[고급 프로그래밍] Week 4: 분산 시스템의 기본 원리

Day 1: 분산 시스템 아키텍처

• 강의 내용:
  • 분산 시스템 아키텍처의 개념
    • 클라이언트-서버 모델
    • 피어 투 피어 (P2P) 모델
  • 분산 시스템의 구성 요소
    • 노드 (Nodes)
    • 네트워크 (Networks)
    • 프로토콜 (Protocols)
• 실습:
  • 간단한 분산 시스템 아키텍처 설계

# P2P 네트워크 시뮬레이션 예제
import threading

class Node:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.peers = []

    def connect(self, peer):
        self.peers.append(peer)
        peer.peers.append(self)

    def broadcast(self, message):
        for peer in self.peers:
            peer.receive(message, self)

    def receive(self, message, sender):
        print(f"{self.name} received message '{message}' from {sender.name}")
        for peer in self.peers:
            if peer != sender:
                peer.receive(message, self)

nodeA = Node("A")
nodeB = Node("B")
nodeC = Node("C")

nodeA.connect(nodeB)
nodeB.connect(nodeC)

nodeA.broadcast("Hello, Network!")

 

Day 2: 분산 시스템의 통신 원리

• 강의 내용:
  • 네트워크 프로토콜
    • TCP/IP, UDP
    • HTTP, RPC
  • 데이터 전송
    • 데이터 직렬화 (Serialization)
    • 메시지 큐 (Message Queues)
• 실습:
  • 메시지 큐를 사용한 분산 시스템 통신 예제

import zmq

def server():
    context = zmq.Context()
    socket = context.socket(zmq.REP)
    socket.bind("tcp://*:5555")
    while True:
        message = socket.recv()
        print(f"Received request: {message}")
        socket.send(b"World")

def client():
    context = zmq.Context()
    socket = context.socket(zmq.REQ)
    socket.connect("tcp://localhost:5555")
    socket.send(b"Hello")
    message = socket.recv()
    print(f"Received reply: {message}")

if __name__ == "__main__":
    server_process = multiprocessing.Process(target=server)
    client_process = multiprocessing.Process(target=client)
    server_process.start()
    client_process.start()
    client_process.join()
    server_process.terminate()

 

Day 3: 분산 시스템의 데이터 관리

• 강의 내용:
  • 분산 데이터베이스
    • NoSQL, NewSQL
  • 데이터 일관성 모델
    • 강한 일관성, 최종 일관성
  • CAP 이론
    • 일관성, 가용성, 파티션 허용성
• 실습:
  • 분산 데이터베이스를 사용한 데이터 관리 예제

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = client["distributed_db"]
collection = db["example"]

def insert_data(data):
    collection.insert_one(data)

def find_data(query):
    return collection.find_one(query)

if __name__ == "__main__":
    insert_data({"name": "Alice", "age": 25})
    data = find_data({"name": "Alice"})
    print(data)

 

Day 4: 분산 시스템의 동기화

• 강의 내용:
  • 분산 락 (Distributed Lock)
    • ZooKeeper, Redis
  • 리더 선출 (Leader Election)
    • Bully Algorithm, Raft
• 실습:
  • Redis를 사용한 분산 락 예제

import redis
import time

r = redis.Redis()

def acquire_lock(lock_name, timeout=10):
    while timeout > 0:
        if r.setnx(lock_name, 1):
            r.expire(lock_name, 10)
            return True
        time.sleep(1)
        timeout -= 1
    return False

def release_lock(lock_name):
    r.delete(lock_name)

if __name__ == "__main__":
    if acquire_lock("resource_lock"):
        print("Lock acquired")
        # Critical section
        time.sleep(5)
        release_lock("resource_lock")
        print("Lock released")
    else:
        print("Failed to acquire lock")

 

Day 5: 분산 시스템의 장애 처리

• 강의 내용:
  • 장애 감지 및 복구
    • 장애 감지 기법
    • 장애 복구 전략
  • 장애 허용 (Fault Tolerance)
    • 데이터 복제, 체크포인팅
• 실습:
  • 분산 시스템에서의 장애 복구 시뮬레이션

import random

def process_data(data):
    if random.random() < 0.5:
        raise Exception("Simulated failure")
    return data * 2

def main():
    data = [1, 2, 3, 4, 5]
    results = []
    for d in data:
        try:
            result = process_data(d)
            results.append(result)
        except Exception as e:
            print(f"Error processing data {d}: {e}")
            # Retry logic or fallback
    print(f"Processed results: {results}")

if __name__ == "__main__":
    main()

 

Day 6: 분산 시스템 종합 연습

• 강의 내용:
  • 종합 연습 문제 풀이
    • 분산 시스템의 원리를 고려한 문제 해결
  • 분산 시스템의 응용
    • 실생활 예제에서의 분산 시스템 활용
• 실습:
  • 종합 연습 문제 해결 및 결과 분석

### 종합 연습 문제 예시
1. 분산 시스템 아키텍처를 설계하고 구현하세요.
2. 메시지 큐를 사용하여 분산 시스템 간 통신을 구현하세요.
3. 분산 데이터베이스를 사용하여 데이터를 관리하고 일관성을 유지하세요.
4. 분산 락을 사용하여 분산 시스템의 동기화를 구현하세요.
5. 장애 허용 기법을 사용하여 분산 시스템의 장애 복구를 시뮬레이션하세요.

 

Day 7: 프로젝트 준비

• 강의 내용:
  • 프로젝트 주제 선정 및 요구사항 분석
    • 프로젝트 주제 및 요구사항 확정
    • 프로젝트 설계 및 계획 수립
  • 프로젝트 구현 준비
    • 데이터 구조 및 알고리즘 설계
    • 분산 시스템 관리 및 최적화 계획
• 실습:
  • 프로젝트 주제 및 요구사항 분석
  • 프로젝트 설계 및 계획 수립

### 프로젝트 주제 예시
1. 분산 클라우드 스토리지 시스템 개발
2. 실시간 분산 데이터 처리 플랫폼 구축

### 프로젝트 요구사항 예시
1. 분산 클라우드 스토리지 시스템:
   - 분산된 데이터 저장 및 접근
   - 데이터 일관성 유지 및 중복 제거
   - 데이터 보안 및 성능 최적화

2. 실시간 분산 데이터 처리 플랫폼:
   - 실시간 데이터 스트림 처리
   - 분산 노드 간 데이터 통신 및 동기화
   - 처리 결과 저장 및 시각화

### 프로젝트 설계 및 계획 예시
1. 데이터 입력 모듈 구현
2. 분산 시스템 알고리즘 구현
3. 데이터 출력 및 성능 분석 모듈 구현

 

이 강의는 파이썬의 병렬 및 분산 컴퓨팅, 특히 분산 시스템의 기본 개념, 원리 및 구현을 익히는 것을 목표로 하며, 각 강의는 이론과 실습을 포함합니다. 다음 주차에 대한 상세 강의를 원하시면 말씀해 주세요!