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공유 디스크(Shared Disk) 클러스터 총정리

박완희버서커 2025. 8. 7. 13:50
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```html 공유 디스크 클러스터 총정리

공유 디스크 클러스터(Shared Disk Cluster) 총정리



📌 1. 공유 디스크 클러스터란?

공유 디스크 클러스터(Shared Disk Cluster)는 여러 개의 서버(노드)가 하나의 저장장치(디스크)를 공동으로 사용하면서 데이터를 함께 접근하고 처리하는 클러스터 구성 방식입니다.

  • 각 노드는 CPU, 메모리 등은 서로 독립되어 있고
  • 디스크(스토리지)는 공통으로 하나를 공유합니다.

이 구조에서는 모든 노드가 같은 데이터를 실시간으로 보고 어떤 노드가 장애가 발생해도 다른 노드가 그대로 이어서 작업을 수행할 수 있습니다.



📌 2. 왜 공유 디스크 클러스터를 사용하는가? (필요성)

✅ 고가용성(High Availability, HA) 확보

→ 노드 하나가 죽어도, 같은 디스크를 공유하는 다른 노드가 바로 이어받아 처리할 수 있기 때문입니다.
→ 서비스 중단 없이 운영 가능해집니다.

✅ 데이터 일관성 유지

→ 하나의 저장소(디스크)를 공유하므로 데이터를 복제하거나 동기화할 필요 없이 모든 노드가 동일한 정보를 실시간으로 조회합니다.

✅ 관리 편의성

→ 데이터를 한 곳에만 저장하므로 데이터 백업, 보안, 관리가 중앙 집중화되어 효율적입니다.



📌 3. 공유 디스크 클러스터의 구조


┌────────────┐
│ Node A     │
│ (서버 1대)   │
└────┬───────┘
     │
┌────▼────┐
│ Shared  │
│ Disk    │ <- 모든 노드가 동시에 접근
└────▲────┘
     │
┌────┴───────┐
│ Node B     │
│ (서버 1대)   │
└────────────┘
  • 각 노드는 서버 한 대
  • 모든 노드는 같은 디스크를 사용
  • 디스크에 있는 데이터는 복사 없이 공유됨


📌 4. 주요 특징

항목 설명
디스크 구조 모든 노드가 하나의 공유 디스크를 사용
노드 구성 노드는 각각 독립적인 시스템(CPU/메모리)
데이터 일관성 복제 없이 실시간으로 동일한 데이터 접근 가능
장애 복구 한 노드 장애 시 다른 노드가 자동 처리 가능
확장성 노드를 추가할 수 있으나, 디스크 I/O 병목 주의 필요
트랜잭션 처리 노드 간 트랜잭션 충돌 관리가 중요함 (락, 동기화 등)


✅ 5. 장점

장점 이유
🔹 고가용성 하나의 노드에 장애가 나도 다른 노드가 디스크를 그대로 사용하여 즉시 복구 가능
🔹 일관성 유지 용이 모든 노드가 하나의 디스크를 공유하므로 별도의 동기화 없이 항상 동일한 데이터 참조
🔹 데이터 복제 불필요 복사본 생성, 동기화 관리 등 추가 작업 없이 효율적인 데이터 관리 가능
🔹 서비스 무중단 가능 유지보수나 장애가 발생해도 서비스 지속 가능, 특히 실시간 서비스에 적합


❌ 6. 단점

단점 이유
⚠ 디스크 I/O 병목 여러 노드가 동시에 접근하면 디스크 사용량이 몰려 속도 저하 가능성 있음
⚠ 확장성 한계 노드를 계속 추가해도 디스크 하나의 한계 때문에 성능이 선형 증가하지 않음
⚠ 락 충돌 위험 동일한 데이터를 동시에 여러 노드가 수정하려 할 경우 트랜잭션 충돌 발생 가능
⚠ 트랜잭션 관리 복잡 동기화, 락, 캐시 정합성 등 노드 간 조율을 위한 복잡한 설계 필요


🧾 7. 실무 예시

시스템 설명
Oracle RAC (Real Application Cluster) Oracle의 대표적인 Shared Disk 기반 고가용성 데이터베이스 솔루션
Veritas Cluster Server 다양한 OS에서 지원되는 HA 클러스터 소프트웨어
IBM DB2 PureScale IBM의 Shared Disk 기반 분산 DB 구성


✅ 8. 정리 요약

  • 공유 디스크 클러스터하나의 디스크를 여러 서버가 공유하는 구조입니다.
  • 고가용성이 가장 큰 장점이며, 장애 복구와 데이터 일관성에 매우 유리합니다.
  • 그러나 디스크 병목트랜잭션 동기화의 어려움은 설계 시 고려해야 할 핵심 과제입니다.
  • Oracle RAC 같은 상용 DB는 이 구조를 통해 실시간 대규모 서비스를 안정적으로 지원합니다.


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