분산 데이터베이스 (Distributed Database), CAP 정리 (CAP Theorem), 샤딩 (Sharding), 복제 (Replication)

출제 빈도: ★★★★★ | 난이도: ★★★★☆

답안.

Ⅰ. 개요

분산 데이터베이스는 데이터를 여러 노드에 분산 저장하여 가용성과 확장성을 높이는 데이터 관리 구조다.
CAP 정리는 네트워크 분할 상황에서 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 분할 허용성(Partition Tolerance)을 동시에 완전하게 만족시킬 수 없음을 설명한다.
샤딩은 데이터를 분할해 저장 용량과 처리량을 확장하고, 복제는 가용성과 읽기 성능을 높이지만 동기화 지연 관리가 중요하다.

Ⅱ. 핵심 구성요소

Ⅰ. 개요
   1. 정의
   2. 서비스 글로벌화와 대규모 트래픽 증가

Ⅱ. 핵심 구성요소
   1. 분산 DB 기본 구조
   2. CAP과 샤딩·복제 전략

Ⅲ. 특징 및 장단점
   1. 수평 확장과 고가용성 확보
   2. 데이터 재분배와 일관성 지연 위험

Ⅳ. 유사 기술과의 비교
   - 샤딩 vs 복제 비교표

Ⅴ. 적용사례 및 향후전망
   1. 글로벌 서비스의 확장성과 장애 대응 아키텍처
   2. 멀티리전 액티브-액티브와 합의 알고리즘 발전

해당 키워드의 기술적 구성요소와 동작 원리를 서술한다.

Ⅲ. 특징 및 비교

핵심 기술의 장단점과 유사 기술과의 차이를 분석한다.

Ⅳ. 적용 사례

실무 환경에서의 적용 사례와 기대효과를 제시한다.

Ⅴ. 전망

최신 기술 동향과 향후 발전 방향을 서술한다.