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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.