ㅁ 동기화 기법

ㅇ 정의:
데이터 동기화 기법은 여러 시스템 간 데이터 일관성을 유지하기 위해 데이터를 동기화하는 다양한 방법을 의미한다.

ㅇ 특징:
– 데이터 무결성과 최신성을 유지할 수 있다.
– 실시간 또는 배치 처리 방식으로 구현 가능하다.
– 네트워크 트래픽 및 시스템 성능에 영향을 줄 수 있다.

ㅇ 적합한 경우:
– 여러 데이터베이스 시스템을 사용하는 환경에서 데이터 일관성이 중요한 경우.
– 실시간 데이터 동기화가 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 동기화 기법과 데이터 복제 기법을 혼동하는 경우.
– 실시간 동기화와 배치 동기화의 차이를 명확히 이해하지 못하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 데이터 동기화 기법은 데이터 일관성과 최신성을 보장한다.
X: 데이터 동기화 기법은 항상 실시간으로 동작한다.

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1. CDC

ㅇ 정의:
Change Data Capture(CDC)는 데이터베이스에서 변경된 데이터를 캡처하여 이를 다른 시스템으로 전달하는 기술이다.

ㅇ 특징:
– 데이터 변경 사항만 캡처하여 전송하므로 효율적이다.
– 트리거, 로그 기반, 쿼리 기반 등 다양한 구현 방식이 있다.
– 실시간 또는 지연 동기화가 가능하다.

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 데이터베이스 환경에서 변경된 데이터만 전송하여 효율성을 극대화하고자 할 때.
– 실시간 분석 시스템에 데이터를 제공해야 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– CDC를 데이터 복제와 동일시하는 경우.
– CDC 방식별 차이점(트리거, 로그 기반 등)을 명확히 구분하지 못하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: CDC는 데이터 변경 사항만 캡처하여 동기화를 수행한다.
X: CDC는 모든 데이터를 주기적으로 동기화한다.

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ㅁ 추가 학습 내용

CDC(Change Data Capture)의 구현 방식별 장단점과 대표적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

1. **로그 기반 CDC**
– **장점**: 데이터베이스의 변경 로그를 직접 읽어들이므로 성능이 우수하며, 데이터베이스의 애플리케이션에 미치는 영향이 적다. 대량의 데이터 변경을 효율적으로 처리할 수 있다.
– **단점**: 설정이 복잡할 수 있고, 데이터베이스의 변경 로그에 대한 깊은 이해와 접근 권한이 필요하다. 특정 데이터베이스에 종속적인 경우가 많아 이식성이 떨어질 수 있다.
– **대표적인 사용 사례**: 대규모 데이터베이스에서 실시간 데이터 복제 및 분석을 필요로 하는 환경, 예를 들어 금융 시스템이나 대규모 전자상거래 플랫폼.

2. **트리거 기반 CDC**
– **장점**: 구현이 상대적으로 간단하며 데이터베이스의 기본 기능을 활용하여 설정할 수 있다. 변경 시점에 데이터 추출이 이루어지므로 즉각적인 데이터 캡처가 가능하다.
– **단점**: 데이터베이스 성능에 영향을 줄 수 있으며, 트리거 관리가 복잡해질 수 있다. 특히 대량의 변경이 발생할 경우 성능 저하가 심할 수 있다.
– **대표적인 사용 사례**: 소규모 데이터베이스 환경이나 변경 데이터가 적은 시스템에서 사용.

3. **폴링 기반 CDC**
– **장점**: 구현이 간단하며 데이터베이스 변경 로그에 대한 접근 권한이 필요하지 않다. 다양한 데이터베이스에서 활용 가능하다.
– **단점**: 실시간 데이터 캡처가 어렵고, 변경 사항이 적은 경우에도 주기적으로 데이터베이스를 조회하므로 비효율적일 수 있다.
– **대표적인 사용 사례**: 데이터 변경이 드문 환경에서 주기적으로 데이터 동기화를 필요로 하는 시스템.

CDC와 데이터 복제의 차이점:
– CDC는 데이터베이스의 변경 사항만을 캡처하여 실시간으로 처리하는데 초점이 맞춰져 있는 반면, 데이터 복제는 데이터베이스 전체를 복제하여 동기화하는 방식으로 주기적인 작업이 포함될 수 있다.
– CDC는 실시간 데이터 처리 및 분석에 적합하며, 데이터 복제는 백업이나 재해 복구 목적으로 주로 사용된다.

CDC 도입 시 고려해야 할 네트워크 대역폭 문제:
– 실시간으로 데이터를 캡처하고 전송하기 때문에 네트워크 대역폭이 충분하지 않으면 성능 저하가 발생할 수 있다.
– 대량의 데이터 변경이 발생하는 환경에서는 네트워크 사용량이 급증할 수 있으므로, 네트워크 용량을 사전에 평가하고 최적화하는 것이 중요하다.
– 데이터 압축 기술이나 전송 빈도 조정을 통해 네트워크 부담을 줄일 수 있다.

이 내용을 기반으로 CDC의 구현 방식과 도입 시 고려사항을 이해하고, 시험 대비에 활용할 수 있도록 준비하세요.