CAP, PACELC

CAP 이론 개념

• 분산시스템이 동시에 일관성, 가용성, 분할내성을 모두 만족시킬 수 없다는 이론
• 분산시스템의 특성을 이해하고 Trade-Off를 고려한 시스템 설계 가이드라인 제공 / 현실적 제약 반영 / 비지니스 요구 충족

CAP 이론 개념도, 구성요소, 발전방향

CAP 이론 개념도

CAP 이론 구성요소

구분	내용	비고
C + P	일부 노드 장애시에도 일관성 유지	MongoDB, 금융시스템
A + P	일부 노드 장애시에도 시스템은 계속 응답	DynamoDB, DNS시스템, SNS
C + A	네트워크 분할이 없을시 일관성, 가용성 보장	RDBMS, 단일 노드기반 DB

CAP 이론 발전방향

한계점	내용	발전방향
PACELC 확장 필요	CAP 이론은 네트워크 지연(Latency)과 데이터 복제 등을 반영하지 않음	PACELC 이론 도입으로 Latency와 Consistency 균형 고려
다중 레벨 일관성	모든 시스템에서 강력한 일관성을 요구하지 않는 경우	Eventual Consistency 모델 활용
동적 트레이드오프	정적 선택보다는 동적 조정이 필요한 경우	AI 기반 동적 트레이드오프 관리 기술 개발

PACELC 이론 개념도, 구성요소

PACELC 이론 개념도

• CAP이론을 보완하여 네트워크 분할 여부나 정상 작동 여부에 따라 지연시간과 일관성의 Trade-Off를 고려한 이론

PACELC 이론 구성요소

구분	내용	비고
PA/EL	장애시 가용성, 정상시 지연시간 우선 고려	DynamoDB, Cassandra
PA/EC	장애시 가용성, 정상시 일관성 보장	MongoDB
PC/EL	장애시 일관성, 정상시 지연시간 우선 고려	PNUT, CosmosDB
PC/EC	장애시 일관성, 정상시 일관성 보장	HBase

NoSQL 데이터베이스 도입시 고려사항

• MongoDB 등 NOSQL의 오픈소스 라이센스가 SSPL로 이동함에 따라 CSP 서비스 개발시 Fork 버전 사용 등 대안 마련