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탄성신축성: (Elastic) ,

장애발생시 스스로 복원하여 정상적인 상황으로 가려고 하는 속성,

IT용어는 영어권형님들이 먼저 정의를 하고 대부분 넘어오며

부가적으로  과학적 용어가 어떠한 자연적 현상에대해 정의를 잘 내렸으며

대부분 과학자들은 같은의미로 동의를 하지만

IT에서는 현상이 비슷할시 차용해오거나,여러가지 다른의미로 해석을 합니다.

IT에서의 탄성과 탄력은 개발자가 설계한 이벤트를 통해 상호작용을 통해 이루어진다는점에서

분산처리에서 공통적으로 다루고 있는 부분이며, 자연현상에서 발견하기 어려우며

때로는 늘리고 줄이고 피해상황을 복구하는 개미집단을 예를 들며

초기에는 scaleable(확장가능) 이라는 말을자주 사용하고 스케일-아웃만을 의미하지만

Elastic은 트래픽에따라 스케일아웃(확장) 스케일인(축소)을 자유롭게 할수 있는 구조로

리액티브영역에서 Elastic이란 용어를 더 많이 사용이것을 이루기위해 마이크로서비스를 강조하기도 합니다. 여기서 더 나가면 소설이됩니다.

이벤트소싱 (EventSourcing)

이벤트 소싱(및 샤딩) 은 커다란 웹사이트를 수십억명의 사용자 규모로 확장하는 아이디어이며

이아이디어는 매우 간답합니다. 액터가 처리가 될때 명령의 이벤트 목록을 생성하고 저장을 합니다.

이 계획은 이벤트만이 저장소에 추가되고 아무것도 변이되지 않는 점이며 

이를 통해 이벤트 스트림의 소비자를 완벽하게 복제하고 확장할수 있습니다. 

구성요소의 컴퓨터가 고장이나거나 푸시로기능중 손실되는경우 , 이벤트 스트림을 재생하여 쉽게 재구성합니다.

이벤트 소싱은 Akka.net 지속성(Persistence)에서 지원됩니다.  (  참고 소스 : http://getakka.net/articles/persistence/event-sourcing.html  )

CQRS (Command Query Responsiblity Segregation)

대부부의 대용량 트래픽은 Read에서 발생하며

이름에서 알 수 있다시피 코맨드, 즉 C (Create – INSERT), U(Update – UPDATE), D (Delete – DELETE) 쿼리와

R (Read – SELECT) 쿼리를 분리하자는 것이다.

CRDT(Conflict-free replicated data types)

충돌없는 데이터 복제란 : 분산환경에서 데이터복제를 통한 분산처리가 필요하며

이전략을 세우기위해 복제에따른 데이터 불일치 문제를 해결하고자 하는 방법

역압력 설정에따른

처리량

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불안정한 상태에서는, 입력량을 제어해야 출력량이 더 안정적으로 많이 처리를 할수 있다란 내용

출처 : http://readme.skplanet.com/?p=12465

메시지흐름의 진보된 모니터링

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메시지중심의 스트림 설계가 잘되었다고 하면 Request에대한 흐름과

병목지점에대한 파악및 조정이 가능해집니다. 이것은 한번에 이루어질수 없으며

데이터중심적인 설계방식에서 이벤트중심으로 개발 패러다임을 바꾸고

그에 맞는 기반시스템을 먼저 구축할필요가 있습니다.
(데이터가 중요하지 않다는 이야기가 아니며, 이벤트변화에 따른 상태를 저장하는것 또한 중요합니다.
CRUD는 여전히 중요하지만 메시지큐 없이 CRUD에만 의존하는 서비스의 한계를 이야기합니다.)

출처 : https://www.lightbend.com/products/enterprise-suite/intelligent-monitoring