Brewer의 정리라고도 하는 CAP 정리는 신뢰할 수 있는 고성능 분산 시스템을 설계하고 배포하기 위한 트레이드 오프와 제한 사항을 규정하는 분산 컴퓨팅의 기본 원칙입니다. 이 정리는 분산 데이터 저장소 시스템이 일관성, 가용성 및 파티션 허용 오차의 세 가지 중요한 측면을 모두 동시에 만족시키는 것은 불가능하다고 주장합니다. 간단히 말해서 CAP Theorem은 주어진 시간에 이 세 가지 핵심 속성 중 두 가지만 효과적으로 달성할 수 있는 시스템의 내재적 절충점을 강조합니다.
일관성은 분산 시스템 내의 모든 노드가 주어진 인스턴스에서 정확히 동일한 데이터와 값을 나타낸다는 개념을 말합니다. 이는 데이터 트랜잭션이 발생할 때 시스템 내의 모든 노드가 변경 사항을 인식하고 이후에 이 데이터에 대한 액세스 요청이 시스템 전체에서 동일한 결과를 생성하여 데이터 무결성을 보장한다는 것을 의미합니다.
가용성은 분산 시스템이 사용자 요청에 성공적으로 응답할 수 있는 빈도를 측정합니다. 고가용성 시스템은 요청의 양이나 개별 노드의 현재 상태에 관계없이 모든 노드를 통해 모든 사용자 요청을 신속하고 정확하게 승인하도록 보장할 수 있습니다.
Partition Tolerance는 네트워크 내에서 통신 중단 또는 고장을 견딜 수 있는 시스템의 기능과 관련이 있습니다. 파티션 허용 시스템은 분산 설정에서 노드 간의 통신이 완전히 중단된 경우에도 최상의 성능을 계속 유지할 수 있습니다.
CAP 정리에 비추어 볼 때 분산 시스템을 설계할 때 이 세 가지 속성을 동시에 달성하는 것은 불가능하므로 이 세 가지 속성 사이의 균형을 맞추는 것이 중요하다는 것이 분명해집니다. 실제로 이것은 일반적으로 시스템의 우선 순위, 사용 사례 및 비즈니스 요구 사항에 따라 다른 두 속성을 위해 한 속성을 희생하는 것과 관련된 절충안을 선택하는 것과 관련됩니다.
다양한 분산 데이터베이스 중에서 Amazon DynamoDB 및 Apache Cassandra와 같은 인기 있는 시스템은 가용성과 파티션 허용 오차(AP)의 조합을 우선시하는 반면, Google Cloud Spanner와 같은 다른 데이터베이스 또는 PostgreSQL과 같은 RDBMS 시스템은 일관성 및 파티션 허용 오차(CP)에 중점을 둡니다.
백엔드 개발의 맥락에서 CAP Theorem은 다양한 분산 데이터 시스템의 아키텍처 설계 및 의사 결정 프로세스를 형성하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 정리는 엔지니어가 잘 정의된 요구 사항 및 제약 조건을 기반으로 설계 선택의 장단점을 평가하는 데 도움이 됩니다.
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CAP 정리는 분산 컴퓨팅에 내재된 한계와 장단점을 이해하는 데 없어서는 안 될 가이드 역할을 합니다. 이는 개발자가 시스템 설계와 관련하여 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움을 주며 개별 비즈니스의 고유한 요구 사항을 충족하는 신뢰할 수 있는 고성능 응용 프로그램을 구축하는 데 도움이 됩니다. AppMaster 사용하면 CAP 이론의 원칙을 준수하는 확장 가능한 맞춤형 소프트웨어 솔루션을 생성하여 모든 규모와 범위의 비즈니스에 쉽게 액세스할 수 있습니다.
