[Zeppelin] 분산 시스템

분산 시스템

분산 시스템은 여러 개의 독립적인 컴퓨터들이 협력하여 하나의 시스템처럼 작동하는 컴퓨터 네트워크를 의미함.

각 컴퓨터는 독립적으로 동작할 수 있지만, 전체적으로 하나의 일관된 목표를 위해 서로 협력하며 작업을 수행함.

이는 현대의 IT 인프라에서 핵심적인 기술임.

대규모 데이터 처리, 고가용성, 확장성, 성능 최적화를 위해 많이 사용됨.

분산 시스템은 다음과 같은 핵심 요소와 특징을 가지고 있음.

 

1. 기본 개념 및 구성 요소

1. 노드

분산 시스템에서 노드는 독립적으로 작동하는 컴퓨터나 프로세스를 의미함.

노드는 서버, 클라이언트, 혹은 데이터베이스 등으로 구성될 수 있음.

 

2. 네트워크

분산 시스템의 노드들은 네트워크를 통해 서로 통신함.

인터넷, LAN, 혹은 클라우드 네트워크를 사용할 수 있음.

 

3. 미들웨어

노드 간의 통신과 데이터 처리를 돕는 소프트웨어 계층임.

RPC, 메시지 큐, 데이터베이스 연결 등을 포함함.

 

4. 데이터 및 상태 관리

노드들이 공유하는 데이터의 일관성을 관리함.

분산 데이터베이스나 캐시 시스템이 예임.

 

2. 분산 시스템의 주요 특징

1. 확장성

분산 시스템은 수평적 확장을 통해 성능을 개선할 수 있음.

이는 더 많은 노드를 추가하여 시스템 성능을 높이는 방식임.

웹 서비스나 클라우드 인프라에 자주 사용됨.

 

2. 고가용성

노드 일부가 실패하더라도 전체 시스템은 가용성을 유지할 수 있어야 함.

이는 장애가 발생해도 서비스가 중단되지 않고 계속해서 사용할 수 있는 상태를 의미함.

 

3. 내결함성

분산 시스템의 노드 중 일부가 장애가 발생해도 시스템 전체가 지속적으로 동작할 수 있는 능력임.

리더 선출 알고리즘, 데이터 복제, 리던던시를 통해 이루어짐.

 

4. 일관성

분산 데이터베이스의 중요한 개념으로 모든 노드가 같은 데이터를 보유하는 것을 의미함.

분산 시스템에서 일관성을 유지하는 것은 어렵지만, 필요에 따라 CAP 이론에서의 타협을 통해 설계됨.

 

5. 병렬처리

여러 노드가 서로 다른 작업을 동시에 처리함으로써 시스템의 성능을 극대화할 수 있음.

빅데이터 분석 시스템에서 자주 사용됨.

 

3. CAP 이론

CAP 이론은 분산 시스템의 특성 사이의 트레이드오프를 설명하는 이론임.

이 이론에 따르면 분산 시스템은 아래의 세 가지 속성 중 두 가지만을 보장할 수 있음.

 

1. 일관성

모든 노드가 같은 데이터를 반환하는 것을 보장함.

 

2. 가용성

시스템 내의 각 요청이 반드시 응답을 받을 수 있도록 보장함.

 

3. 파티션 허용성

네트워크 파티션이 발생하더라도 시스템이 계속해서 동작해야 함.

 

이론적으로 세 가지를 모두 만족할 수 없으며, 대부분의 분산 시스템은 일관성과 가용성, 혹은 가용성과 파티션 허용성 중 하나를 선택하는 방식으로 설계됨.

 

4. 분산 시스템 아키텍처

1. 클라이언트-서버 아키텍처

클라이언트가 서버에 요청을 보내고, 서버는 요청을 처리하여 응답하는 구조임.

전통적인 웹 어플리케이션 구조가 여기에 해당됨.

 

2. P2P 아키텍처

모든 노드가 동등한 위치에 있으며, 특정 중앙 서버 없이 직접적으로 서로 데이터를 교환함.

파일 공유 네트워크나 블록체인 기술이 대표적인 예임.

 

3. 마스터-슬레이브 아키텍처

마스터 노드가 중심 역할을 하고, 슬레이브 노드가 명령을 수행하거나 데이터를 복제함.

데이터베이스 복제에서 자주 사용됨.

 

4. 미분산 아키텍처

어플리케이션을 작은 서비스 단위로 나누어 독립적으로 배포하고 관리함.

각 서비스는 독립적인 데이터 저장소와 비즈니스 로직을 가질 수 있음.

 

5. 분산 시스템의 통신 방식

1. 동기 통신

노드가 다른 노드의 응답을 기다리는 통신 방식임.

RPC, REST API가 여기에 해당됨.

 

2. 비동기 통신

노드가 다른 노드의 응답을 기다리지 않고 요청을 보낸 후 다른 작업을 수행함.

메시지 큐나 이벤트 기반 아키텍처가 예시임.

 

3. 메시지 전달

메시지를 통해 상태를 공유하고 데이터를 전달하는 방식임.

RabbitMQ, Kafka와 같은 메시지 브로커를 사용하여 노드 간의 비동기 데이터 전달을 지원함.

 

6. 분산 데이터 저장소

1. NoSQL 데이터베이스

분산 시스템 환경에서 자주 사용되는 데이터베이스 유형임.

예를 들어, MongoDB, Cassandra, HBase 등이 있으며, 데이터 모델과 확장성에서 유연성을 제공함.

 

2. 분산 파일 시스템

데이터를 여러 노드에 분산 저장하여 대규모 데이터를 처리하는 시스템임.

Hadoop Distributed File System(HDFS)이 대표적임.

 

3. 캐시 시스템

분산 캐시는 자주 사용되는 데이터를 노드 가까이에서 빠르게 제공하여 성능을 높임.

Redis, Memcached가 대표적인 분산 캐시 시스템임.

7. 대표적인 분산 시스템 기술 및 프레임워크

1. Hadoop

빅데이터 분석을 위한 분석 파일 시스템 및 맵리듀스 프레임워크임.

 

2. Apache Kafka
대용량 실시간 데이터 스트리밍을 지원하는 분산 메시지 큐 시스템임.

 

3. Kubernetes

컨테이너화된 애플리케이션을 분산 환경에서 관리하고 오케스트레이션하는 시스템임.

 

4. Docker Swarm, Mesos

분산 컨테이너 관리 시스템임.

 

5. Raft, Paxos

분산 시스템에서 합의를 이루기 위한 알고리즘임.

이들은 데이터 일관성과 리더 선출 과정에서 자주 사용됨.

 

8. 응용 분야 및 사용 사례

1. 클라우드 컴퓨팅

AWS, Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 클라우드 서비스는 분산 시스템의 개념을 기반으로 클라우드 인프라를 제공함.

 

2. 빅데이터 처리

분산 시스템을 통해 대규모 데이터 세트를 병렬로 처리함.

Hadoop, Spark와 같은 프레임워크가 사용됨.

 

3. 분산 데이터베이스

대규모 데이터베이스 관리에 사용되며, 글로벌 서비스 제공시 지연 시간을 줄이기 위해 지역별로 데이터를 분산 저장함.

 

4. 블록체인

중앙 서버 없이 분산된 노드들이 공통의 원장을 유지하며, 투명성과 보안을 제공함.

 

9. 분산 시스템의 도전 과제

1. 네트워크 지연 및 대역폭

노드 간의 통신에서 발생하는 네트워크 지연 시간은 성능에 큰 영향을 미침.

 

2. 데이터 일관성 유지

데이터 복제 및 캐싱 과정에서 데이터의 일관성을 유지하는 것은 어려운 문제임.

 

3. 장애 처리 및 복구

시스템이 장애 발생 시 빠르게 복구하여 서비스 가용성을 유지하는 것은 중요한 문제임.

 

4. 보안

분산된 노드 간의 통신과 데이터의 안정성을 보장하기 위한 보안 프로토콜과 암호화가 필요함.

 

정리

분산 시스템은 다양한 분야에서 효율성과 확장성을 제공함.

현대 컴퓨팅 환경의 필수적인 요소로 자리 잡음.

수많은 사용자와 대규모 데이터를 처리하는 시스템을 안정적이고 빠르게 운영할 수 있음.