Replication 1단계: 기본 분석 및 검증 주제 유형 식별 Replication(복제)은 아키텍처/패턴형(C형) 주제로, 시스템 설계와 구조의 핵심 원리와 품질 속성 분석이 중요한 성격을 지닙니다.[1][2][3][4][5] 복잡도 평가 실무 적용, 유형별 설계 패턴, 성능 및 신뢰성 트레이드오프 등까지 포함하면 중급(Level 2) 이상으로 다루는 것이 적합합니다.[5][6][7] 대표 태그 생성 Replication Database-Architecture Scalability Reliability Fault-Tolerance 분류 체계 검증 “Data & Database Systems > Data Architecture > Scalability & Distribution” 분류는 현재 구조상 정확히 존재하며, Replication의 실무/탐색 접근성, 연관기술 및 분산 시스템 일관성과도 일관성이 높습니다. 분류 적합성 매우 높음.[4][5] ...
분산 데이터베이스 (Distributed Database) 분산 데이터베이스는 네트워크로 연결된 여러 컴퓨터 시스템에 물리적으로 분산되어 있지만, 논리적으로는 하나의 데이터베이스처럼 사용자에게 투명하게 제공되는 데이터베이스 시스템이다. 이는 여러 CPU에 연결된 저장장치들을 하나의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)으로 제어하는 형태를 취한다. 예를 들어, 글로벌 전자상거래 기업이 아시아, 유럽, 미주 등 여러 지역에 데이터베이스를 두고 운영하는 경우를 생각해볼 수 있다. 분산 데이터베이스의 구조를 코드로 이해해보자: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 # 분산 데이터베이스 시스템의 기본 구조 예시 class DistributedDatabase: def __init__(self): # 여러 지역의 데이터베이스 노드 설정 self.nodes = { 'asia': DatabaseNode('asia-server', replica_set=['asia-1', 'asia-2']), 'europe': DatabaseNode('europe-server', replica_set=['eu-1', 'eu-2']), 'americas': DatabaseNode('americas-server', replica_set=['am-1', 'am-2']) } def write_data(self, data, region): # 데이터 쓰기 작업 수행 primary_node = self.nodes[region] primary_node.write(data) # 다른 지역으로 복제 self._replicate_to_other_regions(data, region) def read_data(self, query, region): # 가장 가까운 노드에서 데이터 읽기 return self.nodes[region].read(query) 주요 특징 데이터 분할(Partitioning) 데이터를 여러 노드에 나누어 저장하는 방식이다. 수평 분할(Sharding)과 수직 분할이 있다. ...