---
id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AI-051
category: Unified
confidence_score: 0.98
tags: [distributedSystem, distributed computing, consistency, fault tolerance]
last_reinforced: 2026-06-XX
github_commit: "[P-Reinforce] Processed [[Distributed-Systems|Distributed-Systems]]-Engineering."
---

# [[Distributed-Systems-Engineering|Distributed-Systems-Engineering]] (분산 시스템 공학)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> 여러 독립적인 컴퓨터가 네트워크를 통해 협력하여 하나의 거대한 작업을 수행할 때 발생하는 복잡성(지연, 일관성, 장애 처리)을 체계적으로 관리하고 안정성을 확보하는 학문이다.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **핵심 난제:** 분산 시스템의 가장 큰 어려움은 '시간'과 '상태([[State|State]])'를 다루는 것이다. 중앙 서버가 없으므로, 통신 순서의 보장이나 완벽한 동기화가 불가능하다.
- **주요 원칙 및 이론:**
    1. **CAP Theorem (일관성/가용성/분할 내성):** 세 가지 속성 중 두 가지만 선택할 수 있다는 근본적인 제약을 이해하고, 시스템 설계 목표에 맞춰 트레이드오프를 결정해야 한다. (대부분의 실무는 AP 또는 CP 전략을 사용).
    2. **결과적 일관성 (Eventual Consistency):** 모든 노드가 즉시 같은 값을 갖지 못하더라도, 시간이 지나면 결국 동일한 상태로 수렴한다는 원칙을 이해하고 비즈니스 프로세스에 적용해야 한다.
    3. **장애 허용 설계:** 네트워크 지연이나 일부 서비스의 다운을 가정하고, 리트라이(Retry), 서킷 브레이커(Circuit Breaker), 폴백(Fallback) 등의 패턴을 적용하여 시스템 전체가 무너지지 않도록 방어하는 것이 필수적이다.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 완벽한 동기화는 불가능함을 인정하고, 비즈니스 요구사항에 따라 '충분히 일관된(Good Enough)' 상태를 목표로 하는 실용적 접근이 중요하다.
- **정책 변화:** 서비스 메쉬 (Service Mesh) 기술의 도입으로, 로드 밸런싱, 트래픽 제어, 인증/인가 등의 기능을 애플리케이션 코드 외부에서 네트워크 레벨로 분리하여 관리하는 것이 표준화되었다.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Parent: [[Microservices-Architecture|Microservices-Architecture]]
- Related: CAP Theorem , Saga Pattern , Circuit Breaker

---