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일반적으로 배치 처리의 문제점은 입력의 변화가 특정 기간이 끝나야 반영이 되는 문제가 있습니다. 이러한 지연(Lag)을 줄이려면 더 자주 실행할 수 있도록 해야 합니다. 고정된 타임 슬라이스 별로 처리하는 것이 아닌 이벤트가 발생할 때마다 처리하도록 하는 것입니다.

동기식 복제와 비동기식 복제 이전 포스트에 이어서 복제에 관해 살펴보겠습니다. 복제는 동기 또는 비동기적으로 이루어집니다. 동기식 복제는 리더가 해당 팔로워가 쓰기를 수신했는지 확인해줄 때까지 기다리는 방식입니다. 아래의 그림에서는 Follwer1의 복제는 동기식으로 동작합니다. 동기식 복제의 장점은 팔로워가 리더와 일관성 있게 최신 데이터 복사본을 갖는 것을 보장합니다.

이번 장의 주제는 복제(Replication)입니다. 복제란 네트워크로 연결된 여러 장비에 동일한 데이터의 복사본을 유지하는 것을 의미합니다. 복제를 통한 이점은 다양합니다. 첫째로, 지리적으로 사용자와 가까운 곳에 데이터가 존재할 수 있어서 지연 시간(latency)을 줄여줍니다. 둘째로, 시스템에 일부 장애가 발생해도 지속적으로 동작할 수 있게 해 가용성(availability)를 높여줍니다.

데이터 모델은 소프트웨어 개발에 있어서 가장 중요한 부분 중에 하나입니다. 다양한 종류의 데이터 모델에 대해 이해를 하고 있고, 애플리케이션 요구사항에 가장 적합한 모델을 찾아서 개발을 해야 합니다. 데이터 모델에 따라 어떤 종류의 사용법은 쉽고 어떤 동작은 지원하지 않습니다.

Compute-intensive(계산 중심) vs Data-intensive(데이터 중심) 과거에는 CPU 성능이 애플리케이션을 제한하는 요소였지만 오늘날에는 그렇지 않습니다. 최근에는 데이터의 양, 데이터의 복잡도, 데이터의 변화 속도가 애플리케이션을 제한하는 요소가 되었습니다. 이렇게 애플리케이션에서 사용하는 데이터의 특징에 맞춰서 설계를 해야 합니다. 그래서 이러한 애플리케이션을 Data-intensive application(데이터 중심 애플리케이션)이라고 합니다.