CAP 이론을 고려한 설계는 분산 시스템의 아키텍처와 운영 방침을 결정하는 데 중요한 요소로 작용합니다.

다음은 CAP 이론을 고려한 설계와 설계 전략에 대한 자세한 포스팅을 할려고 합니다.

1. CAP 이론을 고려한 설계

CAP 이론은 분산 시스템에서 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 파티션 내구성(Partition Tolerance) 간의 균형을 어떻게 맞출지를 결정하는 데 영향을 미칩니다.

설계 시 고려해야 할 요소는 다음과 같습니다

일관성(C)

• 일관성을 중시하는 시스템에서는 데이터가 모든 노드에서 항상 동일하게 유지되어야 합니다.
  이를 위해 중앙 집중형 데이터 저장소(예: RDBMS)를 사용할 수 있으며, 강력한 동기화 메커니즘을 도입해야 합니다.

• 예: 금융 시스템에서의 데이터 일관성은 매우 중요하므로, 트랜잭션을 보장하기 위해 ACID 원칙을 따릅니다.

가용성(A)

• 가용성을 우선시하는 시스템은 노드의 장애가 발생하더라도 요청에 대한 응답을 계속 제공해야 합니다.

  이를 위해 여러 복제본을 두고, 로드 밸런서를 통해 요청을 분산 처리하는 방법이 있습니다.

• 예: 웹 서비스에서는 사용자의 요청에 대한 응답을 항상 제공하기 위해 캐시 서버를 활용하고, 일부 노드가 다운되어도 다른 노드가 요청을 처리할 수 있도록 설계합니다.

파티션 내구성(P)

• 네트워크 분할 상황에서도 시스템이 작동할 수 있도록 보장해야 합니다.
  이를 위해 데이터 복제 및 분산을 통해 내결함성을 확보하고, 동기화 메커니즘을 개선해야 합니다.
  
  
• 예: 데이터베이스 클러스터링을 통해 여러 노드에 데이터를 복제하여 네트워크 장애 발생 시에도 데이터 접근을 지속적으로 가능하게 합니다.

2. CAP 이론에 따른 설계 전략

CAP 이론에 따른 설계 전략은 선택한 속성 조합에 따라 달라질 수 있습니다.

다음은 각각의 속성을 우선시할 때의 설계 전략입니다.

• CA (일관성과 가용성을 선택)

  • 주로 사용되는 방법
    • 모든 노드 간의 동기화 강화: 쓰기 작업을 수행하기 전에 모든 노드가 준비되도록 보장합니다.
      
      
    • 주 노드-보조 노드 구조: 주 노드에서만 쓰기를 허용하고, 보조 노드에서 읽기를 수행하여 일관성을 유지합니다.
      
      
  • 제한 사항: 파티션이 발생할 경우 일부 요청은 실패하게 됩니다.
    
    

• CP (일관성과 파티션 내구성을 선택)

  • 주로 사용되는 방법

    • 쓰기 작업 시 모든 노드 간의 데이터를 동기화하고, 파티션이 발생했을 때 일관성을 우선시하여 시스템이 요청을 거부하도록 설계합니다.

    • 분산 트랜잭션 관리: 각 노드에서 데이터 변경 시 모든 노드의 상태를 고려하여 일관성을 유지합니다.
      

  • 제한 사항: 가용성이 감소하여 일부 사용자 요청이 실패할 수 있습니다.
    
    

• AP (가용성과 파티션 내구성을 선택)

  • 주로 사용되는 방법
    • 데이터 복제 및 샤딩: 데이터를 여러 노드에 복제하고, 각 노드에서 독립적으로 읽기/쓰기 작업을 수행합니다.
      
      
    • 최종 일관성 모델: 일정 시간이 지나면 데이터가 일관성 있게 동기화되도록 설계합니다.
      
      
  • 제한 사항: 일관성이 저하될 수 있으며, 사용자에게 일시적으로 일관성 없는 데이터를 제공할 수 있습니다.

결론

CAP 이론은 분산 시스템 설계의 근본적인 원칙을 제공하며, 이를 바탕으로 설계자는 시스템의 요구 사항과 목표에 따라 적절한 설계 전략을 선택해야 합니다.

각 시스템의 비즈니스 요구 사항에 따라 일관성, 가용성, 파티션 내구성 중 어느 하나를 우선시하고, 그에 맞는 기술적 접근 방식을 채택하는 것이 중요합니다.