 수행하는 것을 말합니다. 병렬 처리에서는 리소스가 번갈아 사용되며 동시 실행 시뮬레이션이 이루어지는 동시성과는 달리 리소스가 동시에 사용됩니다. 달리 말하면, 병렬 처리는 여러 CPU 코어 또는 여러 서버에서 데이터를 동시에 처리하는 것입니다.

더 나아가 병렬 처리를 사용하는 이유를 생각해 봅시다. 다음과 같은 이점이 있습니다:

• 머신 러닝, 그래픽 렌더링 또는 빅데이터 분석과 같이 리소스를 많이 필요로 하는 작업의 빠른 실행;
• 프로세서 코어 간에 부하가 공유되므로 멀티코어 시스템에서 워크로드를 효과적으로 분산할 수 있습니다;
• 비디오 처리 또는 재무 분석과 같은 분야에서 중요한 데이터 스트림의 실시간 처리.

최신 멀티코어 프로세서는 독립적인 동시 병렬 실행을 위해 작업을 분할할 수 있습니다.

병렬 처리를 통한 프로세스 가속화

작업의 병렬 실행은 계산 시간을 단축하고 계산을 여러 개의 청크로 분할하는 것을 포함합니다. 워크로드가 여러 프로세서와 코어에 분산되므로 시스템 프로세스는 비동기 방식으로 실행될 수 있습니다.

최신 병렬 처리의 예는 이미지 처리에서 볼 수 있습니다. 고해상도 이미지에 특정 필터를 적용해야 한다고 가정해 봅시다. 모든 픽셀을 하나씩 처리한다면 완료하는 데 엄청난 시간이 걸릴 것입니다. 하지만 병렬 처리를 사용하면 이미지를 여러 부분으로 나눌 수 있고 각 프로세서가 동시에 각자의 역할을 수행합니다. 이를 통해 애플리케이션의 속도를 극대화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 접근 방식은 비디오 게임뿐만 아니라 AI 정보 처리에도 사용되는 것으로도 잘 알려져 있습니다.

동시성 대 병렬성: 주요 차이점

소프트웨어 시스템을 개발할 때는 병렬 처리와 달리 동시성을 사용하는 구체적인 타이밍을 파악하고 이러한 기술과 성능 간의 관계를 이해해야 합니다. 다음은 이해해야 할 가장 중요한 두 가지 사항입니다:

• 동시성의 주요 목적은 작업 간에 최적의 방식으로 전환하여 동시에 효과적으로 수행되도록 하는 것이지만 실제로 병렬로 실행되는 것은 아닙니다.
• 병렬 처리는 여러 프로세서 또는 코어에서 동시에 진정한 실행을 제공하며 매우 계산 집약적인 프로세스에서 가장 유용합니다.

아래는 병렬성과 동시성의 차이점을 시각적으로 보여주는 표입니다:

요약하자면, 각 접근 방식에는 장점이 있으므로 특정 시스템 요구 사항에 따라 선택해야 합니다. 컴퓨팅 성능이 제한된 상황에서 동시성은 리소스를 효율적으로 사용하는 데 도움이 되며, 병렬성은 여러 프로세서에 걸쳐 부하를 분할하여 작업 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.

동시성과 병렬성의 결합

동시성과 병렬성은 별개의 현상으로 연구될 수 있지만, 이 둘을 융합하면 생산성이 매우 높아지는 경우가 많습니다. 높은 응답성이 필요한 복잡한 애플리케이션이 있는 시스템에서는 이 두 가지를 결합하면 전반적인 효율성이 크게 향상되므로 매우 중요합니다. 결합된 접근 방식은 최적의 컴퓨팅 리소스 사용을 가능하게 하고 데이터 처리 속도를 높입니다.

대규모 데이터 세트의 처리를 이러한 접근 방식의 예로 들 수 있습니다. 이 경우 병렬 처리는 작업을 여러 프로세서로 분할하고 동시성은 각 프로세서의 프로세스를 제어합니다.

이러한 방법을 결합하면 다음과 같은 이점이 있습니다:

• 컴퓨팅 리소스 사용 극대화: 각 프로세서와 코어가 활성화되어 최대 용량으로 작동합니다;
• 처리 속도 향상: 작업을 동시에 수행할 수 있으며 작업 전환을 통해 프로세스 실행 속도를 크게 높일 수 있습니다;
• 복잡한 시나리오 지원: 고도의 멀티태스킹 복잡성을 수반하는 다계층 프로세스를 결합 방식을 통해 효율적으로 관리할 수 있습니다.

이러한 기술의 조합을 통해 대규모 정보 처리 및 고강도 컴퓨팅 작업 분야에서 매우 강력하고 확장 가능한 시스템을 설계할 수 있습니다.

웹 스크래핑을 위한 최상의 접근 방식

웹 사이트에서 정보를 추출할 때 동시성 또는 병렬성을 선호할지, 아니면 둘 중 어느 것도 선호하지 않을지는 사용자의 활동에 따라 결정됩니다. 실제로 동시 접근 방식은 요청을 발행하는 데 유휴 시간이 길거나 웹 스크래핑이 CPU 집약적이지 않은 경우에만 실용적입니다. 그 반대의 경우인 병렬 방식은 페이지 콘텐츠의 방문 후 처리량이 많거나 구문 분석으로 인해 프로세서에 상당한 과부하가 걸리는 경우에 유용합니다.

비동기 요청을 전송할 때는 동시성을, 처리할 때는 병렬성을 구현하는 전략을 조합하여 사용할 수 있습니다. 후자의 경우 한 가지 주요 이점이 있습니다. 페이지를 꼼꼼히 살펴보고 똑같이 높은 강도로 정보를 처리할 수 있다는 점입니다.

동시성 대 병렬성: 결론

이 글에서는 동시성과 병렬성을 자세히 분석하여 각기 다른 환경과 상황에서 어떻게 작동할 수 있는지 설명했습니다. 동시성은 사용 가능한 프로세서 시간 사용의 효율성을 극대화하기 위해 수행 중인 활동을 전환하여 관리하는 일련의 기술을 말합니다. 병렬성은 여러 프로세서 또는 단일 프로세서의 여러 코어를 사용하는 것과 같이 동시에 두 가지 이상의 작업을 수행하는 것을 의미합니다. 이러한 전략의 주요 특징은 동시성에서는 일부 리소스가 소비되는 동안 유휴 상태가 되는 반면, 병렬성에서는 리소스를 재분배하여 사용 가능한 리소스를 최적화한다는 점에서 비롯됩니다.

최선의 접근 방식은 문제의 특성에 따라 달라지는데, 비동기 작업에는 동시성이 더 적합하고 복잡한 계산에는 병렬성이 더 적합합니다. 어떤 상황에서는 두 가지를 결합하면 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.