Hye Jin Ryoo

[분산 시스템] Day 4: CAP과 일관성 모델 - 무엇을 포기할 것인가

서론: 분산 시스템엔 공짜 점심이 없다 복제(Day 2)와 파티셔닝(Day 3)으로 시스템을 분산하면 피할 수 없는 질문에 부딪힌다. “한 노드의 변경이 다른 노드에 즉시 보여야 하는가, 아니면 잠시 달라도 되는가?” 이 질문의 답이 일관성 모델이고, 그 한계를 규정한 것이 CAP 정리다. 오늘은 “무엇을 포기할 것인가”를 다룬다. 1. CAP 정...

Systems, Distributed

중국, 3억2500만 달러 뇌물 수수 공무원에 사형 선고

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[분산 시스템] Day 3: 파티셔닝 - 데이터를 쪼개 나눠 담기

서론: 복제만으로는 부족할 때 복제(Day 2)는 같은 데이터의 사본을 늘린다. 하지만 데이터 자체가 한 노드의 디스크·메모리를 넘으면 사본을 늘려도 소용없다. 파티셔닝(샤딩)은 데이터를 여러 조각으로 쪼개 서로 다른 노드에 나눠 담는다. 쓰기 부하와 저장 용량을 수평 확장하는 유일한 길이다. 보통 복제와 함께 쓴다(각 파티션을 또 복제). 1. ...

Systems, Distributed

Ternlight, 브라우저(WASM)에서 실행되는 7MB 임베딩 모델

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ReactOS “오픈소스 Windows” 프로젝트, Half-Life 2 실행 가능해짐

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[분산 시스템] Day 2: 복제 - 데이터를 여러 곳에 두는 전략과 대가

서론: 왜 데이터를 여러 곳에 두는가 데이터를 복제하는 이유는 세 가지다. 한 노드가 죽어도 살아남기 위해(가용성), 사용자 가까이에 두기 위해(지연), 읽기 부하를 분산하기 위해(확장성)다. 하지만 복제본이 둘 이상이면 “어느 것이 진실인가”라는 문제가 생긴다. Day 1의 합의가 그 극단적 해법이라면, 오늘은 더 실용적인 복제 전략의 스펙트럼을 ...

Systems, Distributed

Homegames, 8년간 만든 오픈소스 게임 플랫폼

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