| 2020 정보처리기사 (필기) | 3. 데이터베이스 구축 - 물리 데이터베이스 설계

85. 사전 조사 분석

 

물리 데이터베이스 설계

논리적 DB를 디스크 등의 물리적 저장장치에 저장할 수 있는 물리적 구조의 데이터로 변환하는 과정

- 저장 레코드 양식 설계, 레코드 집중의 분석 및 설계, 접근 경로 설계 등

- 물리적 DB 구조의 기본적인 데이터 단위는 저장 레코드

- 물리적 DB 구조는 여러 가지 타입의 저장 레코드 집합이라는 면에서 단순한 파일과 다름

 

• 물리적 설계 옵션

- 반응시간 : 트랜잭션 수행을 요구한 시점부터 처리 결과를 얻을 때까지의 경과 시간

- 공간 활용도 : 데이터베이스 파일과 액세스 경로 구조에 의해 사용되는 저장공간의 양

- 트랜잭션 처리량  : 단위시간 동안 데이터베이스 시스템에 의해 처리될 수 있는 트랜잭션의 평균 개수

 

 

• 데이터 명명 규칙 파악

데이터 명명은 조직마다 다를 수 있어 물리 DB 모델의 설계 전 파악해야 한다.

- 물리 DB 설계와 논리 DB 설계에 적용되는 명명 규칙은 서로 일관성을 유지해야 한다

- 도메인과 데이터 사전에 대한 지식이 필요하다.

- 중복 구축 등 방지 가능 

 

 

• 시스템 자원 파악

시스템 자원은 DB 설치에 영향을 미칠 수 있는 물리적인 요소들로, 사전에 미리 파악해야한다.

 

 

• 데이터베이스 관리 요소 파악

DB 시스템의 환경에 따라 관리 요소가 달라질 수 있음으로 파악해야 한다. 

- DB 관리 요소 파악 후 이를 기반으로 DB 시스템 조사 분석서 작성

- 시스템 조사 분석서를 기반으로 아래 표와 같은 특성을 파악

데이터 베이스 구조	DB 구조에 따라 문제 발생 시 대응 방법이 다르므로 서버와 DB의 구조 등 파악
이중화 구성	문제 발생에 대비해 동일한 DB 복제해 관리하는 이중화 구성 파악
분산 데이터베이스	분산 DB는 물리적 재해 및 파손 등 데이터 유실 최소화 가능. 장애로 인한 데이터 유실 복구에 효과적 이므로 DB의 분산 구조 파악
접근 제어/ 접근 통제	DB는 접근 가능한 사용자의 권한 남용으로 인한 정보 유출 및 변조가 빈번하게 발생하므로 DB의 접근 제어 방법 등을 파악
DB 암호화	데이터 암호화, 암호화 키에 대한 인증 등을 통해 데이터 유출 시 데이터의 복호화를 어렵게 하므로 DB 암호화의 특성 파악

 

 

86. 데이터베이스 저장 공간 설계

 

테이블

DB의 가장 기본적인 객체, 로우 (Row, 행)와 칼럼 (Column, 열)으로 구성되어 있다.

- 테이블은 논리 설계 단계의 개체에 대응하는 객체

 

• 테이블의 종류

1. 일반 테이블

대부분의 DBMS에서 사용되는 표준 테이블

 

2. 클러스터드 인덱스 테이블 (Clustered Index Table)

기본키나 인덱스키의 순서에 따라 데이터가 저장되는 테이블

- 접근 경로 단축

 

3. 파티셔닝 테이블 (Partitioning Table)

대용량의 테이블을 작은 논리적 단위인 파티션으로 나눈 테이블

- 대용량의 데이터 효과적으로 관리, 파티션 키를 잘못 구성하면 성능 저하 등 역효과를 초래

- 범위 분할, 해시 분할, 조합 분할 등으로 나뉨

범위 분할	지정한 열의 값을 기준으로 분할
해시 분할	해시 함수를 적용한 결과 값에 따라 분할
조합분할	범위 분할로 분할한 후 해시 함수를 적용하여 다시 분할

 

5. 외부 테이블 (External Table)

일반 테이블처럼 이용할 수 있는 외부 파일, 객체로 존재

- 데이터웨어하우스에서 ETL 등의 작업에 유용

데이터 웨어하우스 (Data Warehouse) : 조직이나 기업체의 중심이 되는 주요 업무 시스템에서 추출되어 새로 생성된 DB

ETL (Extraction, Transformation, Loading) : 데이터 웨어하우스를 사용하여 추출, 변환, 적재하는 일련의 모든 과정

 

 

6. 임시 테이블 (Temporary Table)

트랜잭션이나 세션별로 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 테이블

- 트랜잭션이 종료되면 삭제됨

- 임시로 사용하는 테이블

트랜잭션 : DB의 상태를 변환시키는 논리적 기능을 수행하기 위한 작업의 단위

 

 

칼럼 (Column)

테이블의 열을 구성. 데이터 타입, 길이 등으로 정의

 

 

테이블스페이스 (Tablespace) 

테이블이 저장되는 논리적인 영역

- 테이블 저장 시. 논리적으로는 테이블스페이스에 저장, 물리적으로는 테이블스페이스와 연관된 데이터 파일에 저장

- 투명성 보장

투명성 : 사실의 존재 여부를 염두에 두지 않아도 되는 성질

 

 

87. 트랜잭션 분석 / CRUD 분석

 

트랜잭션 (Transaction) 

DB의 상태를 변환시키는 하나의 논리적 기능을 수행하기 위한 작업의 단위, 일련의 연산

- DB 시스템에서 병형 제어 및 회복 작업 시 처리되는 작업의 논리적 단위

 

• 트랜잭션의 특성

무결성을 보장하기 위해 DBMS의 트랜잭션이 가져야 할 특성

Atomicity (원자성)	모든 명령은 반드시 완벽히 수행되어야 하며, 오류가 하나라도 발생하면 트랜잭션 전부가 취소
Consistency (일관성)	실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성 있는 DB 상태로 변환
Isolation (독립성, 고립성)	트랜잭션 실행 중 다른 트랜잭션의 연산이 끼어들 수 없음
Durability (영속성, 지속성)	성공적으로 완료된 트랜잭션의 결과는 영구적으로 반영

 

• 트랜잭션 분석

CRUD 매트릭스를 이용해 트랜잭션 분석

- 업무 개발 담당자가 수행

- 프로세스가 과도하게 접근하는 테이블을 확인해 분산을 통한 성능 향상 가능

 

 

• 트랜잭션 분석서

단위 프로세스와 CURD 매트릭스 이용해 작성

- 구성요소에는 단위 프로세스, CRUD연산, 테이블명, 칼럼명, 테이블 참조 회수, 트랜잭션 수, 발생 주기 등이 있다.

 

 

CRUD (Create Read Update Delete) 분석

데이터베이스 테이블에 변화를 주는 트랜잭션의 CRUD연산에 대해 CRUD 매트릭스를 작성하여 분석

- 테이블에 저장되는 데이터 양 유추 가능

- 트랜잭션의 부하가 집중되는 DB 채널을 파악하고 분산, 오류 방지 가능

 

• CRUD 매트릭스 

행(ROW)에는 프로세스를, 열(Column)에는 테이블을, 행과 열이 만나는 위치에는 프로세스가 테이블에 발생시키는 변화를 표시하는 업무 프로세스와 데이터 간 상관 분석표

- 우선순위 : C > D > U > R 

 

88. 인덱스 설계

 

인덱스 (index)

데이터 레코드를 빠르게 접근하기 위해 <키 값, 포인터> 쌍으로 구성되는 데이터 구조

TABLE SCAN : 테이블에 있는 모든 레코드를 순차적으로 읽는 것, 인덱스가 없거나 분포도가 넓은 데이터를 검색할 때 사용

 

클러스터드 인덱스 (Clustered index)

- 인덱스 키의 순서에 따라 데이터가 정렬되어 저장되는 방식

- 한 개의 릴레이션에 하나의 인덱스만 생성할 수 있음

 

넌-클러스터드 인덱스 (Non-Clustered index)

- 인덱스의 키 값만 정렬되어 있을 뿐 실제 데이터는 정렬되지 않는 방식

- 한 개의 릴레이션에 여러 개의 인덱스를 만들 수 있음

 

 

• 인덱스 종류

1. 트리 기반 인덱스

인덱스를 저장하는 블록들이 트리 구조를 이루는 것

- B 트리 인덱스, B+ 트리 인덱스가 있음

 

2. 비트맵 인덱스

칼럼의 데이터를 Bit 값인 0 또는 1로 변환하여 인덱스 키로 사용하는 방법

- 목적은 키 값을 포함하는 로우(Row)의 주소를 제공하는 것

- 분포도가 좋은 칼럼에 적합, 성능 향상

- 효율적인 논리 연산 가능, 저장공간 작음, 압축 효율 좋음.

 

3. 함수 기반 인덱스

칼럼의 값 대신 칼럼에 특정 함수나 수식을 적용하여 산출된 값을 사용하는 것

 

4. 비트맵 조인 인덱스

다수의 조인된 객체로 구성된 인덱스

 

5. 도메인 인덱스

개발자가 필요한 인덱스를 직접 만들어서 사용, 확장형 인덱스

 

 

• 인덱스 설계 순서

① 인덱스의 대상 테이블이나 칼럼 등을 선정

② 인덱스의 효율성을 검토하여 인덱스 최적화 수행

③ 인덱스 정의서 작성

 

 

89. 뷰 (View) 설계

 

뷰 (View)

사용자에게 접근이 허용된 자료만을 제한적으로 보여주기 위해 하나 이상의 기본 테이블로부터 유도된, 이름을 가지는 가상 테이블

- 사용자에게는 있는 것처럼 간주됨

 

• 뷰 (View)의 특징

- 기본 테이블로부터 유도된 테이블이기 때문에 기본 테이블과 같은 형태의 구조를 사용, 조작도 기본 테이블과 거의 같음

- 저장장치 내에 물리적으로 존재하지 않음

- 데이터의 논리적 독립성 제공

- 필요한 데이터만 뷰로 정의해 처리할 수 있기 때문에 관리가 용이하고 명령문 간단해짐

- 뷰를 통해서만 데이터에 접근하게 하면 뷰에 나타나지 않는 데이터를 안전하게 보호하는 효율적인 기법으로 사용할 수 있음

- 뷰가 정의된 기본 테이블이나 뷰를 삭제하면 그 테이블이나 뷰를 기초로 정의된 다른 뷰도 자동으로 삭제됨

- 기본 테이블의 기본키를 포함한 속성(열) 집합으로 뷰를 구성해야만 삽입, 삭제, 갱신 연산이 가능

 

 

• 뷰(View)의 장단점

장점	단점
- 논리적 데이터 독립성을 제공 - 동일 데이터에 대해 동시에 여러 사용자의 상이한 응용이나 요구를 지원해 줌 - 사용자의 데이터 관리를 간단하게 해 줌 - 접근 제어를 통한 자동 보안이 제공됨	- 독립적인 인덱스를 가질 수 없음 - 뷰의 정의를 변경할 수 없음 - 뷰로 구성된 내용에 대한 삽입, 삭제, 갱신 연산에 제약이 따름

 

• 뷰 설계 순서

① 대상 테이블 선정

② 대상 칼럼 선정

③ 정의서 작성

 

 

90. 클러스터 설계

 

클러스터 (Cluster)

데이터 저장 시 데이터 액세스 효율을 향상하기 위해 동일한 성격의 데이터를 동일한 데이터 블록에 저장하는 물리적 저장 방법

 

 

 

• 클러스터 (Cluster)의 특징

- 클러스터링 된 테이블은 데이터 조회 속도는 향상하지만 데이터 입력, 수정, 삭제 성능은 저하함

- 클러스터는 데이터의 분포도가 넓을수록 유리 ( 인덱스는 분포도가 좁을수록 유리 )

- 데이터 분포도가 넓은 테이블을 클러스터링 하면 저장 공간을 절약할 수 있음

- 대용량을 처리하는 트랜잭션은 전체 테이블을 스캔하는 일이 자주 발생하므로 클러스터링을 하지 않는 것이 좋음

- 파티셔닝 된 테이블에 클러스터링 불가능

파티셔닝 : 대용량의 테이블이나 인덱스를 작은 논리적 단위인 파티션으로 나누는 것

- 클러스터링을 하면 비슷한 데이터가 동일한 데이터 블록에 저장되기 때문에 디스크 I/O 횟수 감소

- 클러스터링 된 테이블에 클러스터드 인덱스를 생성하면 접근 성능이 향상됨

 

 

• 클러스터 대상 테이블

- 분포도가 넓은 테이블

- 대량의 범위를 자주 조회하는 테이블

- 입력, 수정, 삭제가 자주 발생하지 않는 테이블

- 자주 조인되어 사용되는 테이블

- ORDER BY, GROUP BY, UNION이 빈번한 테이블

 

 

91. 파티션 설계

 

파티션 (Partition)

대용량의 테이블이나 인덱스를 작은 논리적 단위인 파티션으로 나누는 것

 

 

• 파티션의 장단점

장점	- 데이터 접근 시 액세스 범위를 줄여 쿼리 성능 향상됨 - 파티션 별로 데이터가 분산되어 저장되므로 디스크의 성능이 향상됨 - 파티션별로 백업 및 복구를 수행하므로 속도가 빠름 - 시스템 장애 시 데이터 손상 정도를 최소화할 수 있음 - 데이터 가용성이 향상됨 - 파티션 단위로 입출력을 분산시킬 수 있음
단점	- 하나의 테이블을 세분화하여 관리하므로 세심한 관리가 요구됨 - 테이블 간 조인 비용 증가 - 용량이 적은 테이블에 파티셔닝을 수행하면 오히려 성능이 저하됨

 

• 파티셔닝 방식에 따른 파티션의 종류

범위 분할 (Range Partitioning)	지정한 열의 값을 기준으로 분할
해시 분할 (Hash Partitioning)	해시 함수를 적용한 결과 값에 따라 분할 - 특정 파티션에 데이터가 집중되는 범위 분할의 단점을 보완한 것 - 데이터를 고르게 분산할 때 유용 - 특정 데이터가 어디에 있는지 판단할 수 없음
조합 분할 (Composite Partitioning)	범위 분할로 분할한 후 해시 함수를 적용하여 다시 분할 - 범위 분할한 파티션이 너무 커서 관리가 어려울 때 유용

 

 

인덱스 파티션

파티션 된 테이블의 데이터를 관리하기 위해 인덱스를 나눈 것

 

• 파티션된 테이블의 종속 여부에 따라

- Local Partitioned Index : 테이블 파티션과 인덱스  파티션이 1:1 대응되도록 파티셔닝 

- Global Partitioned Index : 테이블 파티션과 인덱스 파티션이 독립적으로 구성되도록 파티셔닝

 

• 인덱스 파티션 키 칼럼의 위치에 따라

- Prefixed Partitioned Index : 인덱스 파티션 키와 인덱스 첫 번째 칼럼이 같음

- Non-Prefixed Partitioned Index : 인덱스 파티션키와 인덱스 첫 번째 컬럼이 다름

 

 

93. 분산 데이터베이스 설계

 

분산 데이터베이스

논리적으로는 하나의 시스템에 속하지만 물리적으로는 네트워크를 통해 연결된 여러 개의 컴퓨터 사이트에 분산되어 있는 데이터베이스

 

 

• 분산 데이터베이스의 구성 요소

분산 처리기	자체적으로 처리 능력을 가지며, 지리적으로 분산되어 있는 컴퓨터 시스템을 말함
분산 데이터베이스	지리적으로 분산되어 있는 데이터베이스로서 해당 지역의 특성에 맞게 데이터베이스가 구성됨
통신 네트워크	분산 처리기들을 통신망으로 연결하여 논리적으로 하나의 시스템처럼 작동하도록 하는 통신 네트워크

 

 

• 분산 데이터베이스 설계 시 고려 사항

- 작업 부하의 노드별 분산 정책

- 지역의 자치성 보장 정책

- 데이터의 일관성 정책

- 사이트나 회선의 고장으로부터의 회복 기능

- 통신 네트워크를 통한 원격 접근 기능

 

• 분산 데이터베이스의 목표

- 위치 투명성 (Location Transparency) : 액세스 하려는 데이터베이스의 실제 위치를 알 필요 없이 단지 데이터베이스의 논리적인 명칭만으로 액세스 할 수 있음

- 중복 투명성 (Replication Transparency) : 동일 데이터가 여러 곳에 중복되어 있더라도 사용자는 마치 하나의 데이터만 존재하는 것처럼 사용하고, 시스템은 자동으로 여러 자료에 대한 작업을 수행함

- 병행 투명성 (Concurrency Transparency) : 분산 데이터베이스와 관련된 다수의 트랜잭션들이 동시에 실현되더라도 그 트랜잭션의 결과는 영향을 받지 않음

- 장애 투명성 (Failure Transparency) : 트랜잭션, DBMS, 네트워크, 컴퓨터 장애에도 불구하고 트랜잭션을 정확하게 처리함

투명성 : 어떤 사실이 존재함에도 마치 투명해서 보이지 않는 것처럼, 사실의 존재 여부를 염두에 두지 않아도 되는 성질

 

 

• 분산 데이터베이스의 장단점

장점	단점
- 지역 자치성이 높음 - 자료의 공유성이 향상됨 - 분산 제어가 가능 - 시스템 성능이 향상됨 - 중앙 컴퓨터의 장애가 전체 시스템에 영향을 끼치지 않음 - 효율성과 융통성이 높음 - 신뢰성 및 가용성이 높음 - 점진적 시스템 용량 확장이 용이함	- DBMS가 수행할 기능이 복잡함 - 데이터베이스 설계가 어려움 - 소프트웨어 개발 비용이 증함 - 처리 비용이 증가함 - 잠재적 오류가 증가함

 

 

• 분산 데이터베이스 설계 

분산 데이터베이스 설계는 애플리케이션이나 사용자가 분산되어 저장된 데이터에 접근하게 하는 것을 목적으로 함

- 분산 설계 방법에는 테이블 위치 분산, 분할, 할당이 있음

 

 

94. 데이터베이스 이중화 / 서버 클러스터링

 

데이터베이스 이중화 (Database Replication)

오류로 인한 데이터베이스 서비스 중단이나 물리적 손상 발생 시 이를 복구하기 위해 동일한 데이터베이스를 복제하여 관리하는 것

- 데이터베이스에 문제 발생 시 복제된 데이터베이스를 이용하여 즉시 문제를 해결할 수 있음

- 손쉽게 백업 서버를 운영할 수 있음

- 애플리케이션을 여러 개의 데이터베이스로 분산시켜 처리하므로 데이터베이스의 부하를 줄임

 

 

•변경 내용의 전달 방식에 따른 데이터베이스 이중화의 분류 

Eager 기법	트랜잭션 수행 중 데이터 변경이 발생하면 이중화된 모든 데이터베이스에 즉시 전달하여 변경 내용이 즉시 적용되도록 하는 기법
Lazy 기법	트랜잭션의 수행이 종료되면 변경 사실을 새로운 트랜잭션에 작성하여 각 데이터베이스에 전달되는 기법, 데이터베이스마다 새로운 트랜잭션이 수행되는 것으로 간주됨

 

• 데이터베이스 이중화 구성 방법 

활동-대기(Active-Standby) 방법	- 한 DB가 활성 상태로 서비스하고 있으면 다른 DB는 대기하고 있다가 활성 DB에 장애가 발생하면 대기 상태에 있던 DB가 자동으로 모든 서비스를 대신 수행 함 - 구성 방법과 관리가 쉬어 많은 기업에서 이용됨
활동-활동(Active-Active) 방법	- 두 개의 DB가 서로 다른 서비스를 제공하다가 둘 중 한쪽 DB에 문제가 발생하면 나머지 다른 DB가 서비스를 제공 - 두 DB가 모두 처리를 하기 때문에 처리율이 높지만 구성 방법 및 설정 복잡

 

서버 클러스터링 (Clustering)

두 대 이상의 서버를 하나의 서버처럼 운영하는 기술

- 고가용성 클러스터링 : 하나의 서버에 장애 발생 시 다른 서버가 받아 처리하여 서비스 중단을 방지하는 방식

- 병렬 처리 클러스터링 : 전체 처리율을 높이기 위해 하나의 작업을 여러 개의 서버에서 분산하여 처리하는 방식

 

로드 밸런서 (Load Balancer) : 특성 서버에 집중되는 부하를 덜기 위해 여러 개의 서버로 부하를 분산시키는 네트워크 서비스

 

 

95. 데이터베이스 보안 / 암호화

 

데이터베이스 보안

데이터베이스의 일부분 또는 전체에 대해서 권한 없는 사용자가 액세스하는 것을 금지하기 위해 사용되는 기술

 

 

암호화 (Encryption)

데이터를 보낼 때 송신자가 지정한 수신자 이외에는 그 내용을 알 수 없도록 평문을 암호문으로 변환하는 것

- 암호화 (Encryption) 과정 : 암호화되지 않은 평문을 정보 보호를 위해 암호문으로 바꾸는 과정

- 복호화 (Decryption) 과정 : 암호문을 원래의 평문으로 바꾸는 과정

 

 

⦁ 암호화 기법

1. 개인키 암호 방식 (Private Key Encryption) = 비밀키 암호 방식

동일한 키로 데이터를 암호화하고 복호화함

 

2. 공개키 암호 방식 (Public Key Encryption) 

서로 다른 키로 데이터를 암호화하고 복호화함

- 데이터를 암호화할 때 사용하는 키(공개키)는 데이터베이스 사용자에게 공개하고, 복호화할 때의 키(비밀키)는 관리자가 비밀리에 관리

 

 

96. 데이터베이스 보안 - 접근통제

 

접근통제

데이터가 저장된 객체와 이를 사용하려는 주체 사이의 정보 흐름을 제한하는 것

 

⦁ 접근통제 기술

임의 접근통제(DAC, Discretionary Access Control)	데이터에 접근하는 사용자의 신원에 따라 접근 권한을 부여하는 방식 - 통제 권한이 주체에 있어 주체가 접근통제 권한을 지정하고 제어할 수 있음 - 일반적으로 특정 객체에 대한 조작 권한은 데이터베이스 관리 시스템으로부터 부여받지만 임의 접근통제에서는 객체를 생성한 사용자가 생성된 객체에 대한 모든 권한을 부여받고, 부여된 권한을 다른 사용자에게 허가할 수도 있음 - 임의 접근통제에 사용되는 SQL 명령어에는 GRANT와 REVOKE가 있음 GRANT : 객체에 대한 권한을 부여하는 명령어
강제 접근통제(MAC, Mandatory Access Control)	주체와 객체의 등급을 비교하여 접근 권한을 부여하는 방식 - 제 3자가 접근통제 권한을 지정 - 데이터베이스 객체별로 보안 등급을 부여할 수 있고, 사용자별로 인가 등급을 부여할 수 있음 - 주체보다 보안 등급이 높은 객체 : 읽기, 수정, 등록 모두 불가능 - 주체와 보안 등급이 같은 객체 : 읽기, 수정, 등록 가능 - 주체보다 보안 등급이 낮은 객체 : 읽기만 가능 REVOKE : 객체에 부여된 권한을 취소하는 명령어

 

⦁ 접근통제의 3 요소

1. 접근통제 정책

어떤 주체가 언제, 어디서, 어떤 객체에게, 어떤 행위에 대한 허용 여부를 정의하는 것

- 신분 기반 정책 : 주체나 그룹의 신분에 근거해 객체의 접근을 제한

- 규칙 기반 정책 : 주체가 갖는 권한에 근거해 객체의 접근을 제한

- 역할 기반 정책 : 주체의 신분이 아니라 주체가 맡은 역할에 근거해 객체의 접근을 제한

 

2. 접근통제 매커니즘

정의된 접근통제 정책을 구현하는 기술적인 방법

- 접근통제 목록, 능력 리스트, 보안 등급, 패스워드, 암호화 등이 있음

 

3. 접근통제 보안 모델

보안 정책을 구현하기 위한 정형화된 모델

- 기밀성 모델 : 군사적인 목적으로 개발된 최초의 수학적 모델, 기밀성 보장이 최우선

- 무결성 모델 : 기밀성 모델에서 발생하는 불법적인 정보 변경을 방지

- 접근통제 모델 : 접근통제 메커니즘을 보안 모델로 발전시킨 것

 

 

98. 스토리지

 

스토리지 (Storage)

단일 디스크로 처리할 수 없는 대용량의 데이터를 저장하기 위해 서버와 저장장치를 연결하는 기술

 

⦁ 스토리지의 종류

1. DAS (Direct Attached Storage)

서버와 저장장치를 케이블로 직접 연결하는 방식

- 일반 가정에서 컴퓨터에 외장하드를 연결하는 방식

- 저장장치를 직접 연결하므로 속도 빠르고 설치 및 운영 쉬움

- 초기 구축 비용 및 유지보수 비용 저렴

- 확장성 및 유연성이 상대적으로 떨어짐

- 직접 연결 방식이므로 다른 서버에서 접근할 수 없고 파일을 공유할 수 없음

- 저장 데이터가 적고 공유가 필요없는 환경에 적합

 

 

2. NAS (Network Attached Storage) √

서버와 저장장치를 네트워크를 통해 연결하는 방식

- DAS에 비해 확장성 및 유연성 우수

- Ethernet 스위치를 통해 파일 공유 가능, 장소에 구애받지 않고 저장장치에 쉽게 접근 가능

- 접속 증가 시 성능 저하 발생

 

 

3. SAN (Strage Area Network) √

DAS의 빠른 처리와 NAS의 파일 공유 장점을 혼합한 방식, 서버와 저장장치를 연결하는 전용 네트워크를 별도로 구성하는 방식

- 파이버 채널(FC) 스위치 이용하여 네트워크 구성

- 확정성, 유연성, 가용성 뛰어남

- 초기 설치 시 비용 많이 듬

- 처리 속도 빠름, 저장장치 및 파일 공유 가능