🧱 1. 개념 정의: 마스터리스 아키텍처 (Masterless / Multimaster / Ring 구조)
마스터리스 아키텍처란, 특정 마스터 노드 없이 모든 노드가 동등한 역할을 하며, 요청을 수신·처리하고, 데이터를 저장·복제할 수 있는 분산 시스템 구조를 의미함.
특히 카산드라는 이를 링(Ring) 구조로 구현하며, 각 노드는 동일한 권한과 기능을 보유.
📌 2. 마스터리스 구조의 대표적 특성
| 항목 | 설명 |
|---|---|
| 노드 역할의 대칭성 | 모든 노드가 Coordinator + Replica 역할을 수행 가능 |
| SPoF 제거 | 마스터 노드가 없기 때문에 단일 장애 지점(Single Point of Failure)이 없음 |
| 수평 확장성 (Scale-out) | 노드를 추가하면 해시링을 재분배하고 자동 리밸런싱 수행 |
| 자율 복제 | 각 노드는 자신이 책임지는 파티션에 대해 복제본을 관리 |
| 쿼럼 기반 일관성 | Eventually Consistent 모델 하에서 읽기/쓰기 쿼럼(R + W > RF)으로 일관성 확보 가능 |
🔁 3. 아키텍처 구현 방식: 해시 기반 파티셔닝 + 링 구조
◼︎ 데이터 분산 방식
- Consistent Hashing: 각 노드와 데이터 파티션을 해시 공간(0 ~ 2³²) 상에 매핑
- 각 데이터 키는 해시값에 따라 특정 노드(및 후속 노드)에 저장됨
- 노드 추가/제거 시에도 대부분의 데이터는 이동 없이 유지되므로 안정적
◼︎ 노드 간 통신
- 노드 간 Gossip 프로토콜을 통해 메타 정보(상태, 위치 등) 주기적으로 공유
- 장애 복구, 재조정, 노드 재배치에 자율적으로 대응 가능
🔀 4. 전통적 마스터-슬레이브 구조와 비교
| 구분 | 마스터-슬레이브 | 마스터리스(Ring) |
|---|---|---|
| 데이터 책임 | 마스터 노드가 중심 | 각 노드가 동등하게 분산 저장 |
| 장애 영향 | 마스터 장애 → 전체 시스템 영향 | 특정 노드 장애 시, 나머지가 대응 |
| 확장성 | 수직 확장 중심 | 수평 확장에 최적화 |
| 병목(Bottleneck) | 마스터에 집중됨 | 병목 없음 (노드 분산) |
| 구성 관리 | 비교적 간단 | 초기 설정과 분산 고려 필요 |
| 복제 전략 | 마스터 → 슬레이브 전파 | N개의 노드에 자율 복제 |
📡 5. 카산드라에서의 적용: 실시간 분산 처리 최적화
◼︎ Coordinator 역할
- Coordinator 노드는 클라이언트로부터의 요청을 받아, 해당 요청을 처리할 책임이 있는 리플리카 노드들에 전달하고 응답을 취합하는 중개자 역할을 수행
- 모든 노드는 클라이언트와 직접 통신할 수 있으며, 요청을 받는 순간 그 노드가 Coordinator 역할을 자동으로 수행
- Coordinator는 자신이 데이터를 저장하지 않을 수도 있으며, 복제 대상 노드에 쓰기/읽기 요청을 분산하고, Consistency Level 충족 여부를 판단해 최종 응답을 반환
◼︎ Replication Factor (RF)
- 동일 파티션 데이터 복제본을 여러 노드에 분산 저장
- 예: RF=3이면, 3개의 노드가 해당 키에 대한 복제본을 보유
◼︎ Consistency Level
- R(읽기 수) + W(쓰기 수) > RF 조건 만족 시 Strong Consistency 달성 가능
(예: RF=3, Write=2, Read=2 → 일관성 확보)
🌍 6. 글로벌 확장성과 장애 내성
- 지리적 분산(GEO-Replication) 구조도 마스터리스에 최적화
예: 미국 + 유럽 + 아시아 노드를 하나의 클러스터로 구성 가능 - 각 리전에 위치한 노드가 로컬 요청을 처리하고, 자동 복제 수행
- 노드 장애 감지는 Gossip + Hinted Handoff + Read Repair 등으로 보완
🎯 7. 기술사적 의의 및 시사점
| 항목 | 설명 |
|---|---|
| 고가용성(HA) 보장 | SPOF 제거 → SLA 99.999% 이상 구현 가능 |
| 확장 용이성 | 시스템 증가 시 무중단 확장 가능 |
| 자동 복구와 자율성 | 자가 복제, 자가 조정 기반 구조 |
| 멀티클라우드/하이브리드 최적화 | 온프레미스 + 클라우드 통합 가능 |
| 고성능 빅데이터 적합성 | 로그, 메트릭, IoT 등 대규모 실시간 데이터 처리에 적합 |
✅ 결론 요약
마스터리스(멀티마스터) 링 아키텍처는 기존 중앙 집중형(Master-Slave) 구조의 병목과 단일 장애점을 제거하며, 데이터 분산, 복제, 일관성 관리, 장애 복구를 자율적으로 수행하는 분산 시스템의 진화된 형태입니다.
카산드라는 이러한 아키텍처를 채택함으로써 글로벌 확장성, 고가용성, 뛰어난 쓰루풋 처리 성능을 확보하여, 대규모 실시간 처리 기반 시스템에 적합한 NoSQL DB로 자리 잡았습니다.
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