Availability Patterns 가용성 패턴 (Availability Patterns) 은 분산 시스템에서 발생할 수 있는 장애 상황에 대응하여 서비스의 연속성을 보장하는 설계 기법을 제공한다. 서비스 격리, 장애 감지, 장애 전파 방지, 상태 모니터링, 지리적 분산 등의 방법을 통해 시스템 전체의 가용성을 높이고, 장애 발생 시에도 부분적인 기능을 유지하여 사용자 경험을 보호한다. 이는 현대 클라우드 환경에서 핵심적인 설계 원칙이다. 핵심 개념 가용성 패턴은 분산 시스템, 마이크로서비스 아키텍처 및 클라우드 환경에서 서비스의 안정적인 운영과 가용성을 보장하기 위한 설계 패턴이다. ...
Failback vs. Fail Over Failover 와 Failback 은 고가용성과 재해 복구 전략에서 중요한 이중 절차이다. 페일오버 (Failover) 는 Active-Passive/Active-Active 구성에서 장애 감지 후 트래픽 전환을 수행하며, AWS ELB, Kubernetes Pod 재배치 등에 적용된다. 페일백 (Failback) 은 데이터 동기화 검증 후 점진적 복구를 수행하며, DB 복제본 재동기화, 클라우드 리전 복구 시나리오에서 활용된다. 설계 방식에 따라 RTO(Recovery Time Objective) 와 RPO(Recovery Point Objective) 에 큰 영향을 미친다. 2025 년 현재 AI 기반 자동 전환 알고리즘과 블록체인 검증 기술이 접목되는 추세이다. ...
Availability in Numbers “Availability in Numbers” 는 분산 시스템에서 서비스의 지속적인 접근성을 수치로 표현하고 설계하는 방법론이다. 가용성은 업타임 대 전체 운영 시간의 비율로 계산되며, 일반적으로 ‘9 의 개수 ‘(예: 99.9%, 99.999%) 로 표현된다. 이 수치는 허용 가능한 연간, 월간, 일간 다운타임을 결정하며, 시스템 설계 시 중복성 구현, 장애 감지 및 복구 메커니즘, 분산 아키텍처 패턴 등을 통해 달성된다. 가용성 설계는 시스템의 중요성, 비용, 성능 간의 균형을 고려하여 비즈니스 요구에 맞게 조정되어야 하며, 다양한 가용성 패턴을 적용해 단일 장애점을 제거하는 것이 핵심이다. ...