CAP 이론: Difference between revisions
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* '''분할내성(Partition tolerance)''' | * '''분할내성(Partition tolerance)''' | ||
** 메시지 전달이 실패하거나 시스템 일부가 망가져도 시스템이 계속 동작할 수 있어야 한다. | ** 메시지 전달이 실패하거나 시스템 일부가 망가져도 시스템이 계속 동작할 수 있어야 한다. | ||
== CAP 선택 유형 == | |||
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! 분류 !! 설명 !! 예시 | |||
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| C+A || 메시지 손실을 방지하는 강한 신뢰형 | |||
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* 일반적 RDBMS | |||
* 오라클 등 | |||
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| C+P || 데이터 보다는 성능이 중요한 퍼포먼스형 | |||
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* Big Table | |||
* MongoDB | |||
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| A+P || 일관성을 크게 요하지 않는 서비스에 적합 | |||
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* CouchDB | |||
* Cassandra | |||
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Latest revision as of 08:28, 27 October 2019
- Consistency, Availability, Partition tolerance
C, A, P 중 2개를 선택해야 한다. (3가지 모두 만족할 순 없음)
- 일관성(Consistency)
- 모든 노드들은 같은 시간에 동일한 항목에 대하여 같은 내용의 데이터를 사용자에게 보여준다.
- 가용성(Availability)
- 모든 사용자들이 읽기 및 쓰기가 가능해야 하며, 몇몇 노드의 장애 시에도 다른 노드에 영향을 미치면 안된다.
- 분할내성(Partition tolerance)
- 메시지 전달이 실패하거나 시스템 일부가 망가져도 시스템이 계속 동작할 수 있어야 한다.
CAP 선택 유형[edit | edit source]
분류 | 설명 | 예시 |
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C+A | 메시지 손실을 방지하는 강한 신뢰형 |
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C+P | 데이터 보다는 성능이 중요한 퍼포먼스형 |
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A+P | 일관성을 크게 요하지 않는 서비스에 적합 |
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