System-Design

System Design System Design 은 요구사항을 충족하는 대규모 시스템을 설계하고 구성하는 과정으로, 기능적/비기능적 요구사항을 고려해 컴포넌트 간 관계, 데이터 흐름, 장애 대응, 확장 구조를 정의한다. 이는 클라우드 환경, 분산 시스템, 고가용성 아키텍처 설계 등과 밀접하며, 효율적인 아키텍처 설계를 통해 성능, 확장성, 유지보수성을 극대화하는 것이 목적이다. 실무에서는 설계 원칙과 패턴, 트레이드오프 분석 등이 핵심이다. 등장 배경 및 발전 과정 시스템 디자인은 인터넷과 클라우드 컴퓨팅의 발전과 함께 등장했다. 초기 단일 서버 아키텍처에서 시작하여 웹 2.0 시대의 대용량 트래픽 처리 필요성, 클라우드 컴퓨팅의 보편화, 마이크로서비스 아키텍처의 등장으로 발전해왔다. ...

Architecture Architecture(아키텍처) 는 소프트웨어 시스템의 전체 구조와 구성 요소, 이들 간의 관계, 상호작용 방식을 정의하는 고수준 설계로 구성 요소들 간의 관계와 설계를 지배하는 원칙들을 실체화한 것이다. 아키텍처는 시스템의 품질 속성 (성능, 확장성, 보안 등) 을 결정하며, 기술 선택, 설계 패턴, 개발 표준, 의사결정 과정을 포괄한다. 컴포넌트와 커넥터로 구성되는 구조적 요소를 통해 시스템의 청사진을 제공하며, 품질 속성과 비기능적 요구사항을 충족시키는 설계 기준을 정의한다. 효과적인 아키텍처 설계는 복잡한 시스템의 유지보수성과 확장성을 보장하고, 다양한 이해관계자와의 소통, 리스크 관리, 장기적 진화 및 변화 대응의 기반이 된다. ...

Database Systems and Data Management 데이터베이스 시스템은 현대 디지털 환경에서 모든 정보의 저장소 역할을 담당하는 핵심 기술이다. DBMS 소프트웨어 위에서 데이터 저장, 조회, 트랜잭션 처리, 동시 제어, 회복, 보안을 수행한다. 관계형, NoSQL, 계층형, 네트워크형 등 다양한 데이터 모델을 제공하며, 3 계층 아키텍처를 통해 데이터 독립성과 보안을 확보한다. 트랜잭션 처리, 동시성 제어, 백업 및 복구 등의 기능을 통해 데이터 무결성과 일관성을 보장하며, 인덱싱과 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킨다. 설계 시에는 스키마 설계, 인덱싱, 파티셔닝, 샤딩, 캐싱, 데이터 확장성, CAP 정리 등을 고려해야 한다. ...

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. ...