최종 일관성이 데이터 저장소에 필수적인 이유

최종 일관성은 저장소에 기록된 데이터를 즉시 읽을 수 없는 데이터 저장소의 속성입니다. 저장소는 결국 데이터를 읽을 수 있도록 만들 수 있지만 그렇게 보장되지는 않습니다. 최종 일관성을 나타내는 데이터 저장소 시스템은 성능을 개선하거나 네트워크 파티션에서 가용성을 보장해야 하는 등 다양한 이유로 그렇게 할 수 있습니다.

관계형 모델을 구현하는 것보다 문서 데이터 저장소 구현을 구현하는 것이 훨씬 더 어렵습니다. 또한 기내 저장소 데이터는 RDBMS 데이터보다 변환하기가 훨씬 더 어렵습니다. 실수의 결과를 두려워하거나 인식하지 못하는 개발자와 설계자에게는 이 기회가 없습니다. 그들은 복제와 대기 시간이 중요하다는 사실을 잊고 제3자 시스템을 끌어들일 뿐 아니라 어떤 원자 트랜잭션을 논리적 조각으로 분해할 것입니다. 언젠가는 모든 시스템이 아웃소싱되고 부서가 결국 해체되면서 다른 사람이 대신할 것입니다.

결과적으로 NoSQL 데이터베이스는 지속적인 일관성보다는 점진적인 일관성 을 지원하는 경우가 많습니다. 데이터베이스 트랜잭션을 지원하지 않기 때문에 강력한 데이터 일관성에 대한 요구 사항이 없습니다. 모든 업데이트가 모든 복제본에 동시에 전달되도록 하여 최종 일관성을 항상 달성할 수 있습니다.

최종 일관성이 기본 노드와 보조 노드 사이의 복제 프로세스를 의미한다는 사실과 애플리케이션이 데이터 읽기에 대해 항상 최신 상태가 아닐 수 있다는 사실로 인해 기본 읽기가 진행됩니다.

NoSQL 데이터베이스가 최종 일관성 모델 을 사용하는 경우 SQL 데이터베이스와 동일한 수준의 데이터 일관성을 제공하지 않습니다. 데이터가 일관성이 없으면 즉각적인 무결성이 요구되는 은행 및 ATM 거래와 같은 거래에 적합하지 않습니다.

Nosql에서 최종 일관성이란 무엇을 의미합니까?

최종 일관성은 데이터에 대한 새로운 업데이트가 없는 경우 결국 해당 데이터에 대한 모든 액세스가 마지막 업데이트된 값을 반환하도록 보장합니다. 이것은 모든 읽기가 최신 쓰기를 받아야 하는 강력한 일관성 과 대조됩니다.

결과적으로 일관된 행동이라는 개념은 1970년대 후반에 처음 주목을 받았습니다. Amazon은 10년 전에 DynamoDB를 출시하여 이 용어의 인기를 촉발했습니다. 데이터베이스 NoSQL은 소셜 미디어 및 스트리밍 서비스를 강화하기 위해 개발되었습니다. 사진, 동영상, 오디오 파일과 같은 비정형 데이터를 쉽게 관리할 수 있습니다. Volt Active Data 모델을 사용하면 데이터가 여러 데이터베이스에 실시간으로 복제되도록 할 수 있습니다. 데이터 플랫폼은 즉시 일관되고 일관되지 않은 쓰기 및 읽기를 방지합니다. 결과적으로 이 프로세스를 신속하게 처리하여 5G의 대기 시간 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

일관성은 분산 시스템의 중요한 기능이 될 수 있습니다. 여러 노드가 동시에 업데이트되는지 여부에 관계없이 일관된 기준으로 여러 노드에서 값을 저장하고 액세스할 수 있습니다. 도메인 이름 시스템과 같은 시스템에서는 일관된 데이터 보기를 유지할 수 있어야 합니다.
프로젝트 완료와 함께 제공되는 일관성은 때때로 달성하기 어려울 수 있습니다. 사용 가능한 다양한 방법으로 인해 모든 노드가 동일한 업데이트를 받도록 보장하기 어려울 수 있습니다. 일관성의 가치는 부인할 수 없으며 이를 사용하는 시스템은 장기적으로 더 안정적일 수 있습니다.

Cassandra의 최종 일관성이란 무엇입니까?

Cassandra는 프로덕션에서 성능, 안정성, 확장성 및 가용성 요구 사항을 충족할 수 있는 일관된 스토리지 시스템 으로 이러한 모든 기능을 달성합니다. 마지막으로 일관성이란 모든 업데이트가 결국 모든 복제본과 공유됨을 의미합니다.

일관성은 Cassandra가 조정 가능한 일관성으로 달성할 수 있는 것입니다. R=w <=N 결과는 N이 노드 수인 경우 일관성이 있어야 합니다. 일관성을 유지하기 위해 각 열과 각 열의 필드는 Cassandra에 의해 백업됩니다. 이 상태 뒤에는 일관성을 유지할 수 있는 메커니즘이 있습니다. N이 지속적으로 고체이면 R + W는 고체입니다. 클라이언트는 적절한 일관성 수준 (0, 임의, 1, 쿼럼 또는 없음)을 선택해야 합니다. 복제 비율이 1:1임에도 불구하고 쓰기를 보내는 노드에서 쓰기가 버퍼링되기 때문에 일관성이 즉시 발생하지 않습니다.

Cassandra는 일관된 해싱을 사용합니다. 즉, 동일한 알고리즘과 해시 함수 매개변수를 사용하여 키 집합을 해시할 때 해시 함수는 항상 동일한 결과를 생성합니다.
키가 다른 것과 충돌할 염려 없이 여러 버킷에 키를 보관할 수 있기 때문에 이는 매우 중요합니다.
결과적으로 일관된 해싱은 Cassandra가 같은 공간에 더 많은 데이터를 저장할 수 있게 해주기 때문에 더 효율적이라고 생각됩니다.
강력한 일관성을 달성하려면 쓰기 및 읽기 수가 일관적인지 확인해야 합니다. Cassandra의 일관성은 가장 최근에 작성된 데이터를 자동으로 가져옴으로써 모든 클라이언트 읽기가 항상 최신 상태로 유지된다는 가정을 기반으로 합니다. 일관된 해싱은 동일한 알고리즘과 해시 함수 매개변수를 사용하여 함께 해시되는 경우 해시 함수가 두 개의 다른 키에 대해 항상 동일한 결과를 생성하도록 하는 데 사용됩니다. 충돌은 문제가 되지 않으므로 키를 여러 버킷에 보관하는 것이 중요합니다. Cassandra는 일관된 해싱으로 같은 공간에 더 많은 데이터를 보관할 수 있기 때문에 성능이 더 높습니다.

Cassandra의 기본 일관성 수준은 무엇입니까?

Java 드라이버를 사용하려면 QUBEDBUILDER를 호출하기만 하면 됩니다. 각 삽입에 대한 일관성 수준이 insertInto에 설정되도록 theConsistencyLevel을 설정합니다. 쓰고 읽을 때 일관성 수준 1이 모든 작업에 할당됩니다.

Cassandra로 데이터 일관성을 보장하는 방법

주된 이유는 키가 해싱될 때까지 버킷에 저장되지 않기 때문입니다. Cassandra는 또한 버킷에 대한 키와 포인터를 테이블의 동일한 행에 저장합니다. Cassandra는 키에 대한 행과 키 값 위의 값에 대한 포인터를 비교하여 어떤 행이 어떤 키에 해당하는지 결정합니다. 둘 다 참이면 Cassandra는 포인터의 버킷에서 값을 가져옵니다. 키의 값은 동일한 행에 저장되어 있는 한 요청 횟수에 관계없이 항상 동일한 행에 저장됩니다. 판독을 여러 번 반복해도 데이터는 일정하게 유지됩니다. 현재 세션의 일관성 수준을 변경하려면 CQLSH(카산드라 셸)에서 CONSISTENCY 명령 을 사용하면 됩니다. 일관성 수준에서 얼마나 멀리 있는지 확인하려면 CONSISTENCY를 사용할 수 있습니다. 껍질에서. [이메일 보호] | 일관성: 일관성 현재 일관성 수준은 1입니다.

Nosql의 업데이트 일관성이란?

NoSQL의 업데이트 일관성은 NoSQL 데이터베이스 의 여러 노드에서 데이터를 업데이트하는 프로세스입니다. 이 프로세스는 데이터베이스의 모든 노드에 동일한 데이터가 있고 데이터가 모든 노드에서 일관성이 있는지 확인합니다.

Nosql의 업데이트 일관성이란 무엇입니까?

동일한 복제 데이터베이스 시스템[1] 내에서 동일한 데이터 사본의 일관성은 데이터 변경 방식과 달리 단순히 선택의 문제입니다. 이는 지정된 데이터 개체에 대한 판독값이 이전 업데이트와 일치하지 않을 때 발생합니다.

데이터베이스의 업데이트 일관성이란 무엇입니까?

데이터베이스 시스템의 일관성 개념은 주어진 데이터베이스 트랜잭션이 허용된 방식으로만 영향을 받는 데이터의 수정을 허용한다는 요구 사항을 수반합니다. 데이터베이스에 기록된 데이터는 제약 조건, 캐스케이드, 트리거 및 이들의 조합과 같은 모든 정의된 규칙을 준수해야 합니다.

최종 일관성

최종 일관성은 읽고 있는 데이터가 항상 일관성이 있는 것은 아님을 의미하는 기술 용어입니다. 그러나 시간이 지남에 따라 개선됩니다. 그렇게 하는 유일한 방법은 보조 소스에서 읽을 수 있는 readPreferences를 사용하여 보조 소스에서 읽는 것입니다.

첫 번째 단계로 Causal Consistency Guarantee 를 위반하는 실제 MongoDB 코드 예제를 살펴보겠습니다. 이를 해결하기 위한 첫 번째 시도에서는 다수의 읽기 및 쓰기 방법이 사용됩니다. 결과적으로 Mongo에서 논리적 시계와 상관 세션을 살펴보겠습니다. 이 응용 프로그램에 Mongo C# 드라이버를 사용할 예정이지만 그대로 두겠습니다. 대부분의 복제 세트 구성원은 쿼리의 데이터가 승인된 경우 다수 읽기에 서명해야 합니다. 대다수 읽기와 다수 쓰기를 사용하면 "Read Your Write" 문제를 해결할 수 있는 것처럼 보일 수 있습니다. 보조 서버는 가장 최근의 과반수 쓰기의 메모리 내 스냅샷을 유지합니다.

Mongodb의 Readconcern 설정

클라이언트는 readConcern이 ​​만족되기 전에 readConcern이 ​​만족되기 위해 읽을 수 있는 데이터의 양을 결정해야 합니다. MongoDB에서는 readConcern을 maxRead로 설정하는 것이 좋습니다.

최종 일관성 대 강력한 일관성

다른 기술보다 짧은 대기 시간으로 최신 데이터를 제공하지만 높은 수준의 지속성을 요구합니다. 데이터베이스가 모든 노드에서 업데이트된 데이터를 가지고 있지 않을 수 있기 때문에 최종 일관성은 낮은 대기 시간을 제공할 수 있지만 오래된 데이터로 읽기 요청에 항상 응답하지 않을 수 있습니다.

일반적으로 일관성이란 데이터 무결성을 유지하면서 트랜잭션을 처리하는 데이터베이스의 기능을 말합니다. ACID 규정을 준수하는 데이터베이스 시스템은 일반적으로 느리고 확장하기 어려우며 유지 관리 및 운영 비용이 엄청나게 비쌉니다. 일부 RDBMS 시스템은 ACID 보장을 완화합니다. NoSQL 데이터베이스의 기본 보장은 NoSQL 알고리즘으로 알려져 있습니다. 결과적으로 베이스를 사용하여 가용성을 높이는 동시에 엄격한 표준을 완화할 수 있습니다. 결과적으로 NoSQL 데이터베이스는 보다 안정적이기 위해 상당한 양의 일관성이 필요합니다. DynamoDB의 최종 일관성이 링 토폴로지에 의해 결정되면 Cassandra가 됩니다.

일관된 결과를 처리하기 위해 Redis에서는 마스터-슬레이브 토폴로지가 사용됩니다. ScyllaDB는 네덜란드에 본사를 둔 실시간 빅데이터 데이터베이스 회사입니다. 또한 각 작업(읽기 또는 쓰기)에 대한 일관성 수준을 지정하는 데 사용할 수 있습니다. 코디네이터 노드에서 데이터가 변경되었을 수 있지만 필요한 모든 복제본에 아직 기록 및 저장되지 않았기 때문에 ScyllaDB 클러스터는 일관된 결과를 제공합니다.

컴퓨터 시스템 일관성의 가장 중요한 측면 중 하나는 일관성입니다. 데이터는 일관성을 보장하기 때문에 저장 방법에 관계없이 이러한 방식으로 처리할 수 있습니다. 그 결과, 예를 들어 금융 기관은 시간이 지나도 일관된 시스템을 자주 채택합니다. 대부분의 트랜잭션은 이 프로세스의 결과로 가능한 한 빨리 완료됩니다. 트랜잭션을 처리하는 데 최대 24시간이 걸릴 수 있지만 보장되지는 않습니다. 이 현상은 결국 존재하게 될 일관된 시스템 의 일반적인 패턴으로 인해 발생합니다.

데이터 일관성: 필요에 맞는 유형을 선택하는 방법

데이터에는 강함과 약함의 두 가지 유형이 있습니다.
노드의 모든 데이터는 일관성이 있기 때문에 위치에 관계없이 항상 동일합니다. 이 방법은 가장 신뢰할 수 있는 데이터 일관성 방법이지만 구현하기 어려울 수 있습니다.
일관성 부족은 모든 노드가 동시에 동일한 데이터를 갖는다는 보장이 없음을 나타냅니다. 이 일관성은 손상되기 쉬우나 때로는 더 효율적일 수도 있습니다.

최종 일관성 카산드라

최종 일관성은 분산 시스템에서 사용되는 일관성 모델입니다. 결과적으로 일관된 시스템에서는 작업이 모든 노드에서 전파되고 표시되는 데 어느 정도 시간이 걸릴 수 있습니다. 쓰기 작업은 발행된 노드에서 내구성이 있을 때 성공한 것으로 간주됩니다. 가장 최근의 쓰기 작업을 반환하면 읽기 작업이 성공한 것으로 간주됩니다. 최종 일관성은 여러 데이터 센터에 분산된 시스템에서 자주 사용됩니다. 이러한 시스템에서는 증가된 대기 시간과 오류 가능성으로 인해 강력한 일관성을 유지하는 것이 실용적이지 않습니다. 최종 일관성을 통해 시스템은 장애가 발생하더라도 계속 작동할 수 있습니다. Cassandra는 최종 일관성을 사용하는 분산 데이터베이스입니다. Cassandra는 고가용성으로 대량의 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. Cassandra는 Facebook, Netflix 및 Instagram을 포함하여 세계에서 가장 큰 회사 중 일부에서 사용됩니다.

가용성과 확장성이 뛰어난 아키텍처를 갖춘 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스입니다. Cassandra에서 고가용성을 달성하려면 클러스터 간 데이터 복제가 필요합니다. SimpleStrategy 및 NetworkTopology의 두 가지 복제 전략을 사용할 수 있습니다. 데이터의 각 행이 복제본으로 표현되는 방식의 일관성은 복제본이 얼마나 최신이고 동기화되었는지를 반영합니다. 일관성 수준은 코디네이터가 데이터를 클라이언트에 성공적으로 다시 보내기 전에 가장 최근의 일관된 데이터에 응답해야 하는 복제본 노드 수를 나타냅니다. 클라이언트가 지정한 일관성 수준에 따라 각 쓰기 쿼리에 대한 일관성 수준 또는 각 글로벌 쿼리에 대한 일관성 수준을 설정할 수 있습니다. 작성할 때 일관성 수준(CL)을 염두에 두십시오.

5.1에서는 하나의 복제본 노드만 데이터를 반환하지만 5.2에서는 모든 데이터 센터의 복제본 노드 중 51%가 데이터를 반환합니다. Cassandra 쓰기 및 읽기에 대해 원하는 일관성 수준(CL)을 정의하는 것으로 시작했습니다. 결과적으로 가장 최근 쓰기와 다음 쓰기 사이의 시간에 관계없이 가장 최근에 쓴 데이터를 클러스터로 읽습니다. 일관성을 보장하기 위해 전역 또는 쓰기 쿼리 일관성 수준 을 지정할 수 있습니다. 다음은 아래 다이어그램에서 볼 수 있는 읽기 시 CL의 몇 가지 예입니다.

마이크로서비스의 최종 일관성이란?

실제로 최종 일관성은 비동기식 통신을 통해 데이터 일관성과 가용성을 유지하고 특정 프로세스의 오류를 프로세스의 이전 상태로 되돌릴 필요 없이 해결하는 방법입니다.

대부분의 경우 소프트웨어 시스템에서 데이터 불일치 문제가 발생했습니다. 분산형 접근 방식을 기반으로 하며 자연에서 영감을 받았습니다. 클라우드 컴퓨팅, 탄력적 컴퓨팅 및 스토리지가 대중화되고 컨테이너 기술 및 오케스트레이션이 대중화됨에 따라 상당한 양의 새로운 애플리케이션이 마이크로서비스 아키텍처 스타일을 사용하여 구축되고 있습니다. 원자성 트랜잭션이 여러 서비스에 걸쳐 있는 경우 각 서비스 수준에서 단순한 원자성 로컬 트랜잭션 체인으로 표시됩니다. 특정 상황의 결과로 이 체인에서 하나의 트랜잭션이 실패하면 기본적으로 실행 취소 작업이 트리거됩니다. 보상 요청이나 거래도 실패할 수 있습니다. 데이터 일관성 및 통합은 데이터 관리에 대한 가장 일반적인 두 가지 접근 방식인 Kafka 및 CDC입니다.

CDC는 지나치게 성능 지향적이지 않기 때문에 대규모 분산 아키텍처에 적합합니다. 스키마 변경에 관한 CDC의 경직성은 가장 중요한 단점 중 하나입니다. 이는 서비스 DB 스키마의 진화를 크게 제한합니다.