몽키D버그’s 개발일지

"병렬성"과 "동시성"은 컴퓨터 과학에서 작업을 효율적으로 수행하기 위한  두 가지 개념.

이름만 보면 비슷한 의미로 보여 혼동하기 쉽지만, 서로 다른 문제를 해결하는 기술이다.

병렬성 (Parallelism)

• 여러 작업을 동시에 실행하는 것 -> 전체 처리 시간 단축을 목표
  • '멀티코어 프로세서'나 '분산 시스템'을 활용해 작업을 나누고,
    각 코어에서 독립적으로 실행함으로써 전체 처리 시간을 단축.
• 마치 여러 요리사가 각자 다른 요리를 동시에 하는 것

특징

• 여러 작업이 물리적으로 동시에 실행
• 하드웨어의 멀티코어 or 멀티프로세서 환경에서만 가능
• 작업 간 독립성이 높으며, 서로 영향을 주지 않는 경우가 많다.

예시

• 비디오 렌더링
  • 큰 비디오 파일을 여러 조각으로 나누고
    각 조각을 여러 코어에서 동시에 처리
• 행렬 연산
  • 수학적 연산을 여러 코어에서 병렬로 처리

동시성 (Concurrency)

• 여러 작입이 번갈아가며 실행되는 것  -> 작업간 상호작용 및 효율적인 스케줄링을 목표
  • 단일 코어에서도 여러 작업을 작업 단위(스레드 or 프로세스)로 나누어,
    작업들이 논리적으로 동시에 실행되는 것처럼 보이게 함.
• 마치 한 요리사가 여러 요리를 번갈아가며 준비

특징

• 작업이 동시에 실행되는 것처럼 보이지만,
  실제로는 작업 간 전환이 빠르게 이루어지는 것.
• 단일 코어 환경에서도 동시성이 가능하다. -> 다중 코어에서도 각 코어별로 가능
  • 스레드 or 이벤트 루프를 활용한다.
• 작업 간 상호작용(공유 자원, 락 등)이 빈번하게 발생할 수 있다.

예시

1. 웹 서버
   • 하나의 서버가 여러 클라이언트의 각 요청이 처리되다가도 다른 요청으로 전환
2. GUI 애플리케이션
   • 사용자의 입력 이벤트와 백그라운드 작업을 번갈아 처리

병렬성과 동시성을 함께 사용하는 경우

현대 컴퓨팅에서는 혼용해서 사용하는 경우가 많음

1. 웹 서버
   • 병렬성 : 각 작업이 멀티코어 환경에서 물리적으로 동시에 실행
   • 동시성 : 서버가 여러 클라이언트 요청을 스레드 단위로 번갈아가며 처리
2. 대규모 데이터 처리
   • 병렬성 : 멀티코어 환경에서 각 작업이 병렬로 실행
   • 동시성 : 대규모 작업을 여러 스레드가 나누어 관리