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동적샤딩

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ghdrn221 (토론 | 기여)님의 2019년 9월 26일 (목) 11:05 판
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동적샤딩(Dynamic sharding) 구조

동적샤딩(Dynamic sharding)

개요

특징

네이밍(Naming) 그대로 동적으로 바꿀수 있는데, 로케이터 서비스를 통해 샤드 키를 얻는다. 클러스터에 노드가 증가하거나 감소해도 로케이터 스비스에 샤드 키만 추가하면 되며, 기존 데이터의 샤드 키 변경은 없기 때문에 확장에 유연한 구조이다. 데이터를 재배치하게 되면 로케이터 서비스의 샤드 키 테이블도 일치시켜줘야 한다. 로케이터가 성능을 위해 캐시(Cache)하거나 복제(Replication)를 하면 잘못된 라우팅을 통해 데이터를 찾지 못하고 에러가 발생한다. 로케이터에 의존할 수 밖에 없는 단점이 있다. 키 값(Key-Value)이 아닌 다양한 객체들로 구성되는 경우도 있다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 조인(join), 인덱스(index), 트랜잭션을 사용함으로써 어플리케이션의 복잡도를 줄일수 있다. 이와 유사한 방법으로 샤딩하는 방법이 엔티티 그룹(Entity Group)이다. 하나의 물리적인 샤드에 쿼리를 진행한다면 효율적이며, 하나의 샤드에서 강한 응집도를 가질 수 있어 데이터는 자연스럽게 사용자별로 분리되어 저장되고, 사용자가 늘어남에 따라 확장성이 좋은 파티셔닝이다. 반대로 크로스 파티션 쿼리는 단일 파티션 쿼리보다 일관성의 보장과 성능을 보장하지 않는다. 그렇기 때문에 이런 쿼리들이 자주 실행하지 않도록 만들어야 한다.[1]

  • 장점
  1. 네이밍 그대로 동적으로 바꿀수 있다.
  2. 로케이터 서비스를 통해 샤드키를 얻는다.
  3. 클러스터가 포함하는 노드 개수를 늘리면, 로케스터 서비스에 샤드 키를 추가만하고, 기존의 데이터 샤드키는 변경이 없으며, 확장에 유연한 구조이다.
  4. Example : HDFS - Name Node, MongoDB - ConfigServer[2]
  • 단점
  1. 데이터를 재배치 하게 되면, 로케이터 서비스의 샤드키 테이블도 일치시켜줘야 한다.
  2. 로케이터가 성능을 위해 캐시 하거나 재배치를 하면, 잘못된 라우팅을 통해 데이터를 찾지 못하고 에러가 발생하며, 로케이터에 의존할 수 밖에 없다.[2]

활용

로커스체인

로커스체인(Locus Chain)

로커스체인(Locus Chain)은 샤드 수 만큼 네트워크 사용량과 스토리지 사용량을 나누고, 고유의 알고리즘으로 샤드 간 균형을 지속적으로 유지하는 동적 샤딩이다. 계정 단위로 샤드를 재배치하여 샤드의 수와 사이즈, 밸리데이터 비율 등을 조절하는 동적 샤딩으로, 동적 샤딩은 로커스체인이 어카운트 별 트랜잭션 체인을 갖는 AWTC 원장 구조이기 때문에 보다 용이하게 구현이 가능하여, 애초에 샤딩을 실현하기 위해 채택한 구조이다. 로커스체인은 모든 사용자가 모바일과 같은 작은 기기로도 네트워크에 노드로 참여하고, 그로 인해 높은 탈중앙화를 이룰 수 있도록 노드가 부담해야 하는 자원요구량 네트워크 대역폭 소모, 원장 용량 차지을 최소한으로 낮추고자 다이나믹 샤딩을 적용했다. 이중 네트워크 샤딩은 네트워크를 여러 샤드로 나눠 같은 샤드에 속한 노드들끼리 메시지를 주고 받도록 하는 것인데, 메시지를 주고 받아야 하는 영역 자체가 쪼개진 셈으로 이때 샤드를 나누는 기준은 물리적 거리가 아니며, 물리적 거리로 하면 보안에 치명적인 문제가 발생하기 때문이다. 그리고 필요 시 서로 다른 샤드끼리 메시지를 주고 받을 수 있는 인터샤드 트랙잭션도 가능하며, 추가적으로 데이터베이스 샤딩도 들어간다. 하지만 원장 사이즈 문제는 처음에 말한대로 원래의 도입 취지를 베리파이어블 프루닝으로 거의 다 해결할 수 있게 되어서 보조적으로 쓰인다고 표현한다. 로커스체인은 샤드수만큼 네트워크 사용량과 스토리지 사용량을 나누고, 고유의 알고리즘으로 샤드간 균형을 유지하는 동적샤딩으로 계정단위로 샤드를 재배치하여 샤드의 수와 사이즈, 밸리데이터 비율 등을 조절하는 동적 샤딩인데, 이것은 로커스체인이 어카운트별 트랜잭션 체인을 갖는 AWTC 원장구조이기 때문에 용이한 방식이다.[3]

로커스체인의 동적샤딩 기술은 노드가 부담해야 하는 네트워크 부하를 샤드 수만큼 나누고 네트워크 전체의 트랜잭션 처리량을 샤드 수만큼 늘리면서 알고리즘으로 샤드를 재배치하여 서로간의 균형을 유지하는 기술이다. 각 샤드는 독립적으로 BFT합의알고리즘을 수행하고, 한 어카운트는 한번에 하나의 샤드에서만 처리되는 방식이기 때문에 노드의 네트워크 사용량은 줄어들고 트랜잭션 처리량은 노드 숫자가 늘어날수록 이에 비례하여 늘어난다. 또한 로커스체인은 원장 구조가 어카운트 별(AWTC: Account-wise Transaction Chain)로 되어 있어 샤드간 불균형이 일어났을 경우 계정 단위로 샤드를 재배치하여 샤드의 수와 사이즈, 밸리데이터 비율 등을 조절하는 것이 용이하다. 여기에 추가적으로 원장을 쪼개는 스테이트 샤딩을 더해 스토리지 사용량 역시 샤드 수만큼 나눌 계획이라고 한다. 로커스체인은 DAG상에서 BFT합의알고리즘을 구현[4]해냈기 때문에 일반 샤딩이 가졌던 문제점을 해결했다고 주장한다.


각주

  1. ↑ RASTA LION, 〈샤드와 샤딩 (Shard and Sharding)〉, 《개인블로그》, 2019-08-27
  2. ↑ 2.0 2.1 nesoy, 〈Database의 샤딩(Sharding)이란?〉, 《개인블로그》, 2018-05-30
  3. ↑ 처음처럼, 〈타블록체인 샤딩과 로커스체인의 다이나믹샤딩의 차이?〉, 《코박》, 2019-05-01
  4. ↑ 여용준, <로커스체인, 세계 최초 'DAG-BFT 확정합의 알고리즘' 블록체인 기술 구현 성공>, 《이뉴스투데이》, 2019-02-21

참고자료

같이 보기


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