데이터 복제 메커니즘

데이터 복제의 주요 목적은 가용성을 향상시키는 것이다. 단일 지점에서 데이터를 관리할 경우, 해당 시스템에 장애가 발생하면 모든 서비스가 중단된다. 복제를 통해 동일한 데이터의 복사본을 여러 위치에 분산 저장하면, 한 노드의 장애가 전체 서비스 중단으로 이어지지 않는다. 사용자는 다른 정상 노드로부터 서비스를 계속 이용할 수 있으며, 이는 재해 복구 전략의 핵심 요소가 된다.

두 번째 목적은 성능 최적화이다. 데이터베이스의 읽기 작업 부하를 여러 복제본으로 분산시켜 응답 시간을 단축하고 처리량을 늘릴 수 있다. 특히 지리적으로 떨어진 사용자에게는 가까운 지역의 복제본에서 데이터를 제공함으로써 네트워크 지연을 줄일 수 있다. 또한, 백업이나 분석과 같은 리소스 집약적인 작업을 기본 운영 시스템과 분리된 복제본에서 수행하여 주 시스템의 성능 저하를 방지한다.

마지막으로, 데이터 복제는 운영의 유연성과 데이터 보존을 가능하게 한다. 시스템 업그레이드나 스키마 변경과 같은 유지보수 작업을 서비스 중단 없이 수행할 수 있다. 또한, 주요 데이터 센터에 물리적 재해가 발생하더라도 원격지에 상시 동기화된 복제본이 존재하면 데이터 손실 없이 비즈니스를 재개할 수 있다.

데이터 복제의 기본 원리는 하나 이상의 데이터 소스에서 데이터를 추출하여 하나 이상의 데이터 대상에 동일한 사본을 생성하고 유지하는 과정이다. 이 과정은 일반적으로 변경 사항의 식별, 변경 사항의 전송, 그리고 대상에의 적용이라는 세 가지 핵심 단계로 구성된다.

첫 번째 단계는 변경 사항의 식별이다. 소스 시스템에서 발생한 데이터의 추가, 수정, 삭제와 같은 변경 내역을 포착해야 한다. 대표적인 방법으로는 트랜잭션 로그를 스캔하는 로그 기반 복제가 있다. 데이터베이스는 모든 변경 사항을 로그 파일에 순차적으로 기록하므로, 이 로그를 읽어 복제해야 할 변경분을 정확히 식별할 수 있다. 다른 방법으로는 트리거를 사용해 변경 발생 시 직접 알림을 받거나, 특정 테이블의 타임스탬프나 버전 번호를 비교하는 방식이 있다.

두 번째 단계는 식별된 변경 사항을 대상 시스템으로 전송하는 것이다. 변경 데이터는 일반적으로 네트워크를 통해 전송된다. 이때 변경 데이터의 크기와 네트워크 대역폭, 지연 시간이 성능에 중요한 영향을 미친다. 효율적인 전송을 위해 변경 사항들은 종종 압축되거나, 배치로 묶여 한꺼번에 전송된다.

마지막 단계는 전송받은 변경 사항을 대상 시스템에 적용하는 것이다. 대상 시스템은 수신한 변경 명령(예: INSERT, UPDATE, DELETE 문)을 원본과 동일한 순서로 실행하여 데이터를 동기화한다. 적용 과정에서 데이터 무결성 제약 조건을 위반하거나 기본 키 충돌이 발생할 수 있으므로, 이러한 오류를 처리하는 메커니즘이 필요하다. 모든 단계가 순차적이고 원자적으로 실행되어야 최종적으로 소스와 대상의 데이터 상태가 일치하게 된다.

단방향 복제는 데이터의 흐름이 한 방향으로만 이루어지는 구조이다. 일반적으로 하나의 마스터 서버에서 하나 이상의 슬레이브 서버로 데이터 변경 사항이 전달된다. 슬레이브 서버는 읽기 전용으로 운영되며, 모든 쓰기 작업은 마스터 서버에서만 수행된다. 이 방식은 구조가 단순하고 관리가 용이하며, 읽기 작업의 부하 분산이나 데이터 백업 목적으로 널리 사용된다. 그러나 마스터 서버에 장애가 발생하면 쓰기 작업이 불가능해지는 단일 장애점 문제를 가진다.

양방향 복제는 두 개 이상의 서버가 서로의 데이터 변경 사항을 주고받는 구조이다. 각 서버는 읽기와 쓰기 작업을 모두 처리할 수 있다. 이 방식은 지리적으로 분산된 시스템에서 지역별로 쓰기 성능을 향상시키고 가용성을 높이는 데 유리하다. 그러나 동일한 데이터가 여러 지점에서 동시에 수정될 가능성이 있기 때문에 데이터 충돌이 발생할 수 있다. 따라서 충돌을 감지하고 해결하는 메커니즘을 반드시 함께 구현해야 한다.

다음 표는 두 모델의 주요 특징을 비교한다.

선택은 시스템의 요구사항에 따라 결정된다. 높은 읽기 성능과 단순한 일관성이 중요하면 단방향 복제가 적합하다. 반면, 쓰기 가용성과 장애 조치 능력이 더 중요하고 충돌 해결을 관리할 수 있다면 양방향 복제를 고려한다.

동기식 복제는 주 데이터베이스에서 트랜잭션이 커밋되기 전에 하나 이상의 복제본에 데이터 변경 사항이 성공적으로 기록되어야 하는 방식을 말한다. 이 방식은 데이터 일관성을 매우 높은 수준으로 보장한다. 모든 복제본이 주 데이터베이스와 동일한 상태를 유지하므로, 장애 발생 시 어떤 복제본으로 전환하더라도 데이터 손실 없이 서비스를 계속할 수 있다. 그러나 모든 복제본에 대한 쓰기 작업이 완료될 때까지 트랜잭션이 대기해야 하므로, 네트워크 지연이나 복제본의 성능 저하가 발생하면 전체 시스템의 응답 시간이 크게 증가하는 단점이 있다.

반면, 비동기식 복제는 주 데이터베이스에서 트랜잭션이 커밋된 후에, 별도의 프로세스를 통해 복제본에 변경 사항을 전파하는 방식을 말한다. 이 방식은 주 데이터베이스의 성능과 응답 속도에 미치는 영향을 최소화한다. 쓰기 작업이 복제 완료를 기다리지 않기 때문에 지연이 거의 발생하지 않는다. 그러나 복제 지연으로 인해 주 데이터베이스와 복제본 사이에 일시적인 데이터 불일치가 발생할 수 있으며, 주 데이터베이스에 장애가 생겼을 때 아직 복제되지 않은 데이터는 손실될 위험이 있다.

두 방식의 선택은 가용성, 일관성, 내구성 요구사항의 트레이드오프에 달려 있다. 금융 거래 시스템처럼 데이터 정확성이 최우선인 환경에서는 동기식 복제가 선호된다. 반면, 지리적으로 분산된 서비스나 쓰기 성능이 중요한 대규모 웹 애플리케이션에서는 비동기식 복제가 더 적합하다. 일부 시스템은 하이브리드 방식을 채택하여, 특정 복제본에 대해서는 동기식으로, 나머지에는 비동기식으로 복제를 구성하기도 한다.

마스터-슬레이브 복제는 가장 일반적인 데이터 복제 모델 중 하나이다. 이 모델에서는 하나의 마스터 서버가 쓰기 작업을 전담하고, 하나 이상의 슬레이브 서버가 마스터 서버로부터 데이터 변경 사항을 복제하여 읽기 전용 복사본을 유지한다. 모든 데이터 수정(INSERT, UPDATE, DELETE)은 반드시 마스터 서버에서만 이루어지며, 슬레이브 서버는 일반적으로 읽기 질의(SELECT)를 처리하거나 백업 용도로 사용된다.

복제 과정은 일반적으로 로그 기반 복제 방식을 따른다. 마스터 서버는 데이터 변경 사항을 바이너리 로그에 기록하고, 각 슬레이브 서버는 이 로그를 읽어 자신의 데이터베이스에 동일한 변경을 재실행한다. 이 방식은 다음과 같은 장점을 제공한다.

* 읽기 성능 분산: 여러 슬레이브 서버로 읽기 부하를 분산시켜 시스템 전체 처리량을 높인다.

* 데이터 가용성 향상: 마스터 서버에 장애가 발생하면 슬레이브 서버 중 하나를 새로운 마스터로 승격시킬 수 있다.

* 지리적 분산: 슬레이브 서버를 물리적으로 다른 위치에 배치하여 지역별 사용자에게 낮은 지연 시간으로 데이터를 제공할 수 있다.

그러나 이 모델에는 몇 가지 명확한 제약 사항이 존재한다. 가장 큰 단점은 쓰기 작업에 대한 단일 장애점이 존재한다는 점이다. 모든 쓰기는 마스터 서버를 통해야 하므로, 마스터 서버에 장애가 발생하면 시스템의 쓰기 기능이 완전히 중단된다. 또한, 복제 지연으로 인해 슬레이브 서버의 데이터가 마스터 서버보다 약간 뒤쳐질 수 있어, 강한 데이터 일관성이 요구되는 읽기 작업에는 주의가 필요하다. 대표적인 관계형 데이터베이스인 MySQL과 PostgreSQL은 이 모델을 기본 복제 방식으로 지원한다.

다중 마스터 복제는 두 개 이상의 노드가 모두 쓰기 작업을 수신하고 처리할 수 있는 권한을 가지는 복제 아키텍처이다. 각 마스터 노드는 독립적으로 클라이언트로부터의 쓰기 요청을 받아들일 수 있으며, 이렇게 처리된 변경 사항은 다른 모든 마스터 노드들로 전파된다. 이 방식은 단일 마스터-슬레이브 복제 모델에서 마스터 서버에 장애가 발생하면 쓰기 기능이 완전히 중단되는 단일 장애점 문제를 해결한다. 여러 지리적으로 분산된 위치에서 로컬 쓰기 성능을 보장해야 하는 글로벌 애플리케이션에 적합하다.

이 모델의 주요 장점은 가용성과 쓰기 처리량의 향상이다. 한 노드에 장애가 발생하더라도 다른 마스터 노드들이 쓰기 서비스를 계속 제공할 수 있어 시스템의 내결함성이 높아진다. 또한, 쓰기 작업 부하를 여러 노드에 분산시킬 수 있어 확장성이 우수하다. 그러나 모든 노드가 쓰기를 허용하기 때문에 데이터 일관성을 유지하는 것이 복잡한 도전 과제가 된다. 서로 다른 마스터 노드에서 동시에 동일한 데이터 항목을 수정하는 경우 충돌이 발생할 수 있으며, 이를 해결하기 위한 명확한 메커니즘이 필요하다.

충돌 해결은 다중 마스터 복제의 핵심 과제이다. 일반적인 해결 전략으로는 마지막 쓰기 승리, 사용자 정의 해결 로직 적용, 또는 운영 체제의 버전 벡터와 같은 데이터 구조를 사용하여 충돌을 자동으로 탐지하고 병합하는 방법이 있다. 구현 방식에 따라 충돌 해결은 쓰기 시점에 즉시 발생하거나, 나중에 비동기적으로 처리될 수 있다. 이 복제 모델은 최종 일관성 모델을 따르는 경우가 많으며, 모든 노드의 데이터가 실시간으로 완벽하게 동기화되는 강한 일관성을 보장하기는 어렵다.

로그 기반 복제는 데이터베이스나 파일 시스템에서 변경 사항을 복제하는 가장 일반적이고 효율적인 방법 중 하나이다. 이 방식은 소스 시스템에서 발생하는 모든 데이터 변경 작업(INSERT, UPDATE, DELETE 등)을 순차적으로 기록한 트랜잭션 로그 또는 바이너리 로그를 기반으로 한다. 복제 프로세스는 이 로그 파일을 읽어 변경된 데이터만을 대상 시스템에 전송하고 적용하는 방식으로 진행된다.

로그 기반 복제의 핵심 원리는 Write-Ahead Logging 원칙과 밀접한 관련이 있다. 데이터 변경이 실제 데이터 파일에 기록되기 전에 먼저 로그에 안전하게 기록된다는 이 원칙 덕분에, 복제는 데이터의 정확성과 ACID 속성을 유지하면서 효율적으로 수행될 수 있다. 복제 에이전트는 로그에서 변경 이벤트를 읽어 이를 재실행 가능한 형태(예: SQL 문 또는 행 이미지)로 변환한 후, 대상 복제본에 전달한다.

이 방식의 주요 장점은 효율성과 정확성이다. 전체 데이터베이스를 복사하는 것이 아니라 변경된 부분만 전송하므로 네트워크 대역폭 사용이 최소화되고 복제 지연이 줄어든다. 또한 로그는 트랜잭션의 원자성과 순서를 보장하므로, 데이터의 정합성을 유지하면서 복제할 수 있다. 대표적인 구현 사례로는 MySQL의 바이너리 로그 복제, PostgreSQL의 논리적 복제 및 WAL 전송, 그리고 많은 상용 데이터베이스 시스템의 복제 메커니즘이 있다.

그러나 로그 기반 복제는 소스 시스템의 로그 포맷에 의존적이라는 단점도 있다. 데이터베이스 버전이 다르거나 로그 포맷이 호환되지 않으면 복제가 어려울 수 있다. 또한, 데이터 정의 언어 변경과 같은 특수한 작업은 로그에 완전히 캡처되지 않아 추가적인 처리가 필요할 수 있다.

문장 기반 복제는 데이터베이스에서 발생한 변경 작업을 SQL 문장(Statement)의 형태로 기록하고, 이를 복제 대상에 재실행(Replay)하여 데이터를 동기화하는 방식이다. 이 방식은 마스터 서버에서 실행된 INSERT, UPDATE, DELETE 등의 SQL 문을 그대로 바이너리 로그에 저장하고, 슬레이브 서버가 이 로그를 읽어 동일한 문장을 자신의 데이터베이스에 다시 실행한다.

문장 기반 복제의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 로그 파일의 크기가 상대적으로 작다. 하나의 SQL 문이 수백만 행을 변경하더라도 로그에는 단 하나의 문장만 기록되기 때문이다. 둘째, 복제된 SQL 문을 로그로 남기기 때문에 감사(Audit) 목적으로 활용하기에 용이하다. 그러나 단점도 존재하는데, 결과가 결정적이지 않은(Non-deterministic) 함수나 문장을 사용할 경우 복제 일관성 문제가 발생할 수 있다. 예를 들어, UUID(), RAND(), NOW()와 같은 함수는 마스터와 슬레이브에서 서로 다른 값을 생성할 가능성이 있다.

다음 표는 문장 기반 복제의 장단점을 요약한 것이다.

이 방식은 MySQL의 기본 복제 형식으로 오랫동안 사용되어 왔다. 그러나 위험을 최소화하기 위해 마스터와 슬레이브의 데이터베이스 버전과 설정, 특히 sql_mode를 가능한 한 동일하게 유지하는 것이 중요하다. 또한, 트랜잭션 내에서의 문장 실행 순서가 보장되도록 주의해야 한다.

트리거 기반 복제는 데이터베이스 트리거를 활용하여 데이터 변경 사항을 캡처하고 복제하는 방법이다. 데이터베이스에서 INSERT, UPDATE, DELETE 같은 데이터 조작 언어 작업이 실행될 때마다 미리 정의된 트리거가 자동으로 활성화된다. 이 트리거는 변경된 데이터의 내용을 별도의 변경 로그 테이블이나 큐에 기록하는 로직을 포함한다. 이후 복제 프로세스는 이 로그 테이블을 주기적으로 조회하여 새로운 변경 사항을 읽어 대상 시스템에 적용한다.

이 방식은 데이터베이스 엔진 자체의 기능에 크게 의존한다. 따라서 애플리케이션 로직을 수정하지 않고도 데이터베이스 계층에서 복제를 구현할 수 있다는 장점이 있다. 특히 복잡한 비즈니스 규칙이 적용된 데이터 변경을 그대로 복제해야 할 때 유용하다. 예를 들어, 특정 컬럼의 값이 계산식을 통해 자동으로 설정되는 경우, 트리거는 최종 결과값을 로그에 기록하여 복제할 수 있다.

그러나 트리거 기반 복제는 몇 가지 주의할 점을 가진다. 트리거 실행으로 인한 오버헤드가 성능에 영향을 미칠 수 있으며, 특히 빈번한 데이터 변경이 발생하는 환경에서는 부하가 가중될 수 있다. 또한 트리거 로직에 오류가 있거나 변경 로그 테이블 관리에 실패하면 복제 무결성이 깨질 위험이 있다. 복제 지연은 일반적으로 로그 테이블을 폴링하는 간격에 따라 결정된다.

이 방법은 로그 기반 복제나 문장 기반 복제처럼 데이터베이스 시스템의 저수준 변경 로그를 직접 읽는 방식에 비해 유연한 데이터 변환과 필터링을 적용하기 쉽다. 하지만 성능과 안정성 측면에서 더 정교하게 설계되고 최적화된 데이터베이스 내장 복제 메커니즘보다는 효율성이 낮을 수 있다.

스타 토폴로지는 하나의 중앙 마스터 노드가 여러 개의 슬레이브 노드와 직접 연결되는 구조를 가진다. 이 구성에서 모든 복제 트래픽은 중앙 노드를 통해 흐르며, 슬레이브 노드들 간에는 직접적인 데이터 교환이 발생하지 않는다. 네트워크 다이어그램상에서 중앙 노드를 중심으로 주변 노드들이 방사형으로 연결된 모양이 별(Star)과 유사하여 이러한 이름이 붙었다.

이 토폴로지의 주요 장점은 관리와 모니터링의 단순함이다. 모든 복제 흐름이 단일 지점을 통과하므로 구성 변경, 장애 감지, 복제 지연 모니터링이 상대적으로 용이하다. 또한 새로운 슬레이브 노드를 추가할 때 기존의 다른 슬레이브 노드들을 수정할 필요 없이 마스터 노드에만 연결을 설정하면 되므로 확장성이 좋다. 그러나 중앙 집중식 구조는 단일 장애점의 위험을 내포한다. 마스터 노드에 장애가 발생하면 전체 복제 시스템이 마비될 수 있으며, 모든 트래픽이 한 노드를 통과하므로 네트워크 대역폭과 처리 성능에 대한 부담이 마스터 노드에 집중된다는 단점도 있다.

스타 토폴로지는 읽기 작업의 부하 분산을 위한 읽기 전용 복제본을 구성하거나, 중앙 데이터 소스에서 여러 지점으로 데이터를 배포하는 허브 앤 스포크 모델에 널리 적용된다. 마스터 노드의 가용성을 높이기 위해 이중화나 클러스터링 기술을 함께 사용하여 단점을 보완하는 경우가 많다.

링 토폴로지는 각 노드가 정확히 두 개의 다른 노드와 연결되어 하나의 폐쇄된 루프를 형성하는 네트워크 구성이다. 이 구조에서는 데이터가 한 방향(시계 방향 또는 반시계 방향)으로 순차적으로 전파된다. 각 노드는 인접한 노드로부터 변경 사항을 수신하고, 이를 처리한 후 다음 노드로 전달하는 역할을 한다.

이 토폴로지의 주요 장점은 단순성과 내결함성이다. 모든 노드가 동등한 역할을 하며, 특정 마스터 노드에 대한 의존도가 낮다. 하나의 노드에 장애가 발생하더라도 데이터는 반대 방향으로 라우팅될 수 있어 시스템 전체의 가용성을 유지하는 데 도움이 된다[2]. 또한, 새로운 노드의 추가나 기존 노드의 제거가 상대적으로 용이한 편이다.

그러나 링 토폴로지는 몇 가지 명확한 단점을 지닌다. 가장 큰 문제는 복제 지연이다. 데이터 변경이 모든 노드에 전파되려면 링을 한 바퀴 순환해야 하므로, 노드 수가 많을수록 최종 일관성에 도달하는 시간이 길어진다. 또한, 두 개 이상의 노드가 동시에 실패할 경우 네트워크가 두 개 이상의 세그먼트로 분리되어 데이터 흐름이 완전히 차단될 수 있다.

따라서 링 토폴로지는 노드 수가 제한되고, 네트워크 지연에 비교적 관대하며, 시스템의 단순성을 중시하는 환경에서 주로 채택된다. 그러나 대규모 분산 시스템이나 낮은 지연 시간이 필수적인 애플리케이션에는 부적합할 수 있다.

계층적 토폴로지는 데이터 복제 흐름이 트리 구조를 형성하는 배치 방식을 말한다. 하나의 마스터 서버가 최상위에 위치하고, 이 마스터로부터 데이터를 받는 여러 대의 슬레이브 서버가 하위 계층을 구성한다. 이 슬레이브 서버들은 다시 다른 서버들의 데이터 소스 역할을 할 수 있어 복제 체인이 여러 단계로 확장된다. 이 구조는 데이터의 배포와 집중을 동시에 관리해야 하는 대규모 분산 시스템에서 효율적이다.

이 토폴로지의 주요 장점은 네트워크 부하 분산과 지리적 배포에 적합하다는 점이다. 중앙 마스터 서버는 모든 슬레이브에 직접 연결되지 않고, 1차 슬레이브들을 통해 데이터를 전파한다. 이는 마스터 서버의 연결 수와 네트워크 대역폭 부담을 줄여준다. 또한, 각 지역에 위치한 1차 슬레이브가 해당 지역의 하위 서버들을 담당하는 방식으로, 지리적으로 떨어진 사용자에게 낮은 지연 시간으로 데이터를 제공할 수 있다.

그러나 단점도 존재한다. 상위 계층에 있는 서버에 장애가 발생하면, 그 하위에 연결된 모든 서버로의 데이터 흐름이 차단된다. 즉, 중간 계층의 서버가 단일 장애점이 될 위험이 있다. 또한, 최하위 계층의 서버는 여러 단계의 복제를 거치기 때문에 복제 지연이 누적되어 데이터 일관성 수준이 낮아질 수 있다. 복제 구성의 관리와 모니터링도 선형적 구조에 비해 더 복잡해진다.

이 방식은 전사적 데이터 웨어하우스나 글로벌 콘텐츠 전송 네트워크와 같이, 데이터가 중앙에서 생성되어 여러 지역과 부서로 계층적으로 전파되어야 하는 시나리오에서 흔히 사용된다.

최종 일관성은 분산 시스템에서 데이터 복제 시 널리 채택되는 일관성 모델이다. 이 모델은 모든 복제본에 대한 쓰기 작업이 완료된 직후에는 모든 노드가 동일한 데이터를 보지 않을 수 있지만, 추가적인 쓰기 작업이 없는 상태에서 일정 시간이 지나면 모든 복제본이 결국 동일한 데이터로 수렴한다는 것을 보장한다. 이는 강한 일관성 모델과 대비되는 개념으로, 가용성과 분할 내성(Partition Tolerance)을 높이는 대신 즉각적인 일관성을 완화한 설계 철학을 반영한다.

최종 일관성을 구현하는 시스템에서는 쓰기 요청이 하나의 노드(예: 마스터-슬레이브 복제의 마스터)에 먼저 적용된 후, 비동기식 복제 방식을 통해 다른 복제본들로 전파된다. 이 전파 과정에서 발생하는 지연 시간 동안 사용자는 서로 다른 노드를 조회할 경우 약간 다른 데이터를 볼 수 있다. 예를 들어, 소셜 미디어 피드에 새로운 댓글이 추가되었을 때, 일부 사용자는 즉시 볼 수 있지만 다른 사용자는 몇 초 후에야 볼 수 있는 현상이 여기에 해당한다.

이 모델의 주요 이점은 시스템의 고가용성과 낮은 응답 지연 시간을 유지할 수 있다는 점이다. 네트워크 지연이나 노드 장애가 발생하더라도 쓰기 작업을 중단하지 않고 서비스를 계속할 수 있다. 대표적인 적용 사례로는 Amazon DynamoDB, Apache Cassandra, DNS 시스템 등을 들 수 있다. 이러한 시스템들은 데이터의 최신 상태가 모든 노드에 즉시 반영되지 않아도 비즈니스적으로 허용 가능한 경우에 적합하다.

최종 일관성 모델 하에서는 데이터의 불일치 창(Staleness Window)을 관리하는 것이 중요하다. 시스템 설계자는 복제 지연 시간을 모니터링하고, 사용자 경험에 부정적인 영향을 주지 않는 수준으로 유지해야 한다. 일부 시스템은 읽기 일관성 수준(예: 일관된 읽기, 세션 일관성)을 선택할 수 있는 옵션을 제공하여 특정 작업에 대해 더 강한 일관성을 보장할 수도 있다[3].

강한 일관성은 분산 시스템에서 모든 데이터 복제본이 항상 동일한 최신 데이터를 보여주도록 보장하는 일관성 모델이다. 모든 읽기 작업은 가장 최근에 완료된 쓰기 작업의 결과를 반환해야 한다. 이는 다수의 복제본이 존재하더라도 사용자에게는 마치 단일 데이터 사본을 접근하는 것과 같은 경험을 제공한다.

이 모델을 구현하기 위해서는 일반적으로 분산 트랜잭션 프로토콜이나 합의 알고리즘이 사용된다. 대표적인 예로 2단계 커밋 프로토콜이나 Paxos 알고리즘, Raft 알고리즘 등이 있다. 이러한 메커니즘은 하나의 쓰기 작업이 모든 복제본에 성공적으로 적용될 때까지 해당 작업을 완료된 것으로 간주하지 않는다. 따라서 쓰기 작업의 성능과 가용성은 네트워크 지연이나 노드 장애에 직접적인 영향을 받는다.

강한 일관성의 가장 큰 장점은 데이터 정확성을 절대적으로 보장한다는 점이다. 금융 거래 시스템이나 재고 관리 시스템처럼 데이터의 최신성과 정확성이 매우 중요한 애플리케이션에서 필수적으로 요구된다. 반면, 모든 복제본에 대한 동기화가 필요하기 때문에 복제 지연이 발생할 수 있고, 일부 복제본 노드가 응답하지 않으면 쓰기 작업 자체가 실패할 수 있어 가용성이 저하되는 단점이 있다. 이는 CAP 정리에서 일관성(C)과 가용성(A) 사이의 트레이드오프 관계를 잘 보여준다[4].

충돌 감지는 일반적으로 버전 벡터, 해시 충돌 검사, 또는 타임스탬프 비교와 같은 메커니즘을 통해 이루어진다. 다중 마스터 또는 피어-투-피어 복제 환경에서 두 개 이상의 노드가 동일한 데이터 항목을 서로 다른 값으로 동시에 업데이트하면 충돌이 발생한다. 시스템은 이러한 충돌을 자동으로 감지하거나, 애플리케이션 레벨에서의 확인을 위해 충돌이 발생한 데이터를 특별한 상태로 표시한다.

충돌 해결은 감지된 충돌을 처리하여 데이터의 최종 상태를 결정하는 과정이다. 대표적인 해결 전략은 다음과 같다.

이러한 전략들은 상호 배타적이지 않으며, 시스템 설계에 따라 조합되어 사용될 수 있다. 예를 들어, 먼저 자동 병합을 시도하고, 실패할 경우 최신 쓰기 우선 규칙을 적용하는 방식이다. 효과적인 충돌 해결 전략은 데이터 일관성 요구사항, 시스템 성능, 그리고 사용자 경험 사이의 균형을 찾는 것이다.

관계형 데이터베이스에서 데이터 복제는 고가용성, 부하 분산, 재해 복구를 달성하기 위한 핵심 메커니즘이다. 대표적인 오픈소스 데이터베이스 관리 시스템인 MySQL과 PostgreSQL은 각각 고유한 아키텍처와 방식을 통해 복제 기능을 제공한다.

MySQL은 주로 비동기식 복제 모델을 기반으로 한 마스터-슬레이브 복제를 지원한다. 마스터 서버에서 발생한 데이터 변경 사항은 바이너리 로그에 기록되고, 슬레이브 서버의 I/O 스레드가 이 로그를 가져와 릴레이 로그에 저장한다. 이후 슬레이브의 SQL 스레드가 릴레이 로그의 내용을 재실행하여 데이터를 동기화한다. MySQL 5.7 이후에는 기본 복제 채널이 하나인 단일 소스 복제와 여러 소스로부터 복제받는 다중 소스 복제를 모두 지원하며, 반동기 복제[6]를 통해 데이터 손실 가능성을 줄일 수 있다.

PostgreSQL은 물리적 복제와 논리적 복제라는 두 가지 핵심 방식을 제공한다. 물리적 복제는 WAL을 기반으로 슬레이브 서버에 데이터베이스 클러스터 전체를 바이트 단위로 복제한다. 이 방식은 높은 안정성과 일관성을 보장하며, 핫 스탠바이로의 장애 조치에 적합하다. 반면, 논리적 복제는 WAL의 내용을 논리적 변경 세트(예: INSERT, UPDATE 문)로 변환하여 전송한다. 이를 통해 특정 테이블만 선택적으로 복제하거나, 다른 PostgreSQL 버전 간 복제, 심지어 데이터 변환을 수행하는 것이 가능해진다. PostgreSQL 10 버전부터 공식적으로 도입된 논리적 복제는 데이터 통합 및 게시-구독 모델 구현에 유용하다.

두 데이터베이스의 복제 방식 비교는 다음과 같다.

이러한 구현 차이로 인해 MySQL 복제는 읽기 확장에 중점을 둔 웹 애플리케이션에, PostgreSQL 복제는 데이터 무결성과 유연한 데이터 배포가 중요한 복잡한 엔터프라이즈 환경에 각각 더 적합할 수 있다.

NoSQL 데이터베이스는 분산 시스템 환경에 적합한 다양한 데이터 복제 메커니즘을 제공한다. 관계형 데이터베이스와 달리 스키마가 유연하며, 수평적 확장을 염두에 두고 설계되었기 때문에 복제 전략도 이에 맞춰진다. 대표적인 NoSQL 데이터베이스인 MongoDB와 Apache Cassandra는 각각 다른 복제 모델과 일관성 수준을 구현한다.

MongoDB는 기본적으로 마스터-슬레이브 복제 모델의 변형인 복제셋을 사용한다. 하나의 프라이머리 노드가 모든 쓰기 연산을 처리하고, 여러 세컨더리 노드에 데이터를 복제한다. 프라이머리 노드에 장애가 발생하면 나머지 노드들이 자동으로 선출 과정을 통해 새로운 프라이머리를 선출하는 자동 장애 조치 기능을 갖춘다. 읽기 작업은 기본적으로 프라이머리에서 수행되지만, 세컨더리 노드로 읽기 부하를 분산시키는 읽기 선호도 설정이 가능하다.

반면, Apache Cassandra는 다중 마스터 복제 모델과 링 토폴로지에 기반한 P2P 아키텍처를 채택한다. 모든 노드가 동등하며, 클라이언트는 어떤 노드에든 연결하여 읽기와 쓰기를 수행할 수 있다. 데이터는 파티션 키를 기준으로 클러스터 내 노드들에 분산 저장되며, 각 데이터의 복제본은 구성 가능한 복제 계수에 따라 여러 노드에 저장된다. Cassandra는 쓰기 가용성과 내결함성을 우선시하며, 최종 일관성 모델을 따른다. 일관성 수준은 QUORUM, ONE, ALL 등과 같이 각 연산별로 세밀하게 조정할 수 있다[7].

이러한 차이점은 각 데이터베이스의 설계 목표를 반영한다. MongoDB는 개발 편의성과 강한 일관성이 필요한 경우에, Cassandra는 매우 높은 쓰기 처리량과 가용성, 지리적으로 분산된 배포가 요구되는 경우에 적합한 복제 방식을 제공한다.

복제 상태 확인은 복제 시스템의 정상 작동 여부와 성능을 지속적으로 점검하는 관리 작업이다. 이 과정을 통해 데이터의 동기화 상태, 지연 시간, 연결 상태, 오류 발생 여부 등을 실시간으로 파악할 수 있다.

주요 확인 항목과 방법은 다음과 같다. 대부분의 데이터베이스 관리 시스템은 전용 명령어나 관리 도구를 제공한다.

관리자는 정기적으로 이러한 지표를 모니터링하여 잠재적인 문제를 조기에 발견해야 한다. 복제 지연이 지속적으로 증가하거나 Last_IO_Error, Last_SQL_Error 필드에 오류가 기록되면 즉시 조치를 취해야 한다. 많은 운영 환경에서는 Zabbix, Prometheus, 데이터베이스 벤더의 공식 모니터링 도구 등을 이용해 이러한 지표를 자동으로 수집하고, 임계치를 초과할 경우 알림을 받는 체계를 구축한다.

복제 지연은 데이터 복제 시스템에서 원본 데이터의 변경 사항이 복제본에 반영되기까지 걸리는 시간 차이를 의미한다. 이 지연은 네트워크 대역폭, 시스템 부하, 복제 방식(예: 비동기식 복제) 등 다양한 요인에 의해 발생한다. 지연이 과도하게 커지면 복제본의 데이터가 오래되어 데이터 일관성 문제를 초래하거나, 장애 조치 시 데이터 손실이 발생할 수 있다.

복제 지연을 관리하기 위한 주요 접근법은 모니터링과 원인 분석이다. 시스템은 일반적으로 복제 지연 시간을 실시간으로 측정하는 메트릭을 제공한다. 예를 들어, 마스터-슬레이브 복제에서 슬레이브 서버는 마스터의 바이너리 로그 위치와 자신이 적용한 로그 위치의 차이를 계산하여 지연을 초 단위로 표시한다. 관리자는 이 수치를 지속적으로 추적해야 한다.

지연의 일반적인 원인과 완화 전략은 다음과 같다.

지연을 줄이기 위한 기술적 조치로는 병렬 복제를 구성하거나, 복제 필터링을 최적화하여 불필요한 데이터 전송을 줄이는 방법이 있다. 또한, 복제 토폴로지를 검토하여 지리적으로 가까운 노드 간에 복제를 구성하거나, 비동기식 복제에서 반동기식 복제로 전환하는 것을 고려할 수 있다. 그러나 강한 일관성을 요구하는 방식은 성능에 영향을 미칠 수 있으므로 트레이드오프를 고려해야 한다.

장애 조치는 복제 시스템에서 주 서버(마스터)에 장애가 발생했을 때, 대기 중인 복제본(슬레이브) 중 하나를 새로운 주 서버로 승격시키는 절차이다. 이 과정은 수동으로 이루어지거나 자동화된 장애 조치 스크립트 및 클러스터 관리 도구에 의해 수행된다. 주요 목표는 가용성을 유지하고 서비스 중단 시간을 최소화하는 것이다. 복구는 고장난 원본 서버를 수리하거나 교체한 후, 다시 복제 시스템에 통합하는 과정을 포함한다.

일반적인 장애 조치 절차는 다음과 같은 단계로 구성된다.

1. 장애 감지: 헬스 체크, 하트비트 모니터링 등을 통해 주 서버의 장애를 식별한다.

2. 새로운 마스터 선출: 복제본 중에서 데이터가 가장 최신 상태인 서버를 새로운 마스터로 선택한다[8]]을 사용하는 자동 도구를 통해 이루어짐].

3. 애플리케이션 재연결: 애플리케이션의 연결 설정을 변경하여 새로운 마스터 서버로 트래픽을 전환한다.

4. 복제 토폴로지 재구성: 나머지 복제본들이 새로운 마스터로부터 데이터를 복제받도록 구성을 업데이트한다.

장애 조치 후의 복구 작업은 시스템의 정상 상태를 완전히 회복하는 데 필수적이다. 고장난 이전 마스터 서버는 복구된 후 일반적으로 새로운 슬레이브로 클러스터에 다시 추가된다. 이때 주의해야 할 점은 장애 조치 과정에서 발생할 수 있는 데이터 손실이다. 특히 비동기식 복제를 사용하는 경우, 장애 발생 시점에 이전 마스터에만 기록되고 복제본에는 전파되지 않은 트랜잭션이 있을 수 있다. 이러한 데이터 불일치를 해결하기 위해 복구 프로세스는 종종 이전 마스터의 바이너리 로그나 트랜잭션 로그를 분석하여 누락된 변경 사항을 새로운 마스터에 적용하거나, 데이터 정합성을 검증하는 작업을 포함한다.

데이터 암호화는 데이터 복제 과정에서 전송 중인 데이터와 저장된 데이터의 기밀성을 보호하기 위한 핵심적인 보안 조치이다. 복제 경로는 종종 공용 네트워크를 거치므로, 암호화 없이는 중간자 공격이나 데이터 유출 위험에 노출될 수 있다.

전송 중 암호화는 복제 트래픽을 보호한다. 일반적으로 TLS/SSL과 같은 프로토콜을 사용하여 소스와 타겟 시스템 간의 통신 채널을 암호화한다. 이를 통해 데이터가 네트워크를 통해 이동할 때 제3자가 내용을 도청하거나 변조하는 것을 방지한다. 많은 데이터베이스 시스템은 자체적인 암호화 통신 옵션을 제공하거나, VPN 터널을 활용하여 안전한 복제 경로를 구성할 수 있다.

저장 데이터 암호화는 디스크에 기록된 복제본의 안전을 담당한다. 이는 투명한 데이터 암호화나 애플리케이션 수준 암호화를 통해 구현된다. 주요 접근 방식은 다음과 같다.

암호화 키 관리는 전체 보안 체계의 취약점이 될 수 있다. 키를 안전하게 저장, 순환, 배포하지 않으면 암호화의 효과가 크게 감소한다. 이상적으로는 하드웨어 보안 모듈과 같은 전용 시스템을 사용하여 마스터 키를 보호해야 한다. 또한, 암호화는 성능 오버헤드를 유발할 수 있으므로, 보안 요구사항과 시스템 성능 간의 균형을 고려하여 적절한 암호화 수준과 알고리즘을 선택하는 것이 중요하다.

접근 제어는 복제 환경에서 데이터의 무결성과 기밀성을 보호하기 위한 핵심 메커니즘이다. 이는 권한이 없는 사용자나 시스템이 복제된 데이터에 접근하거나 수정하는 것을 방지하는 것을 목표로 한다. 효과적인 접근 제어는 데이터 유출을 방지하고, 복제 과정에서 발생할 수 있는 악의적인 데이터 변조를 차단한다.

복제 시스템에서 접근 제어는 일반적으로 인증과 권한 부여의 두 단계로 구현된다. 인증 단계에서는 복제에 참여하는 노드나 사용자의 신원을 확인한다. 권한 부여 단계에서는 인증된 주체가 수행할 수 있는 작업(예: 읽기, 쓰기, 복제 관리)의 범위를 정의한다. 대부분의 데이터베이스 시스템은 역할 기반 접근 제어 모델을 채택하여 복잡한 권한 관리를 단순화한다.

복제 토폴로지와 모델에 따라 접근 제어 정책의 복잡성이 달라진다. 예를 들어, 마스터-슬레이브 복제에서는 쓰기 권한이 마스터 노드에 집중되므로 상대적으로 접근 제어가 단순할 수 있다. 반면, 다중 마스터 복제나 피어 투 피어 방식에서는 여러 노드에 쓰기 권한이 분산되므로, 일관되고 강력한 접근 제어 정책이 모든 노드에 적용되어야 한다. 네트워크 구간에서의 데이터 전송을 보호하기 위해 전송 계층 보안과 같은 프로토콜을 사용하는 것도 일반적이다.

접근 제어 정책은 복제 구성의 일부로 명시적으로 정의되고 중앙에서 관리되어야 한다. 정책 변경은 모든 복제본에 신속히 전파되어 일관성을 유지해야 한다. 또한, 장애 조치 시 백업 노드가 승격되어도 기존의 접근 제어 정책이 유지되도록 보장하는 것이 중요하다.