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id: P-REINFORCE-AUTO-DISY-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.95
tags: [auto-reinforced, distributed-systems, scalability, consistency, fault-tolerance, availability]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Distributed-Systems]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "하나처럼 움직이는 여럿: 여러 대의 컴퓨터가 네트워크로 연결되어 사용자에게는 하나의 시스템처럼 보이지만, 실제로는 작업을 나누어 처리하고 일부가 고장 나도 멈추지 않는 현대 인터넷 제국의 엔진이자 뼈대."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
분산 시스템(Distributed-Systems)은 독립된 다수의 컴퓨터(노드)가 서로 협력하여 하나의 공동 목표를 수행하는 하드웨어/소프트웨어 아키텍처입니다.

1.  **3대 핵심 난제 (CAP Theorem)**:
    *   **Consistency (일관성)**: 모든 노드가 항상 같은 데이터를 보여줘야 함.
    *   **Availability (가용성)**: 일부 노드 장애 시에도 서비스는 계속 되어야 함.
    *   **Partition Tolerance (분할 내성)**: 노드 간 네트워크 통신이 끊겨도 작동해야 함. (셋 중 둘만 완벽히 가질 수 있다는 이론)
2.  **왜 중요한가?**:
    *   단일 서버로는 감당할 수 없는 빅데이터와 폭발적 트래픽을 감당하는 유일한 방법임. (Scalability의 근간)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 관리의 편의를 위해 '거대 단일 서버 정책(Monolithic)'을 선호했으나, 현대 정책은 유연성과 생존력을 위해 작게 쪼개어 분산하는 '클라우드 네이티브 정책(Microservices)'으로 전환됨(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: AI 학습 정책에서, 수만 개의 GPU가 하나로 묶여 거대 모델을 학습하는 '분산 훈련 정책'이 국가적 경쟁력의 지표가 되고 있음.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Scalability]], [[Blockchain]], Load Balancing, [[Technical-Architecture]], [[Internet of Things (IoT)]]
- **Modern Tech/Tools**: Redis, Kafka, Cassandra, Kubernetes, gRPC.
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