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분산처리를 직접 설계한다란것은 비동기 동시성처리에 대한 최신 언어스펙을 사용하게됩니다.

AKKA의 동일컨셉을 가지고 C#/JAVA 버젼으로 각각 활용할수 있는 예제코드를 설명할예정이며

이것은 자신이 알고있는 언어스펙이 상대편에는 어떻게 쓰이는지? 또는 상대편에 있는 스펙인데 자신의 진영쪽에도

알고보니 더 좋은 컨셉이있더라등을 파악할수 있습니다. 모던한 언어스펙은 상호간데 영향을 받아

발전을하였기때문에 JAVA와 닷넷 환경을 비교하는것은 좋은 개발방법중에 하나가 될것입니다.

예를 들면 JAVA의 JPA와 QueryDSL 의 컨셉이 닷넷진영에는 뭐가 있는지? 찾아본다고 하면

놀라운 사실을 알게됩니다. ORM은 AKKA와는 별개이지만 메시지중심 설계로 패러다임전환하기위한

전초 단계입니다. JAVA VS NET ORM은 별도로 다루도록 하겠습니다.

신축성: (Elastic)

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 사용

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

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

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

메시지흐름의 진보된 모니터링

메시지중심의 스트림 설계가 잘되었다고 하면 Request에대한 흐름과

병목지점에대한 파악및 조정이 가능해집니다. 이것은 한번에 이루어질수 없으며

데이터중심적인 설계방식에서 메시지중심으로 개발 패러다임을 바꾸고

그에 맞는 기반시스템을 먼저 구축할필요가 있습니다.

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