CAP 이론: 두 판 사이의 차이
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| ;Consistency, Availability, Partition tolerance | ;Consistency, Availability, Partition tolerance | ||
| C, A, P 중 2개를 선택해야 한다. (3가지 모두 만족할 순 없음) | |||
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| * '''일관성(Consistency)''' | * '''일관성(Consistency)''' | ||
| ** 모든 노드들은 같은 시간에 동일한 항목에 대하여 같은 내용의 데이터를 사용자에게 보여준다. | ** 모든 노드들은 같은 시간에 동일한 항목에 대하여 같은 내용의 데이터를 사용자에게 보여준다. | ||
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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 | |||
| |- | |||
| | A+P || 일관성을 크게 요하지 않는 서비스에 적합  | |||
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| * CouchDB | |||
| * Cassandra | |||
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2019년 10월 27일 (일) 22:28 기준 최신판
- 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[편집 | 원본 편집]
| 분류 | 설명 | 예시 | 
|---|---|---|
| C+A | 메시지 손실을 방지하는 강한 신뢰형 | 
 | 
| C+P | 데이터 보다는 성능이 중요한 퍼포먼스형 | 
 | 
| A+P | 일관성을 크게 요하지 않는 서비스에 적합 | 
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