ㅁ 동기화 기법

ㅇ 정의:
데이터 동기화 기법은 여러 데이터 저장소 간에 데이터를 일치시키는 방법을 의미하며, 데이터 일관성을 유지하기 위해 사용된다.

ㅇ 특징:
– 데이터 무결성과 최신성을 보장한다.
– 네트워크 환경 및 데이터 양에 따라 성능이 달라질 수 있다.
– 실시간 동기화와 주기적 동기화로 나뉜다.

ㅇ 적합한 경우:
– 분산 데이터베이스 환경에서 데이터 일관성을 유지해야 할 때.
– 여러 시스템 간 동일한 데이터가 필요할 때.

ㅇ 시험 함정:
– 동기화 기법의 종류를 혼동하거나, 실시간 동기화와 주기적 동기화의 차이를 명확히 이해하지 못하는 경우.
– 데이터 복제와 데이터 동기화의 개념을 동일시하는 오류.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. 데이터 동기화는 항상 실시간으로 이루어진다. (X)
2. 데이터 동기화는 데이터 일관성을 유지하기 위한 기법이다. (O)

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1. 데이터 복제

ㅇ 정의:
데이터 복제는 한 시스템의 데이터를 다른 시스템으로 복사하여 동일한 데이터를 여러 장소에 저장하는 동기화 기법 중 하나이다.

ㅇ 특징:
– 데이터 가용성을 높이고, 장애 복구에 유리하다.
– 실시간 복제와 비동기 복제로 나뉜다.
– 네트워크 대역폭과 저장 공간 요구가 크다.

ㅇ 적합한 경우:
– 시스템 장애 시 빠른 복구가 필요한 환경.
– 데이터 읽기 성능을 높이고자 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 데이터 백업과 복제를 동일시하는 경우.
– 실시간 복제와 비동기 복제의 차이를 명확히 이해하지 못하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. 데이터 복제는 데이터 백업을 대체할 수 있다. (X)
2. 데이터 복제는 데이터를 여러 장소에 저장하여 가용성을 높인다. (O)

ㅁ 추가 학습 내용

1. 데이터 동기화의 주요 기법:
– 실시간 동기화: 실시간 동기화는 데이터 변경 사항이 발생하는 즉시 시스템 간에 데이터를 동기화하는 방식입니다. 예를 들어, 금융 거래 시스템에서는 거래가 발생할 때마다 즉시 데이터가 업데이트되어야 하므로 실시간 동기화가 필수적입니다. 이를 통해 데이터의 정확성과 최신성을 유지할 수 있습니다.
– 주기적 동기화: 주기적 동기화는 일정한 간격으로 데이터를 동기화하는 방식입니다. 데이터 분석용 백엔드 시스템에서는 실시간 동기화가 필요하지 않을 경우, 주기적으로 데이터를 동기화하여 분석 작업에 필요한 최신 데이터를 확보할 수 있습니다. 예를 들어, 하루에 한 번 시스템 간 데이터를 동기화하는 방식이 사용될 수 있습니다.

2. 데이터 복제의 주요 방식:
– 동기 복제: 동기 복제는 데이터를 복제할 때 원본 데이터와 복제본이 항상 동일한 상태를 유지하도록 동기화하는 방식입니다. 이는 데이터의 일관성을 보장하지만, 데이터 전송 속도가 느려질 수 있으며 네트워크 대역폭을 많이 사용합니다. 중요한 거래 데이터나 실시간 데이터가 필요한 경우에 적합합니다.
– 비동기 복제: 비동기 복제는 데이터를 복제할 때 원본 데이터와 복제본 간의 일관성을 즉각적으로 보장하지는 않습니다. 데이터가 전송되는 동안 약간의 지연이 발생할 수 있으며, 네트워크 대역폭을 절약할 수 있는 장점이 있습니다. 그러나 이 방식은 데이터 유실 가능성이 존재하므로, 중요하지 않은 데이터나 성능을 우선시하는 시스템에서 주로 사용됩니다.

3. 데이터 복제와 데이터 백업의 차이점:
– 데이터 복제: 데이터 복제는 실시간 데이터를 대상으로 하며, 원본 데이터와 복제본 간의 일관성을 유지하는 데 초점을 둡니다. 이는 시스템 장애 시 신속한 데이터 복구와 고가용성을 제공하기 위해 사용됩니다. 예를 들어, 데이터베이스 클러스터에서 복제본을 유지하여 장애 시 자동으로 대체 서버를 사용할 수 있습니다.
– 데이터 백업: 데이터 백업은 과거 데이터를 복구하기 위한 용도로 사용되며, 주로 주기적으로 데이터를 저장합니다. 이는 데이터 손실이나 시스템 장애 발생 시 과거 상태로 복구할 수 있도록 하는 데 목적이 있습니다. 예를 들어, 주기적으로 저장된 백업 데이터를 통해 삭제된 파일이나 손상된 데이터를 복원할 수 있습니다.