궁극적 일관성

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궁극적 일관성[1](eventual consistency), 최종 일관성[2]분산 컴퓨팅에 쓰이는 일관성 모델의 하나로, 데이터 항목에 새로운 업데이트가 없으면 궁극적으로 해당 항목에 대한 모든 접근들은 마지막으로 업데이트된 값을 반환하는 것을 비공식적으로 보장하는 고가용성을 달성한다.[3] 궁극적 일관성은 낙관적 복제(optimistic replication)라고도 하며[4] 분산 시스템이 널리 채용되어 쓰이고 있으며 초기 모바일 컴퓨팅 프로젝트에서 기원한다.[5]

궁극적 일관성 서비스들은 BASE(Basically Available, Soft state, Eventual consistency) 시맨틱을 제공하는 것으로 분류되며 이는 전통적인 ACID의 보장과는 대조되는 것이다.[6][7] 궁극적 일관성은 분산 응용 소프트웨어의 복잡도가 증가함에 따라 비평을 받는다.[8] 부분적인 이유로는 궁극적 일관성은 순수하게 라이브니스 보장(읽기는 궁극적으로 같은 값을 반환)이면서도 안전 보장을 하지 않기 때문이다: 궁극적 일관성을 사용하는 시스템은 수렴 이전에 어떠한 값도 반환할 수 있다.

같이 보기[편집]

각주[편집]

  1. Katherine Noyes (2016년 6월 22일). “빅데이터는 어떻게 백업·복구 '게임의 룰'을 바꾸는가”. CIO코리아, 한국IDG. 2018년 6월 19일에 확인함. 
  2. Peter Wayner (2017년 6월 21일). “AWS 대신 다른 클라우드를 선택할 13가지 이유”. IT월드, 한국IDG. 2018년 6월 20일에 확인함. 
  3. Vogels, W. (2009). “Eventually consistent”. 《Communications of the ACM》 52: 40. doi:10.1145/1435417.1435432. 
  4. Vogels, W. (2008). “Eventually Consistent”. 《Queue》 6 (6): 14. doi:10.1145/1466443.1466448. 
  5. Terry, D. B.; Theimer, M. M.; Petersen, K.; Demers, A. J.; Spreitzer, M. J.; Hauser, C. H. (1995). 〈Managing update conflicts in Bayou, a weakly connected replicated storage system〉. 《Proceedings of the fifteenth ACM symposium on Operating systems principles - SOSP '95》. 172쪽. doi:10.1145/224056.224070. ISBN 0897917154. 
  6. Pritchett, D. (2008). “Base: An Acid Alternative”. 《Queue》 6 (3): 48. doi:10.1145/1394127.1394128. 
  7. Bailis, P.; Ghodsi, A. (2013). “Eventual Consistency Today: Limitations, Extensions, and Beyond”. 《Queue》 11 (3): 20. doi:10.1145/2460276.2462076. 
  8. Yaniv Pessach (2013), 《Distributed Storage》 Diribut Storage: Concepts, Algorims, a Implementations판, Amazon, Systems using Eventual Consistency result in decreased system load and increased system availability but result in increased cognitive complexity for users and developers