데이터베이스 이중화와 서버 클러스터링에 대한 개념 정리
1. 데이터베이스 이중화 (Database Redundancy)
1.1 정의
- 데이터베이스 이중화는 시스템 오류나 물리적 손상으로 인해 데이터베이스 서비스가 중단되는 것을 방지하기 위해 동일한 데이터베이스를 복제하여 여러 개로 관리하는 기술.
- 목적:
- 데이터 서비스의 연속성 보장.
- 장애 발생 시 빠른 복구.
1.2 주요 특징
- 복제된 데이터베이스는 항상 같은 상태를 유지.
- 데이터베이스에 문제가 생기면 복제본을 이용해 즉각 복구 가능.
- 부하 분산: 여러 데이터베이스로 애플리케이션의 부하를 나눔.
- 백업 서버 운영이 쉬워짐.
1.3 이중화 방법
-
즉시 기법 (Eager):
- 트랜잭션 수행 중 변경된 데이터를 즉시 모든 복제 데이터베이스에 적용.
- 실시간 동기화로 데이터를 일관되게 유지.
- 장점: 높은 일관성.
- 단점: 처리 속도 느릴 수 있음.
-
지연 기법 (Lazy):
- 트랜잭션 종료 후, 변경 내용을 새로운 트랜잭션 형태로 각 데이터베이스에 전달.
- 장점: 성능 향상.
- 단점: 데이터 일관성 보장 어려움.
1.4 이중화 구성 방식
-
활동-대기 방식 (Active-Passive):
- 하나의 데이터베이스가 활성화 상태로 서비스 제공.
- 나머지 데이터베이스는 대기 상태로, 장애 발생 시 즉시 활성화됨.
- 장점: 구성 간단, 많은 기업에서 사용.
- 단점: 대기 중인 데이터베이스의 활용도가 낮음.
-
활동-활동 방식 (Active-Active):
- 모든 데이터베이스가 활성화 상태로, 서로 다른 서비스를 처리.
- 한쪽에 장애가 발생하면 나머지가 모든 서비스를 처리.
- 장점: 처리율 높음.
- 단점: 구성 복잡, 설정 어려움.
2. 서버 클러스터링
2.1 정의
- 2대 이상의 서버를 하나의 서버처럼 운영하는 기술.
- 고가용성(HA) 및 병렬처리 성능을 높이기 위한 기술.
2.2 클러스터링의 목적
- 고가용성:
- 시스템 장애 발생 시, 다른 서버가 서비스를 대신 처리.
- 병렬 처리:
- 하나의 작업을 여러 서버에서 동시에 처리하여 성능 향상.
- 부하 분산:
- 많은 요청을 여러 서버에 나눠 처리.
2.3 클러스터링 종류
-
고가용성 클러스터링 (HA Clustering):
- 장애 발생 시, 다른 서버가 장애 서버의 데이터를 자동으로 처리.
- 서비스 중단 없이 운영 가능.
- 예: 데이터 복구를 위한 페일오버(Failover) 기능 포함.
-
병렬처리 클러스터링 (Parallel Processing Clustering):
- 하나의 작업을 여러 서버에서 병렬로 처리.
- 처리 속도와 효율성을 극대화.
- 대규모 데이터 처리에 적합.
3. 복구 목표 지표
3.1 RTO (Recovery Time Objective)
- 목표 복구 시간:
- 장애 발생 후, 시스템이 정상 가동 상태로 복구되기까지의 최대 허용 시간.
- 짧을수록 시스템의 복구 능력이 뛰어남.
3.2 RPO (Recovery Point Objective)
- 목표 복구 시점:
- 장애 발생 시 복구 가능한 최신 데이터의 시점.
- 데이터를 복구할 수 있는 최대 손실 허용 범위를 의미.
4. 데이터베이스 이중화와 클러스터링의 장단점
4.1 데이터베이스 이중화
-
장점:
- 데이터 안전성 보장.
- 장애 발생 시 빠른 복구 가능.
- 부하 분산을 통한 성능 향상.
-
단점:
- 운영 비용 증가 (하드웨어 및 관리 비용).
- 동기화 작업으로 인해 성능 저하 가능.
4.2 서버 클러스터링
-
장점:
- 서비스 연속성 보장 (고가용성).
- 부하 분산으로 처리 속도 향상.
- 병렬 처리로 효율성 극대화.
-
단점:
- 구축 및 관리 복잡.
- 초기 투자 비용 높음.
5. 정리
| 항목 | 데이터베이스 이중화 | 서버 클러스터링 |
|---|---|---|
| 정의 | 동일한 데이터베이스 복제 및 관리 | 여러 서버를 하나의 서버처럼 운영 |
| 목적 | 장애 발생 시 데이터 복구, 서비스 연속성 보장 | 고가용성, 병렬 처리, 부하 분산 |
| 구성 방식 | 활동-대기, 활동-활동 방식 | 고가용성 클러스터링, 병렬처리 클러스터링 |
| 장점 | 빠른 복구, 데이터 일관성 유지, 부하 분산 | 서비스 연속성, 처리 성능 향상 |
| 단점 | 운영 비용 증가, 성능 저하 가능 | 높은 초기 비용, 관리 복잡성 |
데이터베이스 이중화와 서버 클러스터링은 시스템 안정성과 성능을 보장하기 위한 핵심 기술입니다. 이를 통해 데이터 보호와 서비스 연속성을 유지하며, 특히 대규모 트래픽 환경에서 효율적인 처리가 가능합니다.
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