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분산 데이터베이스는 여러 컴퓨터와 위치에 걸쳐 데이터를 저장하고 관리하는 데이터베이스 유형입니다. 데이터 무결성 및 보안을 보장하면서 여러 사용자 및 응용 프로그램에 데이터 액세스 및 가용성을 제공하도록 설계되었습니다. 분산 데이터베이스는 전사적 자원 관리(ERP), 고객 관계 관리(CRM) 및 전자 상거래를 비롯한 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다.
분산 데이터베이스의 개념은 수십 년 동안 존재해 왔습니다. 초기에는 분산 데이터베이스가 주로 데이터 복제 및 백업 용도로 사용되었습니다. 1980년대 후반과 1990년대 초반에는 데이터 가용성과 확장성을 개선하기 위해 분산 데이터베이스가 사용되었습니다. 1990년대 후반에는 데이터 보안과 신뢰성을 향상시키기 위해 분산 데이터베이스가 사용되었습니다.
분산 데이터베이스는 여러 컴퓨터와 위치에 걸쳐 데이터를 저장하고 관리하는 데이터베이스 유형입니다. 데이터 무결성 및 보안을 보장하면서 여러 사용자 및 응용 프로그램에 데이터 액세스 및 가용성을 제공하도록 설계되었습니다. 분산 데이터베이스는 네트워크를 통해 서로 연결된 여러 노드 또는 컴퓨터로 구성됩니다. 각 노드는 데이터베이스의 일부를 포함하며 자체 데이터 관리를 담당합니다.
분산 데이터베이스에는 다양한 응용 프로그램에서 사용하기에 매력적인 몇 가지 기능이 있습니다. 이러한 기능에는 다음이 포함됩니다.
데이터 복제: 데이터 복제는 데이터를 여러 위치에서 사용할 수 있도록 하여 데이터 가용성과 안정성을 높입니다.
데이터 파티셔닝: 데이터 파티셔닝을 통해 데이터를 더 작은 청크로 나누어 다른 노드에 저장할 수 있습니다. 이렇게 하면 확장성과 성능이 향상됩니다.
데이터 동기화: 데이터 동기화는 모든 노드에서 데이터의 일관성을 보장합니다.
내결함성: 내결함성은 하나 이상의 노드가 실패하더라도 시스템이 계속 작동할 수 있도록 합니다.
분산 데이터베이스의 예로 고객 관계 관리(CRM) 시스템을 들 수 있습니다. CRM 시스템에서 고객 데이터는 네트워크를 통해 연결된 여러 노드에 저장됩니다. 각 노드에는 고객 데이터의 일부가 포함되어 있으며 자체 데이터 관리를 담당합니다. 노드는 고객 데이터가 모든 노드에서 일관성이 있는지 확인하기 위해 서로 통신합니다.
분산 데이터베이스에는 몇 가지 장점과 단점이 있습니다.
이점:
향상된 데이터 가용성 및 안정성: 데이터 복제 및 동기화를 통해 여러 위치에서 데이터를 사용할 수 있으므로 데이터 가용성 및 안정성이 향상됩니다.
향상된 확장성 및 성능: 데이터 파티셔닝을 통해 데이터를 더 작은 청크로 나누어 다른 노드에 저장할 수 있습니다. 이렇게 하면 확장성과 성능이 향상됩니다.
향상된 보안: 데이터가 여러 위치에 저장되어 공격자가 데이터에 액세스하기가 더 어렵습니다.
단점:
복잡성 증가: 분산 데이터베이스는 기존 데이터베이스보다 복잡하여 관리하기 어려울 수 있습니다.
비용 증가: 분산 데이터베이스에는 더 많은 하드웨어와 소프트웨어가 필요하므로 비용이 증가할 수 있습니다.
분산 데이터베이스를 둘러싼 주요 논쟁 중 하나는 데이터 프라이버시 문제입니다. 데이터가 여러 위치에 저장되기 때문에 권한이 없는 사용자가 데이터에 액세스할 위험이 있습니다. 이 문제를 해결하려면 권한이 있는 사용자만 데이터에 액세스할 수 있도록 분산 데이터베이스를 적절하게 보호해야 합니다.
분산 데이터베이스는 분산 컴퓨팅 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 다른 기술과 관련이 있습니다. 분산 컴퓨팅은 여러 컴퓨터가 함께 작업하여 문제를 해결하는 컴퓨팅 유형입니다. 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 데이터와 애플리케이션을 저장하고 액세스하는 컴퓨팅 유형입니다.
분산 데이터베이스는 ERP, CRM 및 전자 상거래와 같은 많은 최신 애플리케이션의 중요한 부분입니다. 데이터 가용성 및 안정성, 확장성 및 성능, 보안을 개선하는 데 사용됩니다. 그러나 관리가 복잡하고 비용이 증가할 수 있습니다.