(A) Dynamic Access Strategy for Distributed Database Systems Based on Reliability Evaluation

국문 초록 (Abstract)

분산 데이터베이스 환경에서는 네트워크 지연, 복제 지연(replication lag), 리전 간 전파 지연 등으로 인해 단일 지표만으로 데이터 신뢰성을 판단하기 어렵다. 특히 MongoDB Replica Set에서 Secondary 읽기는 성능 이점이 있으나, 복제 지연이 커질 경우 사용자 관점에서는 “오래된 데이터 제공”이라는 형태의 신뢰성 저하가 발생할 수 있다. 그럼에도 운영 현장에서는 지연, 오류율, 리소스 사용률 등 파편화된 모니터링 지표를 종합해 읽기 전략을 결정해야 하며, 이를 정량적으로 통합하는 기준이 부족하다.
본 연구는 MongoDB Replica Set을 대상으로, 읽기 전략의 안정성과 데이터 신선도(freshness)를 함께 평가·제어하기 위한 다층 신뢰성 모델(MLRM)과 이를 단일 수치로 통합한 R-Score를 제안한다. 제안 모델은 신뢰성을 (1) 복제 구조의 상태를 반영하는 구조(Structural) 계층, (2) 변경 이벤트 전달 품질을 반영하는 전파(Propagation) 계층, (3) 사용자 읽기 결과의 시간적 유효성을 반영하는 유효성(Validity) 계층으로 분해한다. 각 계층은 복제 지연, Change Streams 기반 전파 지연, 읽기 결과의 staleness 등을 정규화해 점수화하며, 유효성 계층은 staleness 증가에 따른 품질 저하를 감쇠 모델로 반영한다. 최종적으로 계층 점수를 가중 결합해 R-Score를 산출하고, 관측 신호를 기반으로 예측 R-Score(preR)를 계산하여 읽기 대상(Primary/Secondary)을 전환하는 적응형 제어 신호로 활용한다.
검증을 위해 클라우드 VM 환경에서 Replica Set을 구성하고 Secondary에 네트워크 지연을 주입해 복제 지연을 단계적으로 악화시키는 실험을 수행하였다. 비교 대상은 (H1)preR 복제 상태와 무관하게 항상 Secondary에서 읽는 정적 전략과, (H2) 이 임계값 이하로 하락하면 Primary로 읽기를 전환하는 적응형 전략이다. 실험 결과, 지연이 경미한 조건에서는 두 전략의 R-Score가 유사했으나, 지연이 커지는 조건에서는 정적 Secondary-read 전략에서R-Score가 크게 저하된 반면, 적응형 전략은 읽기 전환을 통해 staleness를 억제하여 높은 R-Score를 유지하였다. 계층별 분석에서는 구조·전파 계층은 환경 변화 신호를 탐지하는 역할을, 유효성 계층은 사용자 관점의 품질 저하를 직접 반영하는 역할을 수행함을 확인하였다.
본 연구는 분산 데이터베이스 신뢰성을 구조–전파–유효성의 인과적 다층구조로 모델링함으로써 관측 가능성과 제어 가능성을 동시에 확보하고, MongoDB 운영에서 읽기 전략 전환 정책을 정량적으로 설계할 수 있는 지표(R-Score)와 절차를 제시한다. 향후에는 다양한 토폴로지(멀티 리전/WAN), 장애 유형(손실·지터·분할·리더 재선출), 복합 워크로드로 확장하고, 서비스 목적에 따른 가중치·임계값 자동 최적화로 발전시킬 필요가 있다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. Introduction 1
• A. Background and Motivation 1
• B. Research Objectives and Contributions 5
• C. Significance and Organization of the Study 8
• Ⅱ. Related Work 12
• A. Database Reliability and Traditional Models 12
• B. Consistency in Distributed Environments and the CAP Theorem 16
• C. Research on Tunable Consistency and Post-hoc Consistency 19
• D. Fault Tolerance and Experimental Studies on Atomicity 21
• E. Lack of an Integrated Reliability Framework and the Positioning of This Study 22
• Ⅲ. Conceptual Framework and Evaluation Metrics of the Multi-Layer Reliability Model 28
• A. Conceptual Foundation of the Multi-Layer Reliability Model 28
• B. Layered Model and Evaluation Metrics 31
• C. Integrated Reliability Index (R-Score) 36
• Ⅳ. Experimental Design and Implementation Environment 39
• A. Overview of the Experimental Design 39
• B. Experimental Environment Configuration 41
• C. Dataset Construction 43
• D. Experimental Design 44
• E. Data Collection and Post-processing 48
• F. Reliability Assurance and Validation Procedures 49
• G. Summary 50
• V. Experimental Results and Analysis 51
• A. Analysis Overview 51
• B. R-Score Variation Across Latency Levels 52
• C. Layer-wise Score Decomposition 54
• D. Exponential Decay of Data Validity 56
• E. Analysis of H1: Validity of the R-Score Scale 58
• F. Analysis of H2: Utility of the R-Score Scale 61
• G. Summary 64
• ⅤI. Conclusion 68
• A. Summary of the Thesis 68
• B. Academic and Practical Implications 69
• C. Limitations 71
• D. Future Work and Recommendations 74
• 참고문헌 75
• Abstract 81