Raft: 분산 신뢰를 위한 청사진

Raft: 분산 신뢰의 청사진

분산 시스템의 응집력 조율하기

현대 디지털 인프라의 복잡한 태피스트리 속에서, 애플리케이션이 여러 서버, 데이터 센터, 심지어 대륙을 가로지를 때, 모든 구성 요소 간의 일관된 합의를 보장하는 것은 사치가 아니라, 기본적인 필수 요소입니다. 이것이 바로 분산 시스템의 합의: Raft 프로토콜이 해결하는 핵심 과제입니다. Raft는 견고하고 내결함성(fault-tolerant)이 있는 분산 애플리케이션을 구축하기 위한 초석 기술로 등장했으며, 네트워크 장애, 하드웨어 중단, 프로세스 충돌에 직면했을 때에도 독립적인 머신들이 통일되고 신뢰할 수 있는 단일 개체(entity)로 작동하도록 합니다. 이는 배후의 조용한 오케스트레이터로서, 분산 네트워크 전반에 걸쳐 중요한 결정과 데이터 상태가 동기화된 상태로 유지되도록 보장하여, 데이터 불일치와 서비스 중단을 방지합니다. 이 글은 Raft를 깊이 탐구하여 그 우아한 메커니즘, 심오한 중요성, 그리고 분산 컴퓨팅 환경에 미치는 혁신적인 영향을 밝힐 것입니다. 우리는 이 프로토콜이 분산 합의 달성이라는 막중한 과제를 어떻게 단순화하여 복잡한 시스템을 예측 가능하고 탄력적으로 만드는지 알아볼 것입니다.

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디지털 복원력을 강화하는 숨겨진 엔진

초고확장성(hyper-scalable)과 상시 가동(always-on) 디지털 서비스로의 끊임없는 발전은 분산 시스템의 중요성을 증폭시켰습니다. 클라우드 컴퓨팅, 마이크로서비스 아키텍처, 글로벌 데이터 분산은 타의 추종을 불허하는 수준의 복원력과 데이터 일관성을 요구합니다. 바로 이 지점에서 분산 시스템의 합의: Raft 프로토콜은 필수적인 구성 요소, 즉 오늘날 가장 중요한 디지털 인프라의 신뢰성을 뒷받침하는 숨겨진 엔진이 됩니다.

방대한 양과 빠른 속도의 데이터, 그리고 즉각적인 접근에 대한 기대가 지배하는 시대에, 데이터 불일치나 시스템 가용성 부족의 결과는 심각합니다. 동기화되지 않은 원장(ledger)으로 인해 금융 거래가 실패하거나, 구성 저장소(configuration store)가 손상되어 중요한 Kubernetes 클러스터가 붕괴되는 상황을 상상해 보십시오. 이러한 시나리오는 여러 노드 간에 합의를 확실하게 설정하고 유지할 수 있는 프로토콜의 긴급한 필요성을 강조합니다.

Raft의 시기적절한 중요성은 이해하기 쉬움(understandability)과 안전성(safety)이라는 명성에서 비롯됩니다. 더 복잡한 이전 프로토콜들과 달리, Raft는 구현 용이성과 이해도를 염두에 두고 설계되었으며, 분산 서비스를 구축하는 더 광범위한 엔지니어들에게 접근성을 높였습니다. 이러한 개발자 친화적인(developer-friendly) 접근 방식은 채택을 가속화하고 비용이 많이 드는 구현 오류의 가능성을 줄입니다. 조직들이 클라우드 네이티브(cloud-native) 패러다임으로 점점 더 많이 전환하고 분산 데이터베이스, 메시지 큐(message queue), 서비스 디스커버리(service discovery) 도구를 채택함에 따라, 이러한 이질적인 구성 요소들을 조율하는 기본 메커니즘이 가장 중요해집니다. Raft는 이 근본적인 과제에 대한 실용적이고, 견고하며, 잘 이해된 해답을 제공하여, 우리가 매일 의존하는 분산 시스템이 신뢰할 수 없는 네트워크와 하드웨어의 내재된 혼란을 견딜 수 있도록 보장하고, 그로 인해 중단 없는 서비스와 타협 없는 데이터 무결성을 제공합니다. 주요 인프라 프로젝트에서의 광범위한 채택은 탄력적인 디지털 생태계의 미래를 형성하는 데 있어 Raft의 지속적인 가치를 증명합니다.

Raft 로직 해부: 리더, 로그, 그리고 리스

본질적으로, 분산 시스템의 합의: Raft 프로토콜은 강력한 리더를 선출하고, 서버 클러스터 전반에 걸쳐 일관된 로그를 복제함으로써 합의를 달성합니다. 이 로그는 순서대로 적용될 때 상태 머신 복제(State Machine Replication, SMR)를 구동하는 일련의 명령 또는 연산을 나타냅니다. Raft 클러스터의 모든 서버는 동일한 복제된 로그를 유지하여, 모든 상태 변경이 모든 머신에서 동일한 순서로 발생하도록 보장합니다.

이 프로토콜은 단조 증가하는 정수인 일련의 기간(terms)을 통해 작동합니다. 각 기간은 리더 선출(leader election)로 시작됩니다. 주어진 기간 내에는 복제된 로그 관리를 담당하는 최대 한 명의 리더(Leader)가 있습니다. 다른 서버들은 팔로워(Followers)로, 리더의 요청을 수동적으로 수신하고 응답합니다. 만약 팔로워가 일정 기간 동안 리더로부터 응답을 받지 못하면, 후보(Candidate)가 되어 새로운 선출을 시작할 수 있습니다.

핵심 메커니즘은 다음과 같습니다:

1. 리더 선출(Leader Election):

   • 서버가 시작되거나 리더가 실패하면, 팔로워(Follower)는 무작위 선출 타임아웃(randomized election timeout)을 기다립니다.
   • 리더로부터 AppendEntries RPC (원격 프로시저 호출)가 수신되지 않으면, 팔로워는 후보(Candidate)상태로 전환됩니다.
   • 후보는 현재 기간(term)을 증가시키고 자신에게 투표하며, 클러스터 내의 모든 다른 서버에 RequestVote RPC 메시지를 보냅니다.
   • 후보가 서버 과반수로부터 투표를 받으면, 새로운 리더(Leader)가 됩니다.
   • 여러 후보가 동시에 나타나면, 분할 투표(split vote)가 발생할 수 있습니다. 무작위 타임아웃은 이를 최소화하는 데 도움이 되며, 만약 발생하면 후보들은 타임아웃되어 기간을 증가시킨 새로운 선출을 시작하고, 결국 리더가 성공적으로 선출될 때까지 반복합니다.
   • 결정적으로, 서버는 후보의 로그가 자신의 로그만큼 '최신 상태’일 경우에만 후보에게 투표하여, 오래된(stale) 리더가 선출되는 것을 방지합니다.

2. 로그 복제(Log Replication):

   • 리더가 선출되면, 클라이언트 요청(상태 머신에 의해 실행될 명령)을 수락하고 이를 팔로워들에게 복제할 책임이 있습니다.
   • 클라이언트 명령은 새로운 항목으로 리더의 로그에 추가됩니다.
   • 그런 다음 리더는 모든 팔로워에게 새로운 로그 항목을 포함하는 AppendEntries RPC 메시지를 보냅니다. 이 RPC는 리더십 유지를 위한 하트비트(heartbeat) 역할도 합니다.
   • 팔로워들은 이 RPC를 수신하고 해당 항목들을 자신의 로그에 추가합니다.
   • 로그 항목은 서버 과반수에 복제되었을 때 커밋됨(committed)으로 간주됩니다. 커밋된 항목만이 상태 머신에 적용될 수 있으며, 모든 서버가 결국 동일한 연산을 동일한 순서로 실행하도록 보장합니다.
   • 리더는 가장 높은 커밋된 로그 항목의 인덱스를 추적하는 커밋 인덱스(commit index)를 지속적으로 업데이트합니다. 이 인덱스는 AppendEntries RPC와 함께 전송되어, 팔로워들에게 최신 커밋된 항목에 대해 알립니다.

3. 안전성 속성(Safety Properties):

   • 리더 완전성 속성(Leader Completeness Property): 주어진 기간에 로그 항목이 커밋되면, 해당 항목은 모든 후속 리더의 로그에 존재합니다. 이는 리더 선출 시 투표 규칙에 의해 강제되며, 새로운 리더가 항상 모든 커밋된 항목을 갖도록 보장합니다.
   • 로그 일치 속성(Log Matching Property): 두 로그에 동일한 인덱스와 기간을 가진 항목이 포함되어 있다면, 해당 인덱스까지의 모든 이전 항목에서도 로그는 동일합니다. 이는 로그 일관성 검사를 단순화하는데, AppendEntries RPC가 이전 항목의 기간 및 인덱스에 기반한 일관성 검사를 포함하기 때문입니다.

4. 클러스터 멤버십 변경(Cluster Membership Changes):

   • Raft는 공동 합의(joint consensus) 방식을 통해 클러스터 멤버십의 동적 변경(서버 추가 또는 제거)을 처리합니다. 멤버십 변경 중에는 클러스터가 일시적으로 두 개의 중첩된 구성(이전 및 새 구성) 하에 작동하며, 로그 항목을 커밋하기 위해서는 두 구성 모두의 과반수 합의가 필요합니다. 이는 전환 과정 전반에 걸쳐 안전을 보장합니다.

리더 선출, 로그 복제, 그리고 견고한 안전 보장이라는 이러한 메커니즘들을 신중하게 조율함으로써, Raft는 장애에도 불구하고 분산 시스템이 단일하고 일관된 상태 머신을 유지하여 클라이언트에게 강력한 일관성 보장(strong consistency guarantees)을 제공하도록 합니다.

실전 Raft: 클라우드 확산에서 응집력 있는 솔루션까지

분산 시스템의 합의: Raft 프로토콜의 우아함과 실용적인 안전성은 수많은 실제 애플리케이션에서 초석으로서의 위치를 확고히 했으며, 분산 서비스가 신뢰성과 일관성을 달성하는 방식을 변화시켰습니다. 그 영향은 견고한 클라우드 인프라를 가능하게 하는 것부터 금융 기술의 근간을 확보하는 것까지 다양한 산업에 걸쳐 있습니다.

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산업적 영향

Raft의 산업적 영향에 대한 가장 대표적인 사례 중 하나는 Kubernetes의 핵심 구성 요소로 널리 사용되는 분산 키-값 저장소인 etcd에 채택된 것입니다. 컨테이너 오케스트레이션(container orchestration)의 사실상 표준인 Kubernetes는 구성 데이터, 서비스 디스커버리(service discovery) 정보, 그리고 클러스터의 전반적인 상태를 저장하기 위해 etcd에 의존합니다. Raft가 제공하는 흔들림 없는 일관성은 여러 etcd 노드가 실패하더라도 스케줄러(scheduler)부터 컨트롤러(controller)에 이르는 모든 Kubernetes 구성 요소가 단일하고 합의된 '진실의 원천(source of truth)'에 기반하여 작동하도록 보장합니다. Raft가 없다면 분산 시스템의 혼란스러운 특성으로 인해 Kubernetes는 신뢰할 수 없고 관리하기 어려워질 것이며, 이는 현대 클라우드 인프라에서 Raft의 근본적인 역할을 강조합니다.

또 다른 중요한 적용 분야는 서비스 디스커버리, 구성, 그리고 세그먼테이션(segmentation)을 제공하는 서비스 메시(service mesh) 솔루션인 HashiCorp Consul입니다. Consul은 내부 상태 관리(internal state management)를 위해 Raft를 활용하여, 분산 환경의 모든 에이전트(agent)가 서비스, 그들의 상태, 그리고 구성 파라미터(configuration parameter)에 대한 일관된 뷰(view)를 갖도록 보장합니다. 이러한 일관된 상태는 서비스가 끊임없이 등록, 등록 해제, 상태 업데이트를 하는 마이크로서비스 아키텍처(microservices architecture)에 필수적입니다. Raft는 Consul이 동적 분산 환경에서 신뢰할 수 있는 중앙 권한(central authority)이 되는 데 필요한 신뢰성을 제공합니다.

이러한 기반 인프라 도구 외에도 Raft는 CockroachDB와 TiDB같은 여러 분산 데이터베이스의 근간을 이룹니다. 이 데이터베이스들은 Raft를 사용하여 여러 노드에 데이터를 복제함으로써, 고가용성(high availability)과 내결함성을 보장합니다. 이러한 시스템에서 데이터의 각 ‘범위(range)’ 또는 파티션(partition)은 Raft 그룹에 의해 관리될 수 있으며, 해당 데이터에 대한 업데이트는 Raft 프로토콜을 통해 복제되고 커밋되는 로그 항목으로 처리됩니다. 이를 통해 이 데이터베이스들은 데이터 손실 없이 노드 장애에서 살아남고 애플리케이션에 강력한 일관성 보장(strong consistency guarantees)을 제공할 수 있습니다.

비즈니스 혁신

기업에게 Raft는 운영 복원력(operational resilience) 강화와 다운타임(downtime) 감소로 직결됩니다. Raft를 기반으로 구축된 시스템을 채택하는 기업들은 본질적으로 더 견고하고 비용이 많이 드는 서비스 중단에 덜 취약한 애플리케이션의 이점을 얻습니다. 예를 들어, Raft 기반의 분산 데이터베이스를 사용하는 전자상거래(e-commerce) 플랫폼은 고객 주문 정보, 재고 수준, 결제 상태가 모든 서버에서 일관되게 유지되도록 보장합니다. 이러한 일관성은 동기화되지 않은 재고 수량으로 인한 품목 과다 판매나 주 서버(primary server)가 실패할 경우 주문 손실과 같은 시나리오를 방지합니다. 그 결과는 향상된 고객 경험, 더 높은 거래 무결성(transaction integrity), 그리고 궁극적으로 제공되는 디지털 서비스에 대한 더 큰 신뢰입니다.

금융 기술(financial technology) 분야에서 Raft의 강력한 일관성 보장은 정확한 원장(ledger)을 유지하고 거래의 원자성(atomicity)을 보장하는 데 매우 중요합니다. 금전적 가치를 다루는 어떤 시스템도 데이터 불일치를 절대 용납할 수 없습니다. Raft를 활용함으로써 핀테크(FinTech) 기업들은 전통적인 중앙 집중식 데이터베이스와 동일한 수준의 무결성과 신뢰성으로 금융 데이터를 관리하는 분산 시스템을 구축할 수 있으며, 여기에 분산 아키텍처(distributed architectures)에 내재된 확장성(scalability)과 내결함성이라는 추가적인 이점까지 얻을 수 있습니다.

미래 가능성

앞으로 Raft의 원칙은 엣지 컴퓨팅(edge computing)과 IoT(사물 인터넷)와 같은 새로운 영역으로 분산 시스템이 확장됨에 따라 더욱 중요해질 것입니다. 이러한 환경에서는 네트워크 엣지(network edge)에 있는 수많은 장치들이 제한된 연결성과 더 높은 지연 시간(latency)을 가지고 상태를 조율하고 합의해야 합니다. Raft 또는 그 변형은 분산된 IoT 게이트웨이(IoT gateways) 전반에 걸쳐 상태를 관리하거나 엣지 장치(edge devices) 간의 연산을 조율하는 데 필요한 경량의(lightweight) 견고한 합의 메커니즘을 제공하여, 중앙 클라우드와의 연결이 간헐적일 때에도 로컬 일관성(local consistency)을 보장할 수 있습니다.

더 나아가, 멀티 클라우드(multi-cloud) 및 하이브리드 클라우드(hybrid-cloud) 배포의 복잡성이 증가함에 따라, 이기종 환경 전반에 걸쳐 일관된 구성 관리(configuration management) 및 서비스 오케스트레이션(service orchestration)의 필요성이 커질 것입니다. Raft 기반 솔루션은 연합된 제어 플레인(federated control planes)에서 중추적인 역할을 할 수 있으며, 조직이 서로 다른 클라우드 제공업체(cloud providers)에 걸쳐 분산 애플리케이션을 원활하게 관리하고, 통합된 운영 태세(operational posture)를 보장하며, 멀티 클라우드 전략을 크게 단순화할 수 있도록 합니다. 증가하는 규모, 복잡성, 그리고 탈중앙화로 특징지어지는 분산 시스템의 미래는 의심할 여지 없이 Raft와 같은 견고한 합의 프로토콜이 제공하는 근본적인 보장에 계속 의존할 것입니다.

팍소스(Paxos)를 넘어서: 합의 프로토콜 지형에서의 Raft의 부상

신뢰할 수 있는 분산 합의를 향한 여정은 여러 중요한 이정표를 거쳐 왔으며, 분산 시스템의 합의: Raft 프로토콜은 특히 역사적 및 현대적 프로토콜들과 비교했을 때 중대한 진화를 나타냅니다. Raft가 가장 자주 비교되는 대상은 분산 합의의 이론적 황금 표준으로 여겨지는 프로토콜인 팍소스(Paxos)입니다.

Raft vs. Paxos: 실용성을 향한 길

레슬리 램포트(Leslie Lamport)가 개발한 팍소스(Paxos)는 학문적인 우아함과 임의의 메시지 손실 및 노드 장애 상황에서도 합의를 달성하는 능력으로 유명합니다. 이는 충돌 실패(crash failures)가 있는 비동기 분산 시스템에서 합의가 실제로 가능하다는 것을 증명합니다. 그러나 팍소스의 우아함에는 대가가 따릅니다: 악명 높은 높은 복잡성입니다. 팍소스를 이해하는 것은 고사하고 정확하게 구현하는 것은 개발자들에게 주요 장애물로 자주 언급되는 엄청난 작업입니다. 여러 역할(제안자(proposers), 수락자(acceptors), 학습자(learners))과 복잡한 메시지 흐름은 미묘한 버그와 상당한 학습 곡선(learning curve)으로 이어질 수 있습니다.

Raft는 팍소스의 대안으로 특별히 설계되었으며, 이해하기 쉬움(understandability)과 구현 용이성(implementability)을 최우선으로 했습니다. Raft의 저자들은 팍소스의 안전성 및 활성(liveness) 속성과 일치하면서도 ‘시스템 구축자에게 이해하기 쉬운’ 프로토콜을 만들고자 명시적으로 노력했습니다. Raft는 다음과 같은 몇 가지 핵심적인 단순화를 통해 이를 달성합니다:

1. 강력한 리더 모델(Strong Leader Model): Raft는 항상 모든 로그 복제를 담당하는 단일하고 강력한 리더를 가집니다. 이는 의사 결정을 중앙 집중화하고, 여러 제안자가 경쟁할 수 있는 팍소스에 비해 로직을 크게 단순화합니다.
2. 단순화된 상태 공간(Simplified State Space): Raft의 상태 전환(state transitions)은 더 명확하고 제한적입니다. 서버는 항상 팔로워, 후보, 또는 리더의 세 가지 상태 중 하나에 있으며, 이들 간의 전환 규칙은 명확하게 정의되어 있습니다.
3. 로그 중심 접근 방식(Log-Centric Approach): Raft의 주요 메커니즘은 로그 복제이며, 복제된 로그에 항목을 추가함으로써 결정이 이루어집니다. 이는 개발자들이 상태 변경에 대해 생각하는 방식과 직관적으로 일치합니다.
4. 결정론적 리더 선출(Deterministic Leader Election): 무작위 타임아웃이 동점 상황을 해결하는 데 사용되지만, Raft의 선출 과정은 단일 리더에 빠르게 수렴하도록 설계되어, 선출 관련 복잡성을 줄입니다.

이러한 설계 선택은 Raft를 추론하고, 구현하고, 디버깅하는 것을 훨씬 더 쉽게 만듭니다. 경험적 연구에 따르면 개발자들은 일반적으로 팍소스보다 Raft를 훨씬 더 이해하기 쉽다고 여기며, 이는 올바른 구현에 대한 더 높은 신뢰로 이어집니다.

기타 관련 프로토콜

팍소스가 가장 흔한 비교 대상이지만, Apache ZooKeeper의 기반이 되는 ZAB (ZooKeeper Atomic Broadcast)와 같은 다른 합의 프로토콜도 존재합니다. ZAB는 Raft와 일부 유사점을 공유하는데, 특히 리더 기반 접근 방식과 복제된 로그의 사용이 그렇습니다. 그러나 ZAB는 독립적으로 개발되었으며 복구 및 선출 단계와 관련하여 다른 특성을 가집니다. 실무자를 위한 프로토콜을 이해하기 쉽게 만드는 데 대한 Raft의 명확한 초점은 여전히 핵심적인 차별점입니다. Viewstamped Replication과 같은 다른 프로토콜들도 유사한 목표를 달성하지만, Raft의 명확한 설명과 강력한 커뮤니티 지원이 광범위한 채택에 기여했습니다.

시장 관점: 채택 과제 및 성장 잠재력

Raft의 시장 채택은 특히 클라우드 네이티브(cloud-native) 생태계 내에서 견고했습니다. etcd 및 Consul과 같은 초석 프로젝트에서의 존재감은 Raft의 인지된 신뢰성과 사용 용이성에 대해 많은 것을 말해줍니다. 이러한 채택은 고가용성(highly available)과 일관성 있는 분산 서비스에 대한 증가하는 필요성에 의해 주도되며, 이는 둔화될 조짐이 보이지 않는 추세입니다.

하지만 여전히 과제가 남아있습니다. Raft가 프로토콜 자체를 단순화했지만, Raft를 사용하는 분산 시스템을 올바르게 구현하고 운영하는 것은 여전히 전문 지식을 필요로 합니다. 특히 높은 처리량(high-throughput) 시나리오나 지리적으로 분산된 클러스터에서는 성능 튜닝(performance tuning)이 복잡할 수 있습니다. 네트워크 지연 시간(network latency)과 파티션 내성(partition tolerance)은 모든 분산 시스템의 내재된 과제이며, Raft가 이를 처리하는 메커니즘을 제공하지만, 신중한 인프라 설계와 모니터링이 필수적입니다. 분산 Raft 클러스터에서 문제를 디버깅하는 것 또한 복잡할 수 있으며, 정교한 로깅(logging)과 트레이싱(tracing)이 필요합니다.

이러한 운영상의 복잡성에도 불구하고 Raft의 성장 잠재력은 엄청납니다. 마이크로서비스가 계속 확산되고 엣지 컴퓨팅 아키텍처(edge computing architectures)가 더욱 보편화됨에 따라, 견고하고 이해하기 쉬운 합의 메커니즘의 필요성은 더욱 커질 것입니다. 내결함성, 확장성, 일관성 있는 분산 시스템을 가능하게 하는 Raft의 근본적인 역할은 새로운 도메인과 애플리케이션에 걸쳐 지속적인 관련성과 확장된 채택을 위한 위치를 확보하며, 차세대 디지털 인프라의 핵심 빌딩 블록으로서의 입지를 굳건히 합니다.

탄력적인 분산 시스템의 미래를 그리다

분산 시스템의 합의: Raft 프로토콜을 통한 여정은 단순한 기술 사양을 넘어, 지능적인 설계가 분산 컴퓨팅의 내재된 혼란을 어떻게 길들일 수 있는지를 증명하는 것입니다. Raft는 확장성뿐만 아니라 심오하게 탄력적이고 일관성 있는 애플리케이션을 구축하고자 노력하는 엔지니어와 아키텍트에게 필수적인 도구로 돋보입니다. 이해하기 쉬움에 대한 Raft의 노력은 강력한 분산 합의에 대한 접근성을 대중화하여, 그 어느 때보다 광범위한 견고하고 내결함성 있는 시스템을 가능하게 했습니다.

우리는 Raft가 우아한 리더 선출, 로그 복제, 그리고 견고한 안전 보장을 통해 분산된 시스템에서 질서를 어떻게 조율하는지 살펴보았습니다. Kubernetes의 핵심 제어 플레인(control plane)을 구동하는 것부터 최첨단 분산 데이터베이스의 데이터 무결성을 보장하는 것까지, Raft의 실제 적용 사례는 디지털 경제에서 그 중추적인 역할을 강조합니다. 팍소스와 같은 프로토콜이 이론적 기반을 마련했지만, Raft는 실용적인 길을 개척하여 정교한 합의를 접근 가능하고 구현할 수 있게 만들었습니다. 멀티 클라우드 환경, 엣지 컴퓨팅, 복잡한 마이크로서비스 아키텍처로 특징지어지는 점점 더 분산되는 미래를 내다볼 때, Raft와 같은 프로토콜에 대한 수요는 더욱 증폭될 것입니다. 그 원칙은 신뢰할 수 있는 시스템 설계에 계속 영향을 미칠 것이며, 우리의 디지털 인프라가 복잡성이 커지더라도 그 일관성과 가용성에 대한 우리의 신뢰는 흔들림 없이 유지되도록 보장할 것입니다. Raft는 단순한 프로토콜 그 이상입니다. 이는 분산 신뢰의 청사진이자, 차세대 탄력적인 디지털 서비스를 형성하는 근본적인 요소입니다.

Raft에 대한 질문과 용어 정의

자주 묻는 질문 (FAQs)

1. Raft는 분산 시스템에서 어떤 근본적인 문제를 해결합니까? Raft는 분산 시스템에서 여러 독립적인 서버 간에 합의를 달성하고 유지하는 문제를 해결합니다. 이는 일부 서버가 실패하거나 네트워크 문제가 발생하더라도 모든 서버가 동일한 연산 순서와 전반적인 상태에 동의하도록 보장합니다. 이는 강력한 데이터 일관성과 내결함성을 제공합니다.

2. Raft는 팍소스(Paxos)의 직접적인 대체제 또는 개선된 버전입니까? Raft는 팍소스의 대안으로 설계되었으며, 동등한 안전성 및 활성(liveness) 속성을 제공하면서도 이해하기 쉽고 구현하기 쉽다는 명확한 목표를 가지고 있습니다. 팍소스는 이론적으로 우아하지만, 그 복잡성은 종종 실제 채택을 방해합니다. Raft는 동일한 문제에 대해 더 직접적이고 이해하기 쉬운 접근 방식을 제공합니다.

3. Raft는 네트워크 파티션(network partition)이나 장애를 어떻게 처리합니까? Raft는 내결함성을 가지도록 설계되었습니다. 네트워크 파티션이 발생하면, 클러스터 서버의 과반수를 포함하는 파티션 측은 계속해서 작동하고 진행 상황을 만들어나가며, 리더를 선출하고 로그 항목을 커밋할 수 있습니다. 소수 파티션은 파티션이 복구될 때까지 사용할 수 없게 되며, 이는 분기된(divergent) 작업을 허용하여 데이터 일관성이 절대 손상되지 않도록 보장합니다.

4. 현재 리더가 실패하면 Raft 클러스터에서는 어떤 일이 발생합니까? 리더가 실패하면, 팔로워들은 하트비트(heartbeats) 또는 AppendEntries RPC를 수신하지 못하게 됩니다. 무작위 선출 타임아웃(randomized election timeouts)이 만료되면, 하나 이상의 팔로워가 후보(Candidate)상태로 전환하고, 자신의 기간(term)을 증가시키며, 새로운 리더 선출을 시작합니다. 투표 과정을 통해 새로운 리더가 선출되고, 클러스터는 정상적인 작동을 재개합니다.

5. Raft를 사용하는 시스템의 일반적인 실제 사례는 무엇입니까? 주요 사례로는 etcd (Kubernetes용 키-값 저장소), HashiCorp Consul (서비스 디스커버리 및 구성용), 그리고 CockroachDB 및 TiDB와 같은 분산 데이터베이스가 있습니다. 이 시스템들은 핵심적인 분산 상태 관리 및 일관성 보장을 위해 Raft에 의존합니다.

필수 기술 용어 정의

1. 리더(Leader): Raft 클러스터에서 리더는 모든 클라이언트 요청을 처리하고, 복제된 로그를 관리하며, 일관성 유지를 위해 팔로워들과 통신하는 단일 서버입니다.
2. 팔로워(Follower): 팔로워는 Raft 클러스터에서 리더로부터 로그 항목과 하트비트를 수신하고 리더 선출 동안 투표하는 수동적인 서버입니다. 클러스터의 대부분의 서버는 일반적으로 팔로워입니다.
3. 기간(Term): Raft에서 논리적 시계 역할을 하는 단조 증가하는 정수입니다. 각 기간은 리더 선출로 시작되며, 성공적인 선출은 해당 기간 동안 단일 리더를 만들어냅니다.
4. 로그 복제(Log Replication): Raft 리더가 새로운 로그 항목(클라이언트 명령)을 클러스터 내의 모든 팔로워에게 분배하는 과정으로, 모든 서버가 결국 동일하고 순서가 지정된 연산 시퀀스를 갖도록 보장합니다.
5. 상태 머신 복제(State Machine Replication, SMR): 모든 서버가 동일한 초기 상태에서 시작하여 동일한 순서로 동일한 명령 시퀀스를 실행함으로써 클러스터 전체에 걸쳐 동일한 상태를 유지하는, 내결함성 있는 분산 시스템을 구축하기 위한 기술입니다. Raft는 SMR의 구현체입니다.

Published on October 23, 2025