여러 독립적인 노드를 하나의 통합된 시스템으로 조정하는 일은 결코 간단하지 않습니다. 이를 실현하기 위해 분산 시스템은 효율적이고 원활하게 작동할 수 있도록 여러 기본 구성 요소와 원칙에 의존합니다. 다음은 이러한 접근 방식을 정의하는 핵심 요소입니다.

• 확장성
  확장성이란 성능 저하 없이 시스템이 성장에 수용할 수 있는 능력을 의미합니다. 이는 수요가 증가할 때 추가 노드나 자원을 확장함으로써 달성되며, 시스템이 더 많은 작업 부하와 사용자 수를 처리할 수 있게 지원합니다.
  

• 자원 공유
  분산 시스템은 여러 노드에 걸쳐 하드웨어, 소프트웨어, 데이터를 공유합니다. 이를 통해 다양한 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있으며, 특정 구성 요소에 과도한 부하가 걸리지 않도록 보장합니다.
  


• 개방성
  개방성이란 분산 시스템이 신기술을 얼마나 쉽게 통합하고 변화에 얼마나 유연하게 대응할 수 있는지를 설명합니다. 개방형 시스템은 상호운용성과 확장성을 지원함으로써 유연성을 높이고, 조직이 IT 인프라를 지속적으로 발전시킬 수 있도록 합니다.

• 동시성
  동시성이란 시스템이 여러 작업을 동시에 처리할 수 있는 능력을 의미합니다. 분산 시스템은 다양한 노드에 작업을 분산함으로써 서로 다른 사용자나 애플리케이션이 중복 작업을 수행하더라도 효율적인 처리가 가능합니다.

• 결함 내구성
  결함 내구성은 하드웨어나 소프트웨어 오류가 발생하더라도 시스템의 신뢰성을 유지하는 기능을 의미합니다. 분산 시스템은 단일 장애 지점을 신속히 탐지하고 제거하며, 작업을 재분배해 기능을 유지함으로써 성능 저하를 최소화합니다.


• 투명성
  모순적으로 보일 수 있지만, 분산 시스템에서의 ‘투명성’은 사용자와 애플리케이션으로부터 인프라의 복잡성을 숨기는 것을 의미합니다. 즉, 사용자는 자원이 어떻게 분배되고 관리되는지 몰라도 시스템과 상호작용할 수 있으며, 이는 사용자 경험을 단순화하고 데이터 개인정보 보호를 보장합니다.

 

구조적으로 볼 때, 분산 시스템은 기존의 중앙 집중식 인프라와 정반대입니다. 중앙 집중식(또는 ‘모놀리식’) 시스템은 단일 제어 지점에 의존하지만, 분산 시스템은 여러 노드가 협력하여 공동의 목표를 달성하는 탈중앙화 방식을 채택합니다.

중앙 집중식 시스템 
중앙 집중식 시스템은 모든 컴퓨팅 작업, 데이터 스토리지, 의사결정이 단일 중앙 서버 또는 노드에 의해 제어되는 구조입니다. 주변 장치나 사용자는 모든 활동의 기본 허브 역할을 하는 중앙 노드와 직접 상호작용합니다. 

• 단일 제어 지점
  모든 의사결정과 자원 관리가 중앙 노드에서 이루어져 명확한 계층 구조를 형성합니다. 
• 중앙 데이터 관리
  데이터가 한 위치에서 저장 및 처리되어 관리가 단순하지만, 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 
• 관리의 단순성
  제어 지점이 하나이기 때문에 관리와 조율이 용이하여 소규모 또는 복잡하지 않은 환경에 적합합니다. 
• 잠재적 취약성
  중앙 노드에 문제가 발생하면 단일 장애 지점으로 인해 가동 중지 시간과 중단이 발생할 수 있습니다. 또한 중앙 노드에 과도한 부하가 집중될 경우 지연이나 혼잡이 초래될 수 있습니다. 
• 선형적 개발
  중앙 집중식 시스템에서는 개발이 일반적으로 선형적 접근 방식을 따르며, 팀이 구성 요소를 순차적으로 작업합니다. 이전 단계가 완료되어야 다음 단계로 진행할 수 있어 속도가 느려질 수 있습니다. 

분산 시스템 
반대로, 분산 시스템은 컴퓨팅 작업, 데이터 관리, 의사결정을 여러 독립적인 노드에 분산시켜 네트워크를 통해 통신하고 공동 작업합니다. 

• 탈중앙화 제어
  단일 노드가 전체 시스템을 통제하지 않습니다. 대신 각 노드는 자율적으로 작동하면서 시스템의 전체 기능에 기여합니다. 
• 결함 내구성
  분산 시스템은 작업을 다른 노드로 재분배하여 장애 발생 시 영향 범위를 최소화하고 중단 없는 성능을 보장합니다. 
• 확장성 향상
  시스템은 노드를 추가함으로써 성장할 수 있으며, 작업 부하 증가와 사용자 확장을 효율적으로 처리하는 데 적합합니다. 
• 노드 간 공동 작업
  분산 시스템의 노드들은 자원과 정보를 공유하며 데이터를 처리하고 서비스를 효율적으로 제공하기 위해 함께 협업합니다. 
• 모듈형 개발
  분산 시스템은 팀이 서로 다른 구성 요소나 서비스를 동시에 개발할 수 있도록 모듈형 개발을 지원하여 개발 속도와 유연성을 높입니다. 
• 더 빈번한 업데이트
  분산 시스템은 모듈형 아키텍처 덕분에 연중 여러 번의 점진적 업데이트를 수행할 수 있으며, 새로운 기능과 개선 사항을 빠르게 배포할 수 있습니다.  
• 병렬 개발 역량
  분산 시스템의 탈중앙화된 구조 덕분에 여러 개발팀이 서로 다른 구성 요소를 병렬로 개발할 수 있어, 시스템 전체에 영향을 주지 않고 민첩성과 혁신 속도를 높입니다.

분산 시스템은 아키텍처와 기능에 따라 여러 유형으로 분류할 수 있습니다. 각 유형은 특정 요구 사항과 사용 사례를 다룹니다. 

• 클라이언트-서버 시스템
  이 기존 아키텍처에서는 서버가 자원이나 서비스를 제공하며, 클라이언트는 이를 요청해 데이터 처리, 저장, 공유 자원 접근 등의 작업에 활용합니다. 예로는 웹 애플리케이션이 있으며, 브라우저(클라이언트)가 웹 서버에서 콘텐츠를 가져옵니다. 
• P2P(피어 투 피어) 네트워크
  피어 투 피어 시스템은 클라이언트이자 서버 역할을 하는 노드 간에 작업 부하를 분산합니다. 이러한 탈중앙화 구조는 중앙 서버의 필요성을 제거하고, 노드 간 직접 자원을 공유할 수 있게 합니다. 파일 공유 플랫폼은 이 아키텍처의 대표적인 예입니다. 
• 3계층 아키텍처
  이 모델은 시스템을 프레젠테이션 계층(사용자 인터페이스), 애플리케이션 계층(비즈니스 로직), 데이터 계층(데이터베이스)의 세 가지 계층으로 나눕니다. 각 계층은 독립적으로 작동하여 확장성과 유지관리가 용이합니다. 전자상거래 플랫폼 등 많은 현대 웹 애플리케이션이 이 구조를 사용합니다. 
• 마이크로서비스 아키텍처
  마이크로서비스는 애플리케이션을 작고 독립적인 서비스 단위로 분해하며, 각 서비스는 특정 기능을 담당합니다. 이러한 서비스는 API나 메시징 시스템을 통해 서로 통신하며, 유연성과 확장성을 제공합니다. 예로는 온라인 스트리밍 플랫폼이 있으며, 개별 서비스가 프로필, 추천 등 특정 기능을 관리합니다. 
• SOA(서비스 지향 아키텍처)
  SOA는 마이크로서비스와 유사하게 기능을 서비스 단위로 구성합니다. 그러나 SOA는 구성 요소 간 통신을 촉진하기 위해 ESB(엔터프라이즈 서비스 버스)를 사용하는 경우가 많습니다. 이 아키텍처는 대규모 엔터프라이즈 시스템에서 주로 사용됩니다. 
• 이벤트 기반 시스템 
  이벤트 기반 시스템은 네트워크 전반에서 특정 이벤트가 발생하면 이에 따라 동작이나 워크플로우를 트리거하는 구조로 작동합니다. 구성 요소들은 비동기적으로 상호작용하며, 변화나 업데이트에 실시간으로 반응합니다. 이 아키텍처는 일반적으로 센서가 이벤트를 감지하고 동작하는 IoT(사물 인터넷) 애플리케이션에서 사용됩니다. 

분산 시스템의 탈중앙화 아키텍처는 거의 모든 산업 전반에서 폭넓은 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 다음은 대표적인 분산 시스템의 예시와 그 응용 분야입니다. 

• 네트워크
  인터넷과 같은 네트워크는 가장 초기이자 가장 널리 확산된 분산 시스템의 예입니다. 컴퓨터가 LAN(근거리 통신망) 또는 WAN(광역 통신망)을 통해 통신하고 자원을 공유할 수 있습니다. 피어 투 피어 네트워크나 이메일 시스템 또한 분산 컴퓨팅을 활용하여 원활한 데이터 교환을 지원합니다. 
• 병렬 프로세서
  병렬 처리 시스템은 계산 작업을 여러 프로세서에 분할하여 동시에 실행합니다. 이 시스템은 과학 시뮬레이션, 기상 예측, 데이터 분석, 암호화폐 채굴 등 고성능 응용 프로그램에서 사용됩니다. 
• 분산 실시간 시스템
  실시간 시스템은 항공 예약 시스템, 차량 호출 플랫폼, 자동화 제조 제어 시스템, 물류 추적 등 즉각적인 처리가 필요한 산업에서 필수입니다. 
• 분산 데이터베이스 시스템
  분산 데이터베이스는 데이터를 여러 서버나 물리적 위치에 분산 저장합니다. 데이터를 복제하거나 분할함으로써 확장성과 신뢰성을 높입니다. 동질형 데이터베이스는 일관된 구조를 유지하고, 이질형 데이터베이스는 다양한 데이터 모델을 통합하여 유연성을 높입니다. 
• 분산 AI
  AI(인공 지능)는 여러 노드의 계산 능력을 활용해 대규모 데이터 세트를 처리하고 ML(머신 러닝) 작업을 수행합니다. 이 접근 방식은 자율주행 차량 및 NLP(자연어 처리) 등 다양한 응용 분야를 지원합니다. 
• 통신 네트워크
  셀룰러 네트워크와 VoIP(인터넷 기반 음성 통신) 네트워크 등 현대 통신 시스템도 마찬가지로 분산 아키텍처를 사용합니다.

분산 시스템은 기존의 모놀리식 아키텍처에 비해 여러 가지 이점을 제공하며, 현대 컴퓨팅 환경에 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 주요 이점은 다음과 같습니다. 

• 신뢰성
  분산 시스템은 단일 장애 지점을 제거하여 가동 중단이 발생할 위험을 최소화합니다. 한 노드에 장애가 발생해도 다른 노드가 중단 없이 운영을 계속할 수 있습니다. 
• 속도
  분산된 작업은 동시에 실행될 수 있어 처리 시간이 단축됩니다. 이는 특히 트래픽이 많은 애플리케이션이나 실시간 처리가 필요한 환경에서 매우 유용합니다. 
• 성능
  분산 시스템은 병렬 처리를 통해 성능을 최적화합니다. 대규모 작업을 더 작은 단위로 분할하여 여러 노드가 동시에 처리할 수 있게 함으로써 지연 시간을 줄이고 프로세스의 처리량을 향상할 수 있습니다. 
• 비용 효율성
  이러한 시스템은 저비용 범용 하드웨어와 클라우드 기반 인스턴스를 활용하여, 기존 중앙 집중식 시스템보다 확장 비용을 낮춥니다. 또한 필요에 따라 노드를 추가할 수 있어 초기 투자 비용을 줄일 수 있습니다. 

분산 시스템은 상당한 이점을 제공하지만, 복잡성과 효과적인 조정의 필요성으로 인해 여러 가지 과제를 안고 있습니다. 분산 시스템 환경에서 작업할 때는 다음 사항들을 고려해야 합니다. 

• 복잡한 탐색
  서로 연결된 다수의 노드를 관리하는 복잡성 때문에, 구성 요소 간의 상호작용을 이해하기 어려울 수 있습니다. 시스템 아키텍처와 종속성을 명확히 시각화하기 위해 분산 시스템 맵이나 대시보드와 같은 문서화 및 시각화 도구를 사용하는 것이 좋습니다. 
• 네트워크 장애 위험
  노드 간 통신은 안정적인 네트워크에 의존하므로, 문제가 발생하면 데이터 전송과 시스템 기능이 중단될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 중복 프로토콜과 안정적인 장애 조치 메커니즘을 구현해야 합니다. 
• 운영 오버헤드 관리의 어려움
  많은 노드와 프로세스를 관리해야 하므로 운영 오버헤드가 증가합니다. 모니터링, 로깅, 문제 해결 등은 시간과 노력이 많이 소요됩니다. 이러한 부담을 줄이기 위해, 특히 관리 도구 내에서 자동화를 적극적으로 도입해야 합니다. 
• 보안
  분산 시스템은 광범위한 공격 표면과 공유 자원 접근으로 인해 더 큰 사이버 보안 위험에 노출됩니다. 엄격한 인증 프로토콜, 암호화, 정기적인 보안 감사 등을 통해 민감한 데이터와 시스템을 보호해야 합니다. 
• 데이터 일관성
  모든 노드가 최신 상태의 동기화된 데이터를 유지하도록 보장하는 것은 어려운 과제입니다. 특히 장애나 네트워크 지연 시 이러한 문제가 발생할 수 있습니다. 강력한 일관성 모델을 갖춘 분산 데이터베이스를 사용하여 데이터 일관성을 확보해야 합니다. 

분산 시스템은 작업을 더 작은 구성 요소로 나누어 여러 노드에 분산함으로써 작동합니다. 이러한 노드들은 공통된 목표를 향해 공동 작업하며 서로 통신합니다. 일반적으로 이 과정은 다음 단계로 이루어집니다. 

• 작업 분해:
  시스템은 먼저 작업을 더 작고 관리 가능한 하위 작업으로 나눕니다. 
• 탈중앙화 구성 요소:
  여러 개의 노드(물리적 컴퓨터 또는 가상 머신)가 다양한 위치에 분산됩니다. 각 노드는 자율적으로 작동하면서 시스템의 기능에 기여합니다. 
• 커뮤니케이션:
  노드들은 TCP/IP, HTTP, 메시지 큐 등의 통신 프로토콜을 사용해 정보를 교환합니다. 이러한 상호작용을 통해 모든 구성 요소가 조율 상태를 유지하고 중요한 데이터를 공유할 수 있습니다. 
• 조정:
  분산 시스템은 노드 간 동작을 동기화하기 위해 조정 메커니즘에 의존합니다. 합의 프로토콜(예: Paxos)과 분산 트랜잭션 같은 기술을 활용해 데이터 일관성을 유지하고 충돌을 방지하여 시스템이 조화롭게 운영되도록 합니다. 
• 실행 및 처리:
  각 노드는 로컬 자원을 사용해 할당된 하위 작업을 독립적으로 수행합니다. 작업이 완료되면 결과가 중앙 관리 시스템으로 전달되거나 최종 출력으로 통합됩니다. 
• 결함 내구성:
  장애를 처리하기 위해 분산 시스템은 중복성과 복제 전략을 도입합니다. 노드가 실패하더라도 백업 노드나 복제된 데이터 소스가 이를 대신 처리하여 지속적인 운영을 보장합니다. 
• 재조립 및 완료:
  모든 하위 작업이 처리된 후, 시스템은 결과를 통합해 최종 출력을 생성합니다.

분산 시스템의 작동 원리를 이해하는 것과 실제로 구현하는 것은 다릅니다. 소규모 부서에서의 시스템 구축이든 전 세계 규모의 인프라 확장이든, 다음 단계들이 구현 과정의 지침이 될 수 있습니다. 

• 요구 사항 평가
  먼저 조직의 요구 사항을 평가합니다. 네트워크의 크기와 용량, 데이터 양, 프로세스 빈도, 사용자 수 등을 포함해야 합니다. 또한 데이터 정확성, 가용성 요구 사항, 기존 데이터 센터의 처리 역량도 고려합니다. 
• 배포 범위 계획
  분산 배포는 소규모 로컬 시스템부터 대규모 엔터프라이즈 아키텍처까지 다양합니다. 현재의 요구 사항에 맞는 범주를 선택하고, 조직이 성장함에 따라 설계가 확장될 수 있도록 보장해야 합니다. 
• 컨테이너 오케스트레이션 활용
  Kubernetes와 같은 도구는 컨테이너화된 애플리케이션을 클러스터 전반에 걸쳐 자동화하여 분산 시스템의 배포, 확장, 관리를 단순화합니다. 이를 통해 성능의 일관성과 운영 효율성이 향상됩니다. 
• 분산 데이터베이스 구현
  모든 노드가 동일한 데이터에 접근할 수 있도록 통합된 데이터 계층을 제공하는 데이터베이스를 사용하는 동시에 복제를 통해 결함 내구성을 지원합니다. 이는 데이터의 가용성을 보장하고 시스템 전반의 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 또한 클라우드 보안을 활용하여 분산 환경에서 데이터를 보호합니다. 
• 식별 가능성 강화
  분산 시스템은 본질적으로 복잡하기 때문에 모니터링이 필수입니다. 시스템 운영 상태에 대한 식별 가능성과 인사이트를 확보하기 위해 분산 추적을 구현합니다. 분산 추적은 요청이 노드를 거쳐 전달되는 경로를 추적하고, 병목 현상을 식별하고, 성능 최적화를 지원합니다. 또한 AIOps를 활용하면 복잡한 환경에서 모니터링 및 문제 해결 능력을 더욱 향상할 수 있습니다.  
• 반복 및 확장
  분산 시스템은 시간이 지나면서 발전합니다. 수요가 증가함에 따라 자원을 추가하고, 설정을 개선하고, 확장 가능한 기술을 활용하여 소규모 배포에서 대규모 인프라로 전환해야 합니다.