S(*). Architect

학습 목표분산 시스템이 단일 머신 OS와 어떻게 다른지 설명할 수 있다.클러스터 구조(공유 없음, HA)와 로드 밸런싱 흐름을 설명할 수 있다.CAP 정리에서 Consistency·Availability·Partition tolerance 트레이드오프를 설명할 수 있다.강한 일관성과 최종 일관성의 차이를 직관적으로 설명할 수 있다.문제 상황웹 서비스 트래픽이 커져 한 서버로는 한계 — 수평 확장이 필요하다DB 서버 장애 시 전체 서비스가 멈춘다 — 이중화·페일오버를 검토한다로드 밸런서 뒤에 서버 3대인데 한 대만 과부하 — 배분 알고리즘?캐시·CDN을 쓰면 빠른데 다른 지역에서 값이 다르게 보인다일관성을 포기한 건가?마이크로서비스는 네트워크로 통신 — 프로세스 IPC와 뭐가 다르지?NUMA·멀티코어는 한..

학습 목표NoSQL 네 가지 데이터 모델(KV·문서·와이드컬럼·그래프)과 대표 제품을 구분할 수 있다.스키마 유연성과 정규화·JOIN 트레이드오프를 access pattern 기준으로 설명할 수 있다.CAP에서 분할(partition) 시 일관성 vs 가용성 선택을 설명할 수 있다.워크로드(lookup·range·관계 탐색·ad-hoc 집계)별 적합한 모델을 고를 수 있다.RDB와 NoSQL이 공존하는 이유 — polyglot persistence — 를 설명할 수 있다.문제 상황상품 속성이 매주 바뀌는데 ALTER TABLE 배포가 월 1회 — 스키마 병목피드 쓰기 TPS 8만 — 단일 PostgreSQL WAL·connection 한계 (샤딩 비용 큼)MongoDB에 주문·결제 원장 — 다중 문서 T..

학습 목표CAP 정리가 네트워크 분할(Partition) 상황에서 일관성(C) 과 가용성(A) 중 하나를 포기해야 함을 설명할 수 있다.PACELC가 평상시에는 지연(L) vs 일관성(C) 트레이드오프를 추가로 설명함을 설명할 수 있다.Strong vs Eventual consistency와 읽기·쓰기 모델 차이를 설명할 수 있다.실무에서 어떤 일관성을 어디에 요구할지 판단할 수 있다.문제 상황프로필 수정 직후 다른 AZ replica에서 이전 이름 조회 — read replica lag리전 간 네트워크 단절 — 주문 API는 200인데 재고는 primary만 반영, replica는 과판DynamoDB ConsistentRead: false 기본 — "왜 가끔 없던 데이터가 보이지?"Cassandra O..