2026 ADP 필기 2과목 2장 1~3절 | 분산 저장·분산 컴퓨팅·클라우드 — 핵심 이론

필기 · 핵심 이론

분산 시스템은 여러 장비에 자료와 연산을 나누는 구조입니다. 저장 복제와 계산 병렬화, 장애 복구, 일관성과 가용성의 선택을 구분합니다. 기술 이름만 외우기보다 왜 데이터를 이동하거나 재분배해야 하는지 이해합니다.

1. 분산 파일과 복제

큰 파일을 블록으로 나누어 여러 노드에 저장하고 복제로 장애에 대응합니다. HDFS의 NameNode는 메타데이터, DataNode는 데이터 블록을 담당하는 대표 구조입니다.

복제는 저장 비용을 늘리고 백업과 동일하지 않습니다. 잘못된 삭제가 복제될 수 있으므로 보존과 시점 복구를 별도 설계합니다.

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100GB를 3중 복제할 때 압축 등을 무시한 저장량은?

2. MapReduce와 셔플

Map은 키·값 변환, Shuffle은 같은 키의 재분배, Reduce는 집계와 연결됩니다. 지역별 합계라면 지역을 키로 만듭니다. 통신과 키 쏠림이 성능 병목이 될 수 있습니다.

부분 합계를 먼저 만들면 이동량을 줄일 수 있습니다. 노드가 늘어도 한 키에 부하가 집중되면 같은 비율로 빨라지지 않습니다.

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대부분 자료가 한 지역 키에 몰려 특정 노드만 느리다. 현상은?

3. Spark와 지연 평가

Spark의 대표 API는 변환으로 계획을 구성하고 액션이 실행을 촉발하는 지연 평가를 사용합니다. 모든 자료가 언제나 메모리에만 있어야 하는 것은 아닙니다.

캐시는 자원을 사용하고 collect는 결과를 드라이버로 모읍니다. 큰 자료를 한 노드에 모으면 메모리 한도를 넘을 수 있습니다.

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수백GB 결과를 collect할 때 주된 위험은?

4. NoSQL과 CAP

NoSQL에는 키값·문서·컬럼 계열·그래프 등 여러 모델이 있습니다. CAP는 네트워크 분할 중 일관성과 가용성을 모두 항상 보장하기 어려운 선택을 논의합니다.

제품별 일관성 옵션과 트랜잭션 지원은 다릅니다. 모든 제품이 같은 기능과 성능을 가진다고 일반화하지 않습니다.

예제로 적용하기

네트워크 분할 때 최신 값과 응답 보장을 함께 고민한다. 관련 개념은?

5. 클라우드 서비스 모델

IaaS·PaaS·SaaS는 인프라·플랫폼·완성된 소프트웨어의 관리 범위를 구분합니다. 관리형 서비스에서도 사용자의 데이터·권한·설정 책임은 남습니다.

탄력 확장을 비용·지역·자료 이동·종속성과 함께 봅니다. 자동 확장은 무료가 아니므로 사용량과 예산 한도를 관리합니다.

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런타임 관리 부담을 줄이고 앱 코드를 배포하는 플랫폼을 쓴다. 모델은?

한눈에 비교하기

순서대로 풀어 보는 예제

10억 건을 한 노드로 모으기보다 분할별 부분 합계를 먼저 만들고 같은 지역끼리 최종 합산하면 이동량을 줄일 수 있습니다. 한 키의 쏠림이 크면 노드 수만 늘려도 효과가 제한될 수 있습니다.

저장 복제와 계산 병렬화는 다른 설정입니다. 장애 대응·처리 시간·통신·저장 비용을 나누어 측정하고 실제 작업에서 비교합니다.

헷갈리는 문장 바로잡기

분산 파일과 복제

잘못된 판단 복제는 저장 비용을 항상 줄인다.

올바른 판단: 복제는 장애 대응에 유리하지만 백업을 완전히 대신하지 않는다.

MapReduce와 셔플

잘못된 판단 셔플은 화면 색상이다.

올바른 판단: 셔플은 같은 키의 자료를 모으기 위한 재분배다.

Spark와 지연 평가

잘못된 판단 Spark는 디스크를 절대 쓰지 않는다.

올바른 판단: collect는 큰 결과를 한 노드에 모으는 위험이 있다.

NoSQL과 CAP

잘못된 판단 NoSQL은 모든 제품에서 트랜잭션이 불가능하다.

올바른 판단: 분할 상황에서 일관성과 가용성의 보장 범위를 검토한다.

클라우드 서비스 모델

잘못된 판단 SaaS면 모든 보안 책임이 없다.

올바른 판단: 클라우드에서도 데이터 권한과 설정 책임을 확인한다.

이론을 정리했다면 같은 절의 객관식 문제에서 조건과 예외를 확인하세요. 정답을 고른 뒤에는 틀린 선택지가 왜 성립하지 않는지도 설명해 보세요.

부분 집계와 키 쏠림을 함께 보기

거래 10억 건의 지역별 합계를 구할 때 모든 거래를 한 곳으로 모으기보다 각 노드에서 지역별 부분 합계를 만든 뒤 합칩니다.100개 노드에 지역 20개라면 최종 전달량을 부분 합계 수준으로 줄일 수 있습니다. 다만 평균처럼 부분 결과를 단순 평균할 수 없는 집계는 합계와 건수를 함께 전달해야 합니다.

첫 노드의 평균 10·건수 1,두 번째 노드의 평균 20·건수 9라면 전체 평균은(10×1+20×9)/10=19입니다. 두 평균을 단순 평균한 15와 다릅니다. 분산·고유 개수 같은 지표는 병합 가능한 상태를 어떻게 보존할지 추가 검토합니다.

대부분 거래가 서울 키 하나에 몰리면 재분배 후 한 노드에 부하가 집중될 수 있습니다. 부분 집계·키 분할·다단계 병합 등으로 완화할 수 있지만 결과 중복과 최종 결합 규칙을 검증해야 합니다. 노드 수만 늘린다고 한 키의 직렬 작업이 자동 분산되는 것은 아닙니다.

분산 결과를 collect로 한 노드에 가져오는 단계도 점검합니다. 작은 요약표는 가능하지만 수백GB 상세를 모으면 드라이버 메모리가 병목이 됩니다. 필요한 열·행·집계만 가져오고 중간 결과 크기와 네트워크 이동을 측정합니다.

핵심 개념 확인 — 객관식 5문제

설명을 읽은 뒤 아래 다섯 문항을 풀어 보세요. 정답을 고르고 틀린 선택지의 오류도 설명할 수 있으면 이 단원의 기준을 이해한 것입니다.

문제 1

분산 저장·분산 컴퓨팅·클라우드에서 분산 파일과 복제에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 잘못된 삭제는 복제될 수 없다.
2. ② 복제는 장애 대응에 유리하지만 백업을 완전히 대신하지 않는다.
3. ③ 복제는 저장 비용을 항상 줄인다.
4. ④ 메타데이터는 어떤 구조에서도 필요 없다.

문제 2

분산 저장·분산 컴퓨팅·클라우드에서 MapReduce와 셔플에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 분산 연산에는 통신 비용이 없다.
2. ② 노드 2배면 모든 작업이 정확히 2배 빠르다.
3. ③ 셔플은 화면 색상이다.
4. ④ 셔플은 같은 키의 자료를 모으기 위한 재분배다.

문제 3

분산 저장·분산 컴퓨팅·클라우드에서 Spark와 지연 평가에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 캐시에는 비용이 없다.
2. ② Spark는 디스크를 절대 쓰지 않는다.
3. ③ collect는 큰 결과를 한 노드에 모으는 위험이 있다.
4. ④ collect는 자료를 더 많이 분산한다.

문제 4

분산 저장·분산 컴퓨팅·클라우드에서 NoSQL과 CAP에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① CAP는 모든 상황에서 정확히 두 속성만 있다는 뜻이다.
2. ② 문서형은 관계를 표현할 수 없다.
3. ③ 분할 상황에서 일관성과 가용성의 보장 범위를 검토한다.
4. ④ NoSQL은 모든 제품에서 트랜잭션이 불가능하다.

문제 5

분산 저장·분산 컴퓨팅·클라우드에서 클라우드 서비스 모델에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① IaaS는 완성된 문서 앱만 뜻한다.
2. ② 자동 확장은 언제나 무료다.
3. ③ 클라우드에서도 데이터 권한과 설정 책임을 확인한다.
4. ④ SaaS면 모든 보안 책임이 없다.

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