하모니 엔진 (The Harmony Engine): 갈등 없는 협업 만들기

하모니 엔진: 충돌 없는 협업 애플리케이션 구축

CRDT로 원활한 협업의 가능성 극대화

점점 더 상호 연결되는 세상에서 실시간 협업은 생산성의 핵심 요소가 되었습니다. 공유 문서와 디자인 도구부터 인스턴트 메시징 및 멀티플레이어 게임에 이르기까지, 사용자들은 자신의 위치나 네트워크 환경에 관계없이 유연하고 동기화된 경험을 기대합니다. 그러나 이러한 겉보기에는 단순한 모습 뒤에는 근본적인 과제가 숨어 있습니다. 여러 사용자가 동시에 동일한 데이터를 수정할 때 엉망진창인 충돌과 불일치를 만들지 않고 어떻게 허용할 수 있을까요? 바로 이때 CRDT(Conflict-Free Replicated Data Types)가 획기적인 해결책으로 등장합니다.

Photo by Logan Voss on Unsplash

CRDT는 여러 컴퓨팅 노드에 복제될 수 있는 특수 데이터 구조의 한 종류로, 조정 없이 독립적이고 동시에 업데이트될 수 있으며, 복잡한 충돌 해결 없이도 최종 일관성(eventual consistency)을 보장합니다. 이는 분산 시스템의 아키텍처를 근본적으로 단순화하여, 탄력적이고 가용성이 높으며 진정한 협업 애플리케이션을 구축하기 위한 패러다임 전환을 제공합니다. 이 글은 CRDT의 기술적 우아함과 혁신적인 잠재력을 자세히 살펴보고, CRDT가 단순한 학술적 호기심을 넘어 차세대 소프트웨어의 필수 구성 요소인 이유를 보여줄 것입니다.

협업 시스템이 충돌 없는 기반을 요구하는 이유

인터넷은 정적인 웹 페이지를 넘어 매우 동적이고 상호작용적인 경험으로 발전했습니다. 이제 여러 사용자가 공유 데이터와 동시에 상호작용하는 협업 애플리케이션이 표준이 되었습니다. 그러나 기존의 분산 데이터 관리 방식은 이러한 시나리오에서 종종 한계를 드러냅니다. 여러 사용자가 문서를 편집하거나, 공유 디자인을 수정하거나, 게임 상태를 업데이트할 때 동시성(concurrency) 문제가 필연적으로 발생합니다.

현재 솔루션은 일반적으로 두 가지 패러다임 중 하나에 의존합니다: 강한 일관성(strong consistency) 또는 수동 충돌 해결. 강한 일관성(Strong consistency)(예: Paxos 또는 Raft와 같은 분산 합의 프로토콜 사용)은 모든 복제본이 항상 단일하고 전역적인 상태에 동의하도록 보장합니다. 이는 견고하지만, 조정에 따른 높은 지연 시간, 네트워크 분할(network partitions) 시 가용성 감소, 복잡한 시스템 설계와 같은 상당한 대가를 치릅니다. 이 접근 방식은 신뢰할 수 없는 네트워크 환경이나 사용자가 지리적으로 분산되어 있는 경우 어려움을 겪습니다.

대안으로, 많은 최종 일관성 시스템은 충돌을 허용하고 ‘마지막 쓰기가 우선(last write wins)’ 휴리스틱을 요구하거나, 더 나쁘게는 사용자에게 불일치를 수동으로 해결하도록 강제합니다. 이는 데이터 손실로 이어질 뿐만 아니라, 원활한 협업이라는 환상을 깨뜨리고 사용자에게 좌절감을 안겨줍니다. 다른 사람이 몇 밀리초 늦게 자신의 버전을 저장했다는 이유로 공유 프레젠테이션에서 편집 내용의 절반을 잃는다고 상상해 보세요.

바로 이때 CRDT의 시의적절함과 중요성이 분명해집니다. CRDT는 조정이나 충돌 없이 동시 업데이트가 자동으로 결정론적으로 수렴되도록 하는 세 번째이자 더 우아한 경로를 제공합니다. 이러한 기능은 다음을 위해 매우 중요합니다.

• 오프라인 우선(Offline-first) 애플리케이션:사용자는 인터넷 연결 없이도 작업을 계속할 수 있으며, 다시 연결되면 변경 사항이 원활하게 동기화됩니다.
• 실시간 협업 편집:Google Docs, Figma, Notion, VS Code Live Share는 CRDT가 가능하게 하는 경험의 대표적인 예시입니다.
• 탈중앙화 애플리케이션(dApps) 및 Web3:블록체인 및 P2P(peer-to-peer) 기술이 확산됨에 따라, CRDT는 중앙 권한 없이 공유 상태를 관리하기 위한 기반 계층을 제공합니다.
• 고가용성 서비스:네트워크 장애나 서버 중단 중에도 애플리케이션이 기능하고 응답성을 유지하도록 보장합니다.

일관성, 가용성, 분할 내구성(partition tolerance) 사이의 본질적인 절충점(CAP 이론)을 우회함으로써, CRDT는 개발자들이 이전에는 비현실적이거나 지나치게 복잡했던 견고하고 사용자 중심적인 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.

자율 데이터 구조의 정교한 상호작용

CRDT는 본질적으로 수렴(convergence)을 보장하는 특정 수학적 속성을 가진 데이터 구조입니다. 즉, 동시 작업이 다른 복제본에 어떤 순서로 적용되더라도, 모든 복제본은 결국 동일한 상태에 도달할 것입니다. 이러한 ‘충돌 없는’ 마법은 충돌을 방지함으로써 달성되는 것이 아니라, 모든 '충돌’이 본질적으로 결정론적이고 교환 가능(commutative)한 방식으로 해결될 수 있도록 데이터 유형을 설계함으로써 이루어집니다.

수렴을 달성하기 위한 고유한 접근 방식을 가진 두 가지 주요 CRDT 범주가 있습니다.

1. 상태 기반 CRDT(CvRDT - Convergent Replicated Data Types):

   • CvRDT에서는 데이터 구조의 전체 상태가 복제되고 공유됩니다. 한 복제본에서 변경이 발생하면, 해당 복제본의 전체 상태가 결국 다른 복제본으로 전송됩니다.
   • 핵심 구성 요소는 두 상태를 단일하고 통합된 상태로 결합하는 병합 함수(merge function)입니다. 이 병합 함수는 교환 법칙(commutative)(병합 순서가 중요하지 않음), 결합 법칙(associative)(병합 그룹화가 중요하지 않음), 멱등성(idempotent)(동일한 상태를 여러 번 병합해도 추가 효과 없음)을 만족해야 합니다. 이는 상태가 몇 번, 어떤 순서로 교환되더라도 결국 수렴하도록 보장합니다.
   • 예시: 단방향 증가 카운터(Grow-only Counter, G-Counter). 각 복제본은 정수 벡터를 유지하며, 각 정수는 특정 노드에서 수행된 증가 값을 나타냅니다. 증가하려면 노드는 단순히 벡터에서 해당 항목을 증가시킵니다. 병합하려면 두 벡터의 요소별 최대값을 취합니다. merge([1,0,2], [0,2,1]) = [max(1,0), max(0,2), max(2,1)] = [1,2,2]. 이는 충돌 없이 증가 값을 자동으로 합산합니다.
   • 예시: 관찰 기반 제거 집합(Observed-Remove Set, OR-Set). 요소를 추가하고 제거할 수 있습니다. 동시 추가 및 제거를 처리하기 위해 각 요소는 고유한 ‘추가’ 식별자로 태그됩니다. 요소가 추가되면 새 태그와 함께 삽입됩니다. 제거되면 해당 태그가 '제거 집합(remove set)'으로 이동합니다. 요소는 추가 태그가 추가 집합에 있고 제거 집합에는 없을 때 존재하는 것으로 간주됩니다. 병합은 두 복제본의 추가 및 제거 집합을 통합하는 것을 포함합니다.

2. 연산 기반 CRDT(OpCRDTs - Commutative Replicated Data Types):

   • 전체 상태를 복제하는 대신, OpCRDT는 개별 연산을 전파합니다. 복제본이 연산을 수행하면 해당 연산이 다른 모든 복제본으로 전송됩니다.
   • OpCRDT가 수렴하려면 연산은 교환 법칙(commutative)을 만족하고 인과적 순서(causal order)로 전달되어야 합니다. 인과적 순서란 어떤 단일 복제본에서 연산 A가 연산 B보다 먼저 발생했다면, 다른 모든 복제본도 B 전에 A를 적용해야 함을 의미합니다. 이는 일반적으로 인과 관계를 추적하기 위해 벡터 클럭(vector clocks) 또는 유사한 메커니즘을 포함합니다.
   • 예시: LWW 레지스터(Last-Write-Wins Register). 각 쓰기 연산에는 값과 타임스탬프가 포함됩니다. 두 개의 동시 쓰기가 발생하면 복제본은 더 늦은 타임스탬프를 가진 연산을 적용합니다. 타임스탬프가 동일하면 우선순위 결정 규칙(예: 노드 ID)이 사용됩니다. 간단하지만, LWW 레지스터는 신중하게 관리하지 않으면 데이터를 폐기할 수 있습니다.
   • 예시: 연산 기반 G-카운터(Op-based G-Counter). 전체 상태를 보내는 대신, 노드는 간단한 증가 메시지를 보냅니다. 이 메시지들은 로컬에서 적용된 후 전파됩니다. 인과적 순서가 있다면 CvRDT G-카운터와 동일한 결과를 달성합니다.

근본적인 원리는 '충돌’이 데이터 구조의 정의 자체에 의해 처리된다는 것입니다. 예를 들어, G-카운터에서 두 개의 동시 증가는 '충돌’하지 않습니다. 둘 다 최종 합계에 기여합니다. CvRDT의 병합 함수 또는 OpCRDT의 인과적 전달 및 교환 가능한 연산은 중앙 조정자(arbiter) 없이 모든 복제본이 동일한 논리적 진실에 도달하도록 보장합니다. 이러한 설계는 노드가 독립적으로 작동하고 결국 상태를 동기화할 수 있으므로 더 높은 가용성과 내결함성(fault tolerance)을 제공합니다.

CRDT가 실제 상호작용을 재구성하는 방식

CRDT의 이론적 우아함은 다양한 현대 애플리케이션에서 실제적인 이점으로 전환되어, 우리가 협업 및 분산 시스템을 인식하고 구축하는 방식을 근본적으로 변화시킵니다. CRDT의 채택은 우리가 당연하게 여기는 많은 원활한 온라인 경험을 조용히 뒷받침하고 있습니다.

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산업적 영향

• 실시간 협업 편집: 이는 CRDT의 가장 영향력 있는 영역이라고 할 수 있습니다. Google Docs, Figma, Microsoft Office Online, Notion과 같은 플랫폼은 CRDT와 유사한 원칙(또는 최신 도구에서는 직접적인 CRDT 구현)을 활용하여 여러 사용자가 동일한 문서, 스프레드시트 또는 디자인을 서로의 작업에 방해되지 않고 동시에 편집할 수 있도록 합니다. 실시간으로 변경 사항을 볼 수 있는 기능과 동기화 오류로 인해 누구의 작업도 손실되지 않을 것이라는 보장은 생산성을 혁신적으로 변화시킵니다. Yjs 및 Automerge와 같은 라이브러리는 협업 텍스트 편집 및 풍부한 문서 구조를 위한 견고한 CRDT 구현을 제공하여, 개발자들이 이 기술에 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.
• 탈중앙화 및 P2P 시스템: Web3, 블록체인 및 기타 탈중앙화 아키텍처 영역에서 CRDT는 공유 상태 관리를 위한 합의 중심 프로토콜에 대한 설득력 있는 대안을 제공합니다. 이는 단일 권한이 데이터를 제어하지 않으면서도 일관성이 유지되는 탈중앙화 데이터베이스, 연합형 소셜 네트워크(federated social networks) 또는 P2P 파일 동기화 도구를 구축하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 진정한 데이터 소유권과 검열 저항(censorship resistance)을 가능하게 합니다.
• 오프라인 우선 모바일 및 웹 애플리케이션: 인터넷 접속이 불가능한 지역에서 태블릿으로 중요한 데이터를 업데이트하는 현장 작업자를 상상해 보세요. CRDT를 사용하면 로컬 변경 사항이 기록되고 연결이 복구되면 중앙 데이터베이스(또는 다른 피어)와 원활하게 동기화됩니다. 이는 재고 관리에서 의료 기록 및 CRM 시스템에 이르는 애플리케이션에 견고하고 중단 없는 사용자 경험을 제공합니다.
• 게임:멀티플레이어 온라인 게임, 특히 공유되는 영구적인 세계를 가진 게임은 플레이어 인벤토리, 점수 및 특정 게임 상태를 관리하는 데 CRDT의 이점을 얻을 수 있습니다. CRDT는 로컬 업데이트를 허용하고 나중에 동기화함으로써 지연 시간을 줄일 수 있으며, 특히 지리적으로 분산된 플레이어 간에 더욱 반응성이 뛰어난 게임 경험을 제공합니다.
• 사물 인터넷(IoT):네트워크 에지에서 데이터를 생성하는 장치는 종종 간헐적인 연결성을 가집니다. CRDT는 이러한 장치들이 공유 구성 또는 센서 데이터에 대한 일관된 보기를 유지하고, 연결이 가능해지면 업데이트를 병합할 수 있도록 하여 견고한 스마트 홈 또는 산업 자동화 시스템에 매우 중요합니다.

비즈니스 혁신

비즈니스에 있어 CRDT는 단순한 기술적 우아함 이상을 제공합니다. 이는 제품 개발 및 운영 효율성을 위한 새로운 길을 열어줍니다.

• 향상된 사용자 경험:충돌 해결을 제거하고 지연 시간을 줄임으로써, CRDT는 더욱 부드럽고 신뢰할 수 있는 사용자 경험을 제공하여 더 높은 참여도와 만족도를 이끌어냅니다.
• 운영 복잡성 감소:개발자들에게 CRDT는 분산 환경에서 동시 업데이트를 처리하는 데 필요한 로직을 크게 단순화합니다. 이는 더 빠른 개발 주기와 데이터 일관성 관련 버그 감소로 이어집니다.
• 가용성 및 탄력성 증가:CRDT로 구축된 애플리케이션은 네트워크 분할 및 노드 장애에 본질적으로 더 탄력적이므로, 악조건에서도 중요한 서비스가 계속 작동하도록 보장합니다. 이는 비즈니스 연속성과 고객 신뢰에 직접적인 영향을 미칩니다.
• 새로운 비즈니스 모델:탈중앙화, 오프라인 우선, 고도로 협업적인 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있는 능력은 데이터 주권(data sovereignty), 커뮤니티 주도 플랫폼, 견고한 엔터프라이즈 솔루션과 같은 분야에서 혁신적인 비즈니스 모델을 위한 문을 열 수 있습니다.

미래의 가능성

CRDT의 잠재력은 아직 탐구 중입니다. 우리는 다음과 같은 분야로의 더 광범위한 통합을 예상할 수 있습니다.

• 운영 체제:파일 시스템이나 데스크톱 환경이 CRDT를 활용하여 원활한 다중 장치 동기화를 수행하는 미래를 상상해 보세요.
• 협업 AI/ML 모델 훈련:머신러닝 모델의 분산 훈련은 CRDT를 활용하여 다양한 노드에서 오는 업데이트를 효율적이고 견고하게 집계할 수 있습니다.
• 디지털 트윈 및 산업 자동화:복잡한 산업 환경에서 물리적 자산과 해당 디지털 표현 간의 실시간 상태 동기화.

CRDT는 단순히 틈새 기술이 아니라, 진정으로 분산되고 협업적인 차세대 디지털 경험을 위한 근본적인 빌딩 블록입니다.

분산 환경 탐색: CRDT vs. 기존 접근 방식

분산 시스템을 설계할 때 개발자들은 일관성 모델(consistency models)에 대한 중요한 선택에 직면합니다. CRDT가 이 스펙트럼 내에서 어디에 위치하는지, 그리고 기존 대안과 어떻게 비교되는지 이해하는 것이 효과적인 채택의 핵심입니다.

CRDT vs. 강한 일관성(예: Raft, Paxos)

• 강한 일관성(Strong Consistency): Raft 및 Paxos와 같은 프로토콜은 최고 수준의 일관성을 목표로 하며, 모든 복제본이 항상 정확히 동일한 상태를 유지하도록 보장합니다. 이는 일반적으로 리더 선출 프로세스와 모든 쓰기 연산에 대한 대다수 노드 간의 엄격한 합의를 포함합니다.
  • 장점:데이터 무결성(data integrity)이 최우선이며, 시스템 상태를 이해하기 쉽습니다.
  • 단점:조정 오버헤드로 인한 높은 지연 시간; 네트워크 분할 시 가용성 감소(CAP 이론에서 'C’를 우선시하기 위해 ‘A’ 위반); 구현 및 관리가 복잡합니다.
• CRDT: 즉각적인 강한 일관성보다 가용성(availability) 및 분할 내구성(partition tolerance)을 우선시합니다. CRDT는 최종 일관성(eventual consistency)과 강력한 최종 일관성(strong eventual consistency, SEC)을 보장합니다. 즉, 모든 복제본은 결국 동일한 상태로 수렴하며, 중요하게도 이 상태는 모든 연산의 ‘올바른’ 병합이 보장됩니다.
  • 장점:낮은 지연 시간(글로벌 합의를 기다리지 않고 업데이트를 로컬에서 적용 가능); 네트워크 분할 중에도 높은 가용성; 충돌 해결을 데이터 구조로 위임하여 분산 로직 단순화.
  • 단점:모든 사용 사례에 적합하지 않음(예: 고유 제약 조건 또는 엄격한 순서를 위해 즉각적인 글로벌 합의가 필요한 금융 거래); 개발자의 학습 곡선; 상태 기반 CRDT는 복제를 위한 데이터 크기가 더 클 수 있습니다.

선택 시점:절대적이고 즉각적인 데이터 무결성이 타협할 수 없는 경우(예: 은행 거래, 중요한 장부 항목) 강한 일관성을 사용하십시오. 실시간 협업, 오프라인 지원, 고가용성, 낮은 지연 시간이 최우선이고 애플리케이션이 최종 일관성을 허용할 수 있는 경우 CRDT를 선택하십시오.

CRDT vs. 약한/최종 일관성(CRDT 없는 경우)

많은 분산 시스템은 CRDT를 특별히 사용하지 않고 최종 일관성(eventual consistency)을 채택합니다. 일반적인 예로는 다양한 충돌 해결 전략을 사용하는 Amazon의 DynamoDB가 있습니다.

• 기존의 최종 일관성:복제본은 분산된 후 수렴합니다. 충돌이 발생하면(예: 동일한 키에 두 번 쓰기) 시스템은 충돌 해결 전략이 필요합니다.
  • 일반적인 전략:
    • 마지막 쓰기가 우선(Last Write Wins, LWW):가장 간단하지만 위험합니다. 타임스탬프를 기반으로 데이터를 선택하여 다른 복제본의 유효한 동시 업데이트를 잠재적으로 폐기합니다.
    • 벡터 클럭(Vector Clocks):이벤트 간의 인과 관계를 감지하는 데 사용되지만, 동시적이고 인과적으로 관련 없는 업데이트가 감지될 경우(예: 사용자에게 프롬프트 표시) 여전히 애플리케이션 수준의 충돌 해결이 필요합니다.
    • 애플리케이션 특정 로직:개발자는 충돌하는 버전을 병합하기 위한 사용자 지정 코드를 작성해야 하며, 이는 복잡하고 오류가 발생하기 쉬우며 일관성이 없을 수 있습니다.
• CRDT: 자동적이고 결정론적인 충돌 해결을 보장하는 특정 유형의 최종 일관성입니다. 데이터 구조 자체가 동시 연산이 본질적으로 올바르게 병합되도록 설계되었습니다.
  • 장점:수동 또는 임의의 충돌 해결 필요성을 없애고, 모든 복제본이 결정론적으로 동일하고 의미적으로 올바른 상태로 수렴하도록 보장합니다.
  • 단점:데이터 유형의 신중한 선택과 설계가 필요하며, 모든 임의의 데이터 연산을 CRDT로 만들 수는 없습니다.

선택 시점:자동적이고 결정론적인 충돌 해결이 필요하고 데이터 손실 또는 복잡한 수동 병합을 피하고자 할 때 CRDT는 일반적인 최종 일관성보다 우수합니다. '마지막 쓰기가 우선’이 허용되고 데이터 손실이 문제가 되지 않는다면 더 간단한 최종 일관성으로 충분할 수 있지만, CRDT는 훨씬 더 견고하고 사용자 친화적인 경험을 제공합니다.

도입 과제 및 성장 잠재력

장점에도 불구하고 CRDT는 몇 가지 도입 과제에 직면해 있습니다.

• 사고방식의 전환:ACID 트랜잭션 또는 간단한 ‘마지막 쓰기가 우선’ 방식에 익숙한 개발자들은 데이터와 일관성에 대한 새로운 사고방식에 적응해야 합니다.
• 구현의 복잡성:고수준 라이브러리(Yjs, Automerge)가 존재하지만, 맞춤형 CRDT를 설계하거나 기존 시스템에 통합하는 것은 어려울 수 있습니다.
• 데이터 크기:상태 기반 CRDT는 전체 상태를 병합해야 하므로 더 큰 데이터 페이로드를 초래할 수 있습니다.

그러나 성장 잠재력은 엄청납니다. SaaS, 게임, Web3, IoT와 같은 부문 전반에 걸쳐 고가용성, 낮은 지연 시간, 진정한 협업 애플리케이션에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 CRDT는 점점 더 필수적인 도구가 될 것입니다. 강력한 라이브러리 및 프레임워크의 지속적인 개발은 진입 장벽을 더욱 낮출 것이며, CRDT를 특수 기술에서 분산 시스템 설계의 주류 패턴으로 전환시킬 것입니다.

협업 애플리케이션의 미래를 조화시키다

CRDT는 분산 및 협업 환경에서 데이터 관리에 접근하는 방식에 있어 심오한 패러다임 전환을 나타냅니다. 데이터 구조를 본질적으로 충돌이 없도록 재구상함으로써, 개발자들을 오랫동안 실시간 다중 사용자 애플리케이션을 괴롭혔던 복잡하고 종종 타협적인 절충점에서 해방시킵니다. CRDT는 가용성을 희생하거나 복잡한 조정 메커니즘을 요구하지 않고도 강력한 최종 일관성(strong eventual consistency)을 달성할 수 있음을 보여줍니다.

CRDT의 영향은 우리 중 많은 사람이 매일 사용하는 원활한 협업 도구에서 이미 분명하게 나타나며, 우리의 생산성을 변화시키고 온라인에서 가능한 것을 재정의하고 있습니다. 우리의 디지털 생활이 더욱 상호 연결됨에 따라, 그리고 탈중앙화 및 오프라인 우선 경험을 향한 움직임이 심화됨에 따라, CRDT의 원칙과 구현은 그 중요성이 더욱 커질 것입니다. CRDT는 단순히 기술적 최적화가 아니라, 협업 애플리케이션이 단순히 기능적일 뿐만 아니라 진정으로 조화롭고 탄력적인 미래를 가능하게 하는 기반 기술입니다. CRDT를 수용한다는 것은 견고하고 가용성이 높으며 타의 추종을 불허하는 사용자 경험을 제공하는 시스템을 구축하여 소프트웨어 개발의 다음 혁신 물결을 열어준다는 의미입니다.

CRDT 파헤치기: 자주 묻는 질문

CRDT에서 '충돌 없는’은 실제로 무엇을 의미하나요?

CRDT에서 '충돌 없는’은 다른 복제본에서 동시적이고 독립적인 업데이트가 발생할 때, 데이터 구조가 외부 개입이나 데이터 손실로 이어질 수 있는 임의의 결정 없이 이러한 업데이트를 단일하고 일관된 상태로 병합하는 결정론적인 방법이 항상 존재하도록 설계되었다는 것을 의미합니다. '충돌’은 외부 로직이 아닌 데이터 유형 자체의 본질적인 수학적 속성에 의해 해결됩니다.

CRDT가 항상 분산 시스템에 가장 좋은 선택인가요?

아닙니다. CRDT가 만능 해결책은 아닙니다. CRDT는 고가용성, 낮은 지연 시간, 오프라인 기능, 원활한 실시간 협업이 우선이며 최종 일관성(eventual consistency)이 허용되는 시나리오에서 탁월합니다. 하지만 일시적인 불일치조차 허용할 수 없는 엄격한 금융 거래와 같이 모든 연산에 대해 즉각적인 전역적인 강한 일관성을 요구하는 애플리케이션이나 즉시 적용되어야 하는 고유한 전역 제약 조건이 있는 시스템에는 덜 적합합니다.

CRDT는 동시 업데이트를 어떻게 처리하나요?

CRDT는 교환 법칙(commutativity), 결합 법칙(associativity), 멱등성(idempotence)과 같은 특정 수학적 속성을 활용하여 동시 업데이트를 처리합니다. 상태 기반 CRDT는 이러한 속성을 준수하는 함수를 사용하여 전체 상태를 병합합니다. 연산 기반 CRDT는 개별 연산을 전파하여 인과적으로 일관된 순서로 적용되도록 하며, 연산 자체는 교환 가능하도록(적용 순서가 최종 상태에 영향을 미치지 않음) 설계됩니다. 이는 업데이트가 언제 어디서 발생했는지에 관계없이 모든 복제본은 결국 동일한 최종 상태로 수렴하도록 보장합니다.

상태 기반 CRDT와 연산 기반 CRDT의 차이점은 무엇인가요?

상태 기반 CRDT(CvRDT)는 복제본 간에 데이터 구조의 전체 현재 상태를 전송한 다음, 결정론적인 병합 함수를 사용하여 병합하는 방식으로 작동합니다. CvRDT는 최종 전달 외에 특별한 메시징 보증이 필요하지 않습니다. 연산 기반 CRDT(OpCRDT)는 복제본 간에 개별 연산(‘추가’ 또는 '증가’와 같은)을 전송합니다. 이러한 연산은 모든 복제본에 인과적 순서로 전달되어야 하며, 교환 가능하도록 설계됩니다. CvRDT는 네트워크 측면에서 구현하기 더 간단하지만, OpCRDT는 상태 크기가 클 경우 네트워크 대역폭 측면에서 더 효율적일 수 있습니다.

CRDT를 기존 데이터베이스와 함께 사용될 수 있나요?

네, CRDT는 기존 데이터베이스와 통합될 수 있지만, 일반적으로 CRDT 로직을 관리하기 위한 애플리케이션 계층이 필요합니다. 예를 들어, 관계형 데이터베이스는 CRDT의 ‘상태’(예: G-카운터의 벡터 클럭 또는 OR-세트의 추가/제거 집합)를 저장할 수 있습니다. 그러면 애플리케이션은 이 상태를 검색하고, 로컬 CRDT 연산을 적용하며, 데이터베이스를 업데이트합니다. 마찬가지로 OpCRDT의 경우 연산은 메시지 큐나 데이터베이스에 저장된 다음 로컬 CRDT 인스턴스에 적용될 수 있습니다. CRDT는 충돌 없는 병합을 위한 로직을 제공하고, 데이터베이스는 영속성(persistence) 계층을 제공합니다.

필수 기술 용어:

1. 교환 법칙(Commutativity):연산의 순서가 최종 결과에 영향을 미치지 않는 속성(예: A + B = B + A). 메시지 전달 순서에 관계없이 CRDT가 변경 사항을 올바르게 병합하는 데 중요합니다.
2. 결합 법칙(Associativity):연산의 그룹화가 최종 결과에 영향을 미치지 않는 속성(예: (A + B) + C = A + (B + C)). 여러 단계 또는 복제본에 걸쳐 일관된 병합을 보장합니다.
3. 멱등성(Idempotence):연산을 여러 번 적용해도 한 번 적용하는 것과 동일한 효과를 가지는 속성. 중복 메시지 전달 또는 반복된 병합으로 인한 문제를 방지합니다.
4. 최종 일관성(Eventual Consistency): 분산 시스템의 일관성 모델로, 주어진 데이터 항목에 더 이상 새로운 업데이트가 이루어지지 않으면, 해당 항목에 대한 모든 읽기는 결국 마지막으로 업데이트된 값을 반환합니다. CRDT는 이의 강력한 형태를 보장합니다.
5. 인과적 순서(Causal Order):메시지 전달의 속성으로, 어떤 단일 복제본에서 이벤트 A가 이벤트 B보다 ‘먼저 발생했다면’, 이 이벤트를 처리하는 다른 모든 복제본도 B 전에 A를 처리하게 됩니다. OpCRDT에 필수적입니다.

Published on October 22, 2025