System Architecture · Distributed Systems

확장성 있는 서비스 구조와 분산 환경에서의 데이터 정합성, 합의 메커니즘을 정의하는 학습 노드입니다.

물리적으로 분리된 노드들 간의 상호작용 원리, 네트워크 비결정성 문제, 그리고 동일 상태에 도달하기 위한 합의 알고리즘의 역학을 다루는 학습 노드입니다.

여러 노드가 하나의 공유된 상태에 합의하는 수리 알고리즘과, 이를 순차적으로 기록하여 복제하는 분산 로그 메커니즘을 다루는 학습 노드입니다.

여러 서비스에 걸친 원자적 연산을 보장하는 2단계 커밋과, 긴 실행 시간의 비즈니스 정합성을 관리하는 사가(Saga) 패턴의 물리 메커니즘을 다루는 학습 노드입니다.

분산 시스템의 설계 한계를 규명하는 제반 정리들과, 가용성과 일관성 사이의 수리적 평형을 다루는 학습 노드입니다.

물리적 시각 동기화의 한계를 넘는 논리적 선후 관계 정의 기법과, 분산 환경에서 이벤트 순서를 확정하는 수리적 메커니즘을 다루는 학습 노드입니다.

데이터를 여러 노드에 복제하거나 쪼개어 배치함으로써 시스템의 고가용성과 병렬 처리 능력을 물리적으로 확장하는 전략들을 다루는 학습 노드입니다.

분산 시스템은 Consistency, Availability, Partition Tolerance 세 속성 중 **동시에 둘만** 보장할 수 있다는 정리(Brewer, 2000). 네트워크 분할은 필연적 → P는 포기 불가. **CP vs AP**가 실질적 선택:...

노드 추가/제거 시 재분배되는 키 수를 최소화하는 분산 해싱 기법. 기존 모듈러 해싱(key % N)은 N 변경 시 대부분의 키 재분배가 필요하다. 단일 노드를 링 위 여러 지점에 배치 → 부하 균등 분배 + 핫스팟 방지: 실제 구현: Cassandra, Amaz...