온프레미스와 클라우드 간 데이터 동기화 설계 사례 AI 생성 이미지: 온프레미스와 클라우드 간 데이터 동기화 설계 사례 문제 정의 — 온프레미스와 클라우드 동기화의 핵심 과제 비즈니스 목표, 데이터 특성, 성능과 가용성 요구를 명확히 구분하지 않으면 설계 단계부터 운영까지 비용과 리스크가 빠르게 커집니다. 핵심은 각 데이터에 대해 필요한 일관성 수준과 지연 허용치, 가용성을 명확히 규정하는 것입니다. 실무 체크리스트: 우선순위·일관성 수준·RPO·RTO·보안·네트워크 제약을 정리하면 온프레미스와 클라우드 간 데이터 동기화 설계 사례를 적용할 때 판단이 빨라집니다. 비즈니스 목표 — 실시간 분석, 재해복구, 지리적 분산, 규제 준수(로그 보존·암호화) 등 우선순위 정의 데이터 유형 — 트랜잭셔널(ACID 요구), 이벤트·로그(append-only), 대용량 파일(배치 전송), 메타데이터(작고 잦은 업데이트) 성능·가용성 요구 — RPO·RTO 목표, 최대 허용 지연(예: 1초/수분/시간), 처리량(입출력 IOPS·대역폭), SLA와 오프라인 모드 지원 여부 운영 제약 — 네트워크 대역폭과 비용, 보안(전송·저장 암호화·접근 통제), 충돌 해결 전략, 모니터링·알림 체계 요구사항과 제약조건 수집 — 일관성·복구·규제 관점 동기화 설계 초기에 RPO, RTO와 일관성 목표를 명확히 정리해야 한다. RPO는 허용 가능한 데이터 손실 기간(예: 초·분·시간)을, RTO는 복구 완료 목표 시간을 의미하며 이를 SLA에 매핑한다. 네트워크 대역폭·지연·비용 제약은 실시간 CDC와 배치 복제 방식 선택에 직접적인 영향을 준다. 실무에서는 온프레미스와 클라우드 간 데이터 동기화 설계 사례를 참고해 현실 제약을 반영하는 것이 도움이 된다. 일관성 모델: 서비스별로 강한 일관성(트랜잭션 원자성 필요), 최종 일관성(비동기 복제), 또는 인과관계 보장 여부를 분류한다. 충돌 해결 전략은 타임스탬프, 벡터 클럭, 또는 비즈니스 룰 등...