래블업은 2024년 GTC 이벤트를 기념하여 특별한 이벤트를 개최했다. 참가자들은 래블업이 제공한 LLM 모델을 이용하여 주어진 이미지와 유사한 이미지를 생성했고, 높은 점수를 받은 참가자 중에서 추첨을 통해 무려 NVIDIA RTX 4090 그래픽 카드를 증정했다. 🫢
이번 포스트에서는 이벤트 페이지 중 참가자들의 점수를 실시간으로 확인할 수 있게 해주는 리더 보드 페이지에 사용된 GraphQL의 subscription 기능에 대해 알아보고자 한다.

안녕하세요, 저는 작년부터 Lablup에서 Backend.AI 매니저 프로세스에 Raft를 도입하는 작업을 맡아 수행하고 있습니다.

제가 수행 중인 관련 작업을 대략적으로 나타내어 보면 아래와 같습니다.

1. Backend.AI 매니저 프로세스에 Raft를 도입해 리더-팔로워 구조로 만드는 것.
2. 기존 분산 락 기반의 GlobalTimer를 Raft 기반의 글로벌 타이머로 변경하고, 클러스터에서 특정 작업이 정확히 한 번만 수행되도록 보장하는 것.
3. 매니저 프로세스 간 공유 가능한 전역적인 상태 저장소를 매니저 프로세스에 내장시키고 적절하게 동기화하는 것.

이 글에선 이러한 작업을 수행하기 위해 제가 지난 1년간 삽질하며 개발하게 된 Raft 프레임워크와 이를 개발하며 마주친 여러 이슈들에 대해 소개드리고 총 300줄이 되지 않는 간략한 코드를 통해 분산 키값 저장소를 구현하는 raftify 예제 코드에 대해 설명드려 보도록 하겠습니다.

현대 어플리케이션을 이야기할 때 고가용성(High Availability, HA)은 빼놓을 수 없는 개념이 되었습니다. 고가용성은 IT 시스템이 다운타임을 제거하거나 최소화하여 거의 100% 상시 액세스 가능하고 신뢰성을 유지하는 능력을 의미합니다¹. 래블업이 개발하고 서비스하는 Backend.AI도 고가용성을 유지하기 위하여 다양한 방법을 적용하고 있습니다.