데이터 동기화

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1. 개요
2. 마주치는 문제
3. 동기화 방식
- 3.1. 파일 기반 솔루션
  - 3.1.1. 파일 동기화
  - 3.1.2. 분산 파일 시스템
- 3.2. 이론적 모델
  - 3.2.1. 무순서 데이터
  - 3.2.2. 순서 데이터
4. 오류 처리
- 4.1. 복제 (컴퓨팅)
5. 예시
참조

1. 개요

데이터 동기화는 여러 시스템 간에 데이터를 일관되게 유지하는 프로세스이다. 데이터 형식의 복잡성, 실시간성, 데이터 보안, 데이터 품질, 성능 등 다양한 문제에 직면할 수 있으며, 파일 동기화, 버전 관리, 분산 파일 시스템, 미러 사이트 등 다양한 동기화 방식이 존재한다. 또한, 전체 전송, 타임스탬프 동기화, 수학적 동기화와 같은 이론적 모델이 있으며, 오류 처리를 위해 복제, 단일 마스터 방식, 분산 합의 알고리즘, 비밀 공유, 분산 해시 테이블 및 블록체인 기술이 활용된다. 파일 동기화, 클러스터 파일 시스템, 캐시 일관성, RAID, 데이터베이스 복제, 저널링 등은 데이터 동기화의 예시이다.

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데이터 동기화
개요
유형	데이터 관리
목적	원본 및 대상 데이터 저장소 간의 데이터 일관성 유지
상세 정보
관련 기술	데이터 복제 데이터 통합 캐싱

2. 마주치는 문제

데이터 동기화 과정에서 사용자는 다음과 같은 여러 문제에 직면할 수 있다.

데이터 형식의 복잡성: 시간이 지남에 따라 데이터 형식이 복잡해지면서 데이터 변환이 필요하다.
실시간성: 고객은 실시간 소포 추적처럼 주문 상태, 배송 추적, 계좌 잔액 등을 실시간으로 확인하길 원한다.
데이터 보안: 데이터 동기화 시 데이터 보안은 중요하며, 시스템에 따라 다른 보안 규칙과 정책이 적용될 수 있다.
데이터 품질: 데이터 불일치를 막기 위해 데이터를 한 곳에 저장하고 공유하는 것이 일반적이다.
성능: 대량의 데이터를 동기화할 때 성능 저하를 막기 위해 신중하게 계획하고 실행해야 한다.

2. 1. 데이터 형식의 복잡성

데이터 형식은 조직이 성장하고 발전함에 따라 시간이 지남에 따라 더욱 복잡해지는 경향이 있다. 이는 두 애플리케이션(소스 및 대상) 간의 간단한 인터페이스를 구축할 뿐만 아니라, 데이터를 대상 애플리케이션으로 전달하는 동안 데이터를 변환해야 할 필요성을 야기한다. ETL (추출 변환 적재) 도구는 데이터 형식의 복잡성을 관리하는 데 이 단계에서 유용할 수 있다.

2. 2. 실시간성

고객은 전자 상점에서 주문의 현재 상태, 소포 배송의 현재 상태 (실시간 소포 추적) , 계정의 현재 잔액 등을 확인하고 싶어한다. 이는 실시간 시스템의 필요성을 보여주며, 실시간으로 원활한 제조 프로세스를 가능하게 하기 위해 업데이트된다. 예를 들어, 기업의 재고가 소진될 때 자재를 주문하고, 고객 주문을 제조 프로세스와 동기화하는 등이다. 실생활에서 실시간 처리가 성공적이고 경쟁적인 이점을 제공하는 많은 예가 있다.^[1]

2. 3. 데이터 보안

데이터 동기화 시 사용자가 직면할 수 있는 문제 중 하나는 데이터 보안이다. 데이터 보안을 강제하는 고정된 규칙이나 정책은 없으며, 사용 중인 시스템에 따라 달라질 수 있다. 데이터를 캡처하는 소스 시스템에서 보안이 올바르게 유지되더라도, 정보의 잠재적인 오용을 방지하기 위해서는 대상 시스템에서도 보안 및 정보 접근 권한을 적용해야 한다. 이는 특히 기밀, 은밀, 개인 정보를 처리하는 경우 더욱 심각한 문제이다. 따라서 민감성과 기밀성 때문에 데이터 전송 및 모든 중간 정보는 암호화되어야 한다.^[1]

2. 4. 데이터 품질

데이터 동기화 시 사용자가 직면할 수 있는 문제 중 하나로 데이터 품질이 있다. 더 나은 관리를 위해, 그리고 양질의 데이터를 유지하기 위해, 일반적인 관행은 데이터를 한 곳에 저장하고, 여러 위치에 있는 다양한 사람, 시스템 및/또는 애플리케이션과 공유하는 것이다. 이는 데이터의 불일치를 방지하는 데 도움이 된다.

2. 5. 성능

데이터 동기화 과정에는 소스(또는 마스터, 메인) 시스템에서 데이터 추출, 데이터 전송, 데이터 변환, 데이터를 대상 시스템으로 로드, 데이터 업데이트의 다섯 단계가 있다.^[1] 이러한 각 단계는 중요하며, 대량의 데이터의 경우 성능에 부정적인 영향을 미치지 않도록 동기화 프로세스를 신중하게 계획하고 실행해야 한다.^[1]

3. 동기화 방식

데이터 동기화는 여러 위치에 있는 데이터 사본을 동일하게 유지하는 과정이다. 동기화 방식은 크게 파일 기반 솔루션과 이론적 모델로 나눌 수 있다.

분산 파일 시스템은 파일의 여러 버전을 동기화하는 것으로 간주될 수 있다. 이는 일반적으로 파일을 저장하는 장치가 항상 연결되어 있어야 하지만, Coda와 같은 일부 분산 파일 시스템은 연결이 끊어진 상태에서 작동한 후 조정을 허용한다. 분산 파일 시스템의 병합 기능은 대부분 파일 시스템이 버전 그래프를 유지하지 않기 때문에 일반적으로 버전 관리 시스템의 기능보다 제한적이다.^[2]

3. 1. 파일 기반 솔루션

파일 기반 솔루션에는 여러 가지가 있다. 파일 동기화, 버전 관리(CVS, Subversion) , 분산 파일 시스템(Coda 등), 미러 사이트(rsync 등)와 같은 파일 집합을 동기화하기 위한 도구들이 존재한다. 그러나 버전 관리와 파일 동기화 도구만이 파일의 둘 이상의 사본에 대한 수정을 처리할 수 있다.^[2]

파일 동기화는 외부 하드 드라이브의 가정 백업 또는 USB 플래시 드라이브에서의 전송을 위한 업데이트에 일반적으로 사용된다. 자동 프로세스는 이미 동일한 파일의 복사를 방지하므로 수동 복사에 비해 상당한 시간을 절약할 수 있으며, 더 빠르고 오류가 적다.^[2]

버전 관리 도구는 둘 이상의 사용자가 동시에 동일한 파일을 수정하려고 시도하는 상황을 처리하도록 설계된 반면, 파일 동기화 도구는 파일의 사본 중 하나만 한 번에 편집되는 상황에 최적화되어 있다. 이러한 이유로 버전 관리 도구를 파일 동기화에 사용할 수 있지만, 전용 프로그램은 더 적은 계산 오버헤드를 필요로 한다.

미러 사이트는 데이터 세트의 정확한 복사본이다. 인터넷에서 미러 사이트는 다른 인터넷 사이트의 정확한 복사본이다. 미러 사이트는 동일한 정보의 여러 소스를 제공하는 데 가장 일반적으로 사용되며, 대규모 다운로드에 대한 안정적인 액세스를 제공하는 방법으로 특히 유용하다.

3. 1. 1. 파일 동기화

파일 동기화는 여러 장소에 있는 파일의 복사본을 동일하게 유지하는 방법이다.

3. 1. 2. 분산 파일 시스템

파일 동기화
클러스터 파일 시스템
캐시 일관성
RAID
데이터 복제
저널링

3. 2. 이론적 모델

데이터 동기화에 대한 몇 가지 이론적 모델이 연구되었으며, 이 문제는 정보 이론의 Slepian-Wolf 코딩 문제와도 관련이 있다. 모델은 데이터가 동기화되는 방식을 기준으로 분류된다.

3. 2. 1. 무순서 데이터

무순서 데이터 동기화 문제('''집합 조정 문제'''라고도 함)는 두 개의 원격 집합

S_A

와

S_B

의 대칭 차이

S_A \oplus S_B = (S_A - S_B) \cup (S_B - S_A)

를 계산하려는 시도로 모델링된다. 이 문제에 대한 몇 가지 솔루션은 다음과 같다.

'''전체 전송:''' 이 경우 모든 데이터가 로컬 비교를 위해 한 호스트로 전송된다.
'''타임스탬프 동기화:''' 이 경우 데이터에 대한 모든 변경 사항은 타임스탬프로 표시된다. 동기화는 이전 동기화보다 늦은 타임스탬프가 있는 모든 데이터를 전송하여 진행된다.
'''수학적 동기화:''' 이 경우 데이터는 수학적 객체로 처리되고 동기화는 수학적 프로세스에 해당한다.

3. 2. 2. 순서 데이터

이 경우, 두 개의 원격 문자열

\sigma_A

와

\sigma_B

를 조정해야 한다. 일반적으로 이 문자열들은 고정된 수의 '''편집'''(즉, 문자 삽입, 삭제 또는 수정)만큼 차이가 난다고 가정한다. 데이터 동기화는

\sigma_A

와

\sigma_B

사이의 편집 거리를 이상적인 거리인 0까지 줄이는 과정이다. 이는 모든 파일 시스템 기반 동기화(데이터가 정렬된 경우)에 적용된다. 이와 관련된 많은 실용적인 적용 사례가 위에서 논의되거나 언급되었다.

문자열을 ''싱글''로 분할하는 싱글링이라는 과정을 통해 문제를 정렬되지 않은 데이터 문제로 변환할 수 있는 경우도 있다.^[7]

4. 오류 처리

분산 데이터베이스는 데이터 손실이나 손상을 처리할 수 있어야 한다. 이를 위해 복제를 통해 데이터의 여러 복사본을 만들고 변경 사항이 있을 때마다 최신 상태로 유지한다. 그러나 인스턴스 손실이나 손상이 발생했을 때 어떤 복사본을 신뢰할지 결정해야 한다.

가장 간단한 방법은 단일 마스터 인스턴스를 사용하는 것이다. 변경 사항은 다른 인스턴스로 복제되며, 이전 마스터가 실패하면 다른 인스턴스 중 하나가 새 마스터가 된다.

Paxos 및 Raft는 장애 조치 중 일시적인 영향으로 인한 문제를 해결하기 위한 프로토콜이다. 예를 들어, 두 인스턴스가 동시에 마스터라고 생각하는 경우가 있을 수 있다.

비밀 공유는 전체 노드의 실패가 빈번한 경우에 유용하다. 동기화는 명시적인 복구 프로세스에서 각 읽기의 일부로 이동하며, 일부 데이터의 읽기는 여러 다른 노드에서 인코딩된 데이터를 검색해야 한다. 일부 노드에 손상되거나 오래된 데이터가 있을 수 있는 경우, 오류 정정 코드를 사용할 수 있다.

DHT 및 블록체인은 수많은 노드 간의 동기화 문제를 해결하려고 시도한다.

4. 1. 복제 (컴퓨팅)

파일 동기화
클러스터 파일 시스템
캐시 일관성
RAID
데이터 레플리케이션
저널링

5. 예시

파일 동기화: 휴대용 MP3 플레이어를 데스크톱 컴퓨터와 동기화하는 경우가 그 예이다.
클러스터 파일 시스템: 전체 컴퓨팅 클러스터에서 일관된 방식으로 데이터 또는 인덱스를 유지 관리하는 파일 시스템이다.
캐시 일관성: 여러 캐시에서 여러 데이터 사본을 동기화하여 유지 관리한다.
RAID: 여러 디스크에 중복 방식으로 데이터를 기록하여 하나의 디스크가 손실되어도 데이터가 손실되지 않도록 하는 기술이다.
데이터베이스 복제: 데이터베이스의 데이터 사본을 가능한 큰 지리적 분리에도 불구하고 동기화 상태로 유지한다.
저널링: 많은 최신 파일 시스템에서 파일 메타데이터가 디스크에서 일관되고 일관된 방식으로 업데이트되도록 하는 데 사용되는 기술이다.

참조

_[1] 논문 Data Synchronization Technology: Standards, Business Values and Implications 2006
_[2] 웹사이트 Efficient algorithms for sorting and synchronization http://samba.org/~tr[...] The Australian National University 1999-02
_[3] 논문 Set reconciliation with nearly optimal communication complexity
_[4] 웹사이트 Palm developer knowledgebase manuals http://www.pumatech.[...] 2007-01-09
_[5] 학회 Fast PDA Synchronization Using Characteristic Polynomial Interpolation http://people.bu.edu[...]
_[6] 간행물 Scalable set reconciliation 2002-10
_[7] 논문 Bandwidth efficient string reconciliation using puzzles http://ipsit.bu.edu/[...] 2006-11
_[8] 저널 Data Synchronization Technology: Standards, Business Values and Implications 2006