[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/System Architecture & Reliability/Distributed-Systems-Engineering.md

@@ -1,10 +1,10 @@
 ---
-id: P-REINFORCE-AI-051
-category: "10_Wiki/💡 Topics/System Architecture & Reliability"
+id: [[P-Reinforce]]-AI-051
+category: "10_Wiki/💡 Topics/System [[Architecture]] & [[Reliability]]"
 confidence_score: 0.98
-tags: [distributed system, distributed computing, consistency, fault tolerance]
+tags: [distributed[[ system]], distributed computing, consistency, fault tolerance]
 last_reinforced: 2026-06-XX
-github_commit: "[P-Reinforce] Processed Distributed-Systems-Engineering."
+github_commit: "[P-Reinforce] Processed [[Distributed-Systems]]-Engineering."
 ---
 
 # [[Distributed-Systems-Engineering]] (분산 시스템 공학)
@@ -13,7 +13,7 @@ github_commit: "[P-Reinforce] Processed Distributed-Systems-Engineering."
 > 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)'를 다루는 것이다. 중앙 서버가 없으므로, 통신 순서의 보장이나 완벽한 동기화가 불가능하다.
+- **핵심 난제:** 분산 시스템의 가장 큰 어려움은 '시간'과 '상태([[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.