etcd deep dive - 데이터 모델

etcd deep dive - 데이터 모델

etcd 공식 페이지에 가보면 “A distributed, reliable key-value store for the most critical data of a distributed system”라고 설명하고 있다. ZooKeeper와 유사하지만 gRPC를 베이스로 하는 현대적인 코디네이터 역할을 한다. 메타 데이터를 담기 위한 Key-Value 저장소로 사용이 되는 편이고 가장 유명한 활용처는 쿠버네티스가 아닐까 싶다. 최근 사용할 일이 생기고 있어서 깊게 공부해보려고 하나씩 파헤치고 있다. 첫 글은 etcd의 데이터 모델이다.

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DynamoDB Internals (2) - DynamoDB

DynamoDB Internals (2) - DynamoDB

지난 글에서 DynamoDB를 지탱하는 큰 축인 Dynamo 시스템에 대해서 알아봤다. Dynamo 시스템은 DynamoDB가 등장하기 한참 전에 설계되었지만 이름에서 쉽게 알 수 있듯 굉장히 깊은 부분을 공유하고 있다. 그러나 DynamoDB는 관리형 인프라 서비스로 제공되는 만큼 사람들이 더 쉽고 범용적으로 사용할 수 있게 설계되었다. 구체적으로 어떻게 어떤 점이 다른지 알아보자.

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DynamoDB Internals (1) - Dynamo

DynamoDB Internals (1) - Dynamo

아마존은 지구 규모 스케일 서비스를 운영하면서 자신들의 요구와 가장 잘 들어맞는 범용적인 분산 스토리지 시스템을 만들어냈는데 이 시스템이 바로 Dynamo이다. 시스템을 만들고 운영한 경험을 논문으로 발표했고, 이 논문은 분산 스토리지 시스템 생태계에 큰 영향을 주었다. 이 논문에 영향을 받아 오픈소스에서는 Cassandra가 개발되었고 AWS 서비스의 SimpleDB, DynamoDB를 만드는 기초가 되었다. DynamoDB의 구조가 완전히 Dynamo와 같지는 않지만, 뿌리가 되는 Dynamo 시스템에 대해 먼저 알아보자.

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RDB 스케일링

RDB 스케일링

RDB는 흔히 말하길 스케일링 (스케일 아웃) 하기 까다로운 데이터베이스라고들 한다. NoSQL이 등장하며 내세웠던 차별점 역시 이러한 부분(확장성)이 포함되어있다. 하지만 RDB가 스케일 아웃이 불가능하다는 건 절대 아니다. 많은 거대한 서비스들이 RDB를 사용하고 있고, 이 서비스들은 많은 방법으로 스케일 아웃을 구현하고 있다. 이 방법에 대해서 정리한 글이다.

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MongoDB 모델링

MongoDB 모델링

최근에 시험도 준비하고, 일도 바빠서 쉽게 글을 남기기 힘들었는데, 쓸 내용들은 차곡차곡 쌓아두긴 했었다. 우선 정리와 복습도 할 겸, 최근 서비스에서 사용하고 있는 MongoDB 모델링 하는 걸 공부한 내용을 정리했다. 이 내용은 공식 문서를 보고 번역하고 재배열한 내용이다.

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