呃…說實話，其實我對這兩種擴展方式沒啥問題啦，但每次在寫到他們的介系詞卻總是遲遲下不了手 🤯。為此，我特地畫了張圖來幫助記憶！既然已經畫好了，不順勢整理成一篇網誌，騙一篇，好像有點對不起自己。當然，還是偏資工領域的觀點啦～至於我的英文嘛，就先別太計較了 XDDD。
是說，這篇網誌的分類好像有點隨性？但懶得再開新類別了，先這樣湊合吧！😅
Scale up vs Scale out（圖片來源: Lightbits）
先來從字典了解 Scale-Up
在劍橋詞典中，可以發現在 Scale 的定義之一是：
the size or level of something, especially when this is large
大小；規模；範圍
這部份看來沒啥問題，可是有趣的是，當查片語時，我只能找到「Scale Up/Down」，卻找不到「Scale Out/In」。難道這是資工領域的專用語？🤔
既然只查到 Scale Up/Down。那麼我們就先先來看看 Scale sth up 的定義：
to increase the size, amount, or importance of something, usually an organization or process
順便也查了柯林斯字典是怎麼說的：
If you scale up something, you make it greater in size, amount, or extent than it used to be.
乍看之下，這兩個解釋沒什麼區別，都是把東西弄大的意思，這個東西可以是尺寸、數量或涵蓋範圍。但很顯然，這樣的字面定義無法說明「Scale-Up」和「Scale-Out」的區別嘛！
當然有增必有減，查了一下 Scale Down 的定義：
to make something smaller than it was or smaller than it was planned to be
這解釋根本是直接把 increase 換成 smaller、up 換成 down 而已咩 XDDD，唯一的收穫是，我發現它還有個同義詞 Scale Back。
在片語表中，有一個看起來跟 Scale Out 相似的字是 out of scale，但它跟增加、擴增無關，而是指不合比例。
資工領域中的 Scale Up
字典的定義能幫助我們理解詞語的本義，…雖然這些解釋好像沒啥用，因此我們還是得回頭看看，來聊聊資工界對 Scale Up/Down 和 Scale Out/In 的理解吧！
在資工領域中，Scale 這個詞常用來表示擴展設施的規模，使其能夠應對持續增長的需求。尤其在伺服器管理中，最常提到的就是可擴充性（Scalability）。簡單來說，可擴充性指的是伺服器在面對不同壓力時的應變能力。當需求上升時，適度增加伺服器規模以確保服務的穩定和可用；反之，若需求減少，則縮減規模以節省成本。
至於如何增加規模這件事，主流有兩種方法，也就是我們一直提到的 Scale Up 和 Scale Out。雖然從使用者的角度來看，這兩種方式似乎都能達到相同目的，但事實上，它們背後代表的是截然不同的系統架構，且各自適用於不同的場景需求。
Scale up vs Scale out
首先是 Scale Up，也被稱為向上擴展或垂直擴展（Scaling Vertically）。它的做法是升級單一節點的硬體資源，例如提升 CPU 性能、增加記憶體容量、或擴展儲存空間。透過這種擴展，單一節點的計算或儲存能力能變得更為強大，從而應對更高的需求負載。
至於 Scale Out 則被稱為向外擴展或水平擴展（Scaling Horizontally）。這種方式透過增加節點數量，也就是通過添加更多的伺服器或機器，將工作負載分散到多個節點上來共同承擔。可以將這種方法比喻為「人海戰術」：與其讓一個人做更多事，不如找更多人一起分工合作。
舉例來說，假設你家有一台雙槽烤麵包機，一次可以同時烤兩片吐司。但如果現在需要同時烤八片吐司，就得想辦法升級設備。這時候你有兩個選擇：第一種方式，直接買一台八槽烤麵包機，這就相當於 Scale Up（向上擴展），在單一設備上增加容量；第二種方式，添購三台雙槽烤麵包機，這就是 Scale Out（向外擴展），透過增加設備數量來解決需求。
雖然我忘記這個例子是哪裡看到的，但不得不說，真的超貼切啊！
所以該選哪個方案呢？如果你的錢包鼓鼓的話，直接去訂做八槽烤麵包機，換裝備吧；但如果只是偶爾需要烤八片吐司，平時還是兩片，那麼購買三台雙槽烤麵包機或許會更划算。
Scale Up or Scale Out：到底該選哪個？
以目前雲端趨勢來看，Scale-Out 似乎是當前顯學，因為它更能應對現代分散式架構的需求。但隨著技術進步，平台中的節點運算能力也不斷增強，因此在某些情況下，這也可以視為一種形式的 Scale Up。因此，Scale Up 和 Scale Out 是可以並行發展的！
但相較於可以選擇並行擴展的田僑仔，我們這些口袋不太鼓的窮小子來說，如何選擇適合的擴展策略就變得至關重要了。
如果你選擇 Scale Up，操作會比較簡單，升級也比較快速，能夠短時間內解決問題。然而，當計算與儲存需求逐步攀升時，硬體升級的成本也會水漲船高，但效益卻會逐漸遞減。此外，瘋狂升級單一節點不僅成本高，還會讓維護成本居高不下，還可能引發單點故障的風險。
相比之下，Scale Out 的優勢在於每新增一個節點的成本相對較低，且可以更靈活地分擔負載。不過，這種擴展方式初期的挑戰不容小覷：分散式架構對技術和管理的要求都更高，部署和維護的難度也隨之增加。但長期來看，隨著技術成熟，這些挑戰會被逐漸克服，最終呈現出比 Scale Up 更低的管理難度。
窮小子既然無法兩手都抓，只能從成本、複雜度、未來成長等方面來權衡選擇 XDDD。畢竟，不同的擴展方式對應不同的需求和限制，找到適合自身的解決方案才是關鍵。
如果你的專案特性符合以下情況，那麼 Scale Up 可能是更適合的選擇：
- 有限的可擴展性
如果你的應用並不需要大規模的擴展，僅透過硬體升級就能輕鬆滿足需求，那麼選擇 Scale Up 更為簡單，且不會增加額外的複雜性。 - 高耦合的系統架構
當元件之間高度耦合且難以分離時，將負載分配到多台伺服器會變得非常困難，這時提升單一節點的性能是更實際的解法。 - 低延遲需求
如果應用對於延遲有極高需求，導致節點間的通訊開銷會成為瓶頸，那麼集中處理的 Scale Up 是更適合的選擇。
而如果你的專案需求與以下情況相符，那麼選擇 Scale Out 會更為有利：
- 快速成長或變動的應用場景
當你的流量或需求呈現快速增長或變動時，Scale Out 能夠靈活應對不斷增長的需求，而無需頻繁升級硬體。 - 災難復原
如果應用需要高可用性並希望從錯誤中快速恢復，Scale Out 通過分散負載來提高可用性，確保即便某些節點故障，系統仍能正常運行。 - 易於分發的架構
如果你的應用支持分佈式部署，且能輕鬆分配至多台伺服器上，那麼 Scale Out 無疑是最合適的選擇。
無論是選擇 Scale Up 還是 Scale Out，最重要的是要充分了解自己應用的需求和限制。初期階段，選擇單一節點升級可能是最佳選擇；然而，隨著需求的增長，向外擴展的靈活性便成為不可或缺的關鍵。就像烤吐司一樣，最終的選擇還是要根據你的「肚子容量」和「預算」，來決定最合適的方式。
參考資料
- Collins Ayuya (2022-03-21)。Scale Up vs Scale Out: Data Center Infrastructure。檢自 ServerWatch (2023-02-17)。
- Justin Stoltzfus (2020-12-15)。What is the difference between scale-out versus scale-up?。檢自 techopedia (2023-02-17)。
- Paul Kirvan (2022-08-02)。Differences in scale-up vs. scale-out storage。檢自 TechTarget (2023-02-17)。
- Carol Platz (2022-02-16)。What is Scale-up vs Scale-out? 。檢自 Lightbits (2023-02-17)。
- Omnigeeker (2018-12-05)。云存储的未来：Scale Up还是Scale Out？。檢自 知乎 (2023-07-05)。
更新紀錄
最後更新日期：2023-12-05
- 2023-12-05 發布
- 2023-07-05 完稿
- 2023-02-17 起稿