데이터 시스템 용어 정리
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신뢰성 (Reliability) |
하드웨어나 소프트웨어의 결함, 에러와 같은 역경에 직면해도 시스템이 올바르게 동작하는가 |
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결함성 (fault-tolerant) |
시스템에서 잘못될 수 있는 일인 결함을 예측하고 대처할 수 있는 능력 |
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결함 (fault) |
시스템의 사양에서 벗어난 요소 |
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장애 (failure) |
필요한 서비스를 제공 못하고, 시스템이 멈춘 상태 |
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카오스 몽키 (Chaos-Monky) |
넷플릭스의 테스트 방법의 일종으로, 시스템의 구성 중 하나의 혹은 여러 프로세스를 임의로 죽여 결함을 일으켜 테스트하는 방법 |
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확장성 (Scalability) |
데이터, 트래픽의 양, 복잡도 증가를 위해 시스템이 확장할 수 있는가 |
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부하 매개변수 (load parameter) |
시스템의 현재 부하를 기술하고, 부하 성장 (부하가 늘어날 시) 시 논의할만한 수치 |
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처리량 (Throughput) |
초당 처리할 수 있는 레코드의 수나 데이터에 작업할 때 걸리는 시간 |
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응답시간 (response time) |
클라이언트가 요청을 보내고 응답을 받을때까지 걸리는 시간 |
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지연시간 (latency) |
응답시간과 비슷하지만, 실제 처리 시간 외에도, 네트워크나 큐 지연시간을 포함한 대기 (휴기, latent)시간을 의미한다 |
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용량확장 (scaling up) / 수직 확장 (vertical scaling) |
조금 더 강력한 장비 (램, CPU등의 리소스면에서)로 이동 |
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규모확장 (scaling out) / 수평확장 (horizontal scaling) |
다수의 낮은 사양의 장비에 부하를 분산하는 방법, 즉 장비를 추가 클러스터링 하는 방법 |
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탄력적 (elastic) |
부하가 증가하면 이를 감지하고 자원을 자동으로 추가하는 시스템 |
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유지보수성 (Maintainability) |
다양한 사람이 시스템에서 작업하고, 새로운 기능을 추가하거나 운영하는 면에 있어, 거쳐간 혹은 거쳐갈 모든 사람이 생산적으로 작업할 수 있는가 |
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운용성 (operability) |
시스템을 원활하게 운영할 수 있음, 자동화가 중요함 |
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단순성 (simplicity) |
시스템의 복잡도를 제거하여 이해하기 쉽게 함 |
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발전성 (evolvability) |
이후 시스템의 변경 (고도화)가 쉬움 = 유연성 (extensibility), 수정가능성 (modifiability), 적응성 (plasticity) |