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대기 서버에 완벽한 데이터베이스 복사본을 이용하여 데이터베이스의 이중화를 유지합니다. 또한 클러스터링에 비해 약 3초 미만의 시간 내에 서비스가 이어집니다. 그리고, 특별한 장비의 요구 사항이 없습니다. 그렇기 때문에 네트워크에 연결되어 있는 일반적인 저 사양의 장비로 훌륭하게 데이터가 용성을 구현할 수 있습니다. 또한 구현도 쉽습니다. 그리고, 문제가 발생하면 자동으로 서버의 역할을 교대하여 서비스를 유지합니다. 이럴 때 데이터베이스 서버에 연결된 클라이언트 측에서는 어떤 서버를 사용하는지 모르는 상태에서 서버의 변경이 가능합니다.<ref>라이언곰돌이푸, 〈[http://www.dbguide.net/db.db?cmd=view&boardUid=13834&boardConfigUid=9&categoryUid=216&boardIdx=73&boardStep=1 데이터베이스 미러링]〉, 《티스토리》, 2019-09-01</ref>
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대기 서버에 완벽한 데이터베이스 복사본을 이용하여 데이터베이스의 이중화를 유지한다. 또한 클러스터링에 비해 약 3초 미만의 시간 내에 서비스가 이어진다. 그리고, 특별한 장비의 요구 사항이 없다. 그렇기 때문에 네트워크에 연결되어 있는 일반적인 저 사양의 장비로 훌륭하게 데이터가 용성을 구현할 수 있다. 또한 구현도 쉽다. 그리고, 문제가 발생하면 자동으로 서버의 역할을 교대하여 서비스를 유지한다. 이럴 때 데이터베이스 서버에 연결된 클라이언트 측에서는 어떤 서버를 사용하는지 모르는 상태에서 서버의 변경이 가능하다.
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2020년 8월 10일 (월) 14:33 판

미러사이트(mirror site)란 여러 사이트를 간접적으로 찾아갈 수 있게 홈페이지에 구축된 웹 주소이다. 자신이 제공하는 정보가 아니더라도 다른 사이트에 필요한 정보가 있다면 자신의 홈페이지를 찾는 사용자들에게 그 주소를 연결시켜 줌으로써 정보를 제공할 수 있다.

개요

다른 웹사이트의 콘텐츠를 그대로 복사하여 갖고 있는 사이트를 말한다. 이런 식으로 웹사이트의 파일을 동기화하는 것을 미러링이라고 부른다. 미러링의 목적은 데이터의 안정적 보존 및 본 서버에 문제가 생겼을 경우에 대한 대비이다. 미러링을 함으로써 엔하위키 미러, 나무위키 미러처럼 본 서버의 접속자를 분산하거나 해당 웹페이지를 빠르고 가볍게 접속할 수 있다. 본래 트래픽 감당과 빠른 접속을 위해 코드나 디자인이 간결하게 만들어지는 것이 특징이며, 그 기반을 둔 사이트를 본관이라고 지칭하기도 한다. 시스템에 의해 전자동으로 저장되는지, 사람이 직접 저장하는지에 따라 미러링과 아카이브로 나뉘기도 한다. 사람이 수동으로 하는 아카이브로 박제하는 것은 위법이 아니다. 다만 본관 사이트의 허가를 받지 않은 무단 불법 미러링은 위법이라고 판결이 났다. 대표적인 예시로서 엔하위키 미러가 있다. 주요 소프트웨어 개발사들은 대체로 사용자들의 다운로드 편의를 제공하기 위해 전 세계적으로 여러 개의 미러 사이트들을 운영한다.[1]

특징

대기 서버에 완벽한 데이터베이스 복사본을 이용하여 데이터베이스의 이중화를 유지한다. 또한 클러스터링에 비해 약 3초 미만의 시간 내에 서비스가 이어진다. 그리고, 특별한 장비의 요구 사항이 없다. 그렇기 때문에 네트워크에 연결되어 있는 일반적인 저 사양의 장비로 훌륭하게 데이터가 용성을 구현할 수 있다. 또한 구현도 쉽다. 그리고, 문제가 발생하면 자동으로 서버의 역할을 교대하여 서비스를 유지한다. 이럴 때 데이터베이스 서버에 연결된 클라이언트 측에서는 어떤 서버를 사용하는지 모르는 상태에서 서버의 변경이 가능하다.

서버역할
역할 설명
Principal Server (주 서버) 데이터베이스를 가지고 서비스를 운영하는 서버
Mirror Server(미러서버) 주 서버의 데이터베이스의 복사본을 유지하는 서버
Witness Server(감시서버) 서버간의 연결과 주 서버의 문제 발생시 자동적으로 문제점을 해결하는 서버
'세종기술'은 글로벌 기업입니다.

[2]

각주

  1. 미러 사이트 나무위키 - https://namu.wiki/w/%EB%AF%B8%EB%9F%AC%20%EC%82%AC%EC%9D%B4%ED%8A%B8
  2. 라이언곰돌이푸, 〈데이터베이스 미러링〉, 《티스토리》, 2019-09-01

참고자료

같이 보기

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