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2018년 21번째 주 - Consensus algorithm

이 포스팅은 그냥 지난 한 주간 읽었던 것들을 정리하는 포스트입니다. 그냥 예전에 봤던 글 중 나중에 필요한데 뭐였는지 기억 안 나는 글들이 있어서 쓰기 시작했습니다. 보통 하는 일과 관련된 글들이 올라오겠지만 딱히 정해둔 주제는 없고, 그때그때 관심 있었던 것을 읽었기 때문에 지난주에 쓰인 글일 수도 있고 몇 년 전에 쓰인 글일 수도 있습니다. 회사에서 이런 거 하느라 바빠서 한동안 다른 글은 읽을 시간이 없네요. 발표는 몇 주 동안 계속할 거라서 당분간은 발표자료 만들면서 참고했던 자료들을 공유할 것 같습니다. Impossibility of distributed consensus with one faulty process 분산 환경에서 합의 알고리즘을 말할 때 빼놓을 수 없는 논문이다. 합의 알고리즘에 필요한 기본적인 속성은 크게 safety와 liveness가 있다. Safety는 잘못된 합의가 이루어지지 않는다 는 것이고, liveness는 언젠가는 합의가 반드시 이루어진다 는 것이다. 위 논문은 비동기 네트워크에서 하나의 fail-stop failure 노드만 있어도 이 합의가 이루어질 수 없다는 것을 보였다. 이를 FLP impossibility라고 부른다. Consensus in the presence of partial synchrony 첫 번째 논문이 비동기 네트워크에서 safety와 liveness를 보장하는 합의 알고리즘이 불가능하다는 FLP impossibility를 보였다. 그래서 이 논문은 partial synchronous model을 만들어 특정한 가정 아래서 safety와 liveness를 같이 보장하는 합의 알고리즘을 만들 수 있게 해줬다. Partial synchronous model은 메시지가 언젠가는 도착하는 것을 보장하지만 그 도착하는 시간이 언제인지 알 수 없는 모델이다. The Byzantine generals problem Byzantine failure라는 용어의 어원이 된 논문이다. 이

Byzantine Failure - 블록체인 개발이 어려운 이유

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2017년에 이어 올해 2018년까지 블록체인은 정말 시대의 대세가 됐다. 결국, 개발자 외에도 많은 사람이 블록체인을 이야기하고 있다. 그 사람들에게 블록체인이 어려운 이유를 말하라고 하면 대부분 블록체인은 단순한 기술을 넘어서 화폐이기 때문에 어렵다고 말한다. 하지만 이건 사실이 아니다. 가장 유명한 블록체인 시스템인 비트코인 이 대표적인 암호화폐 이기 때문에 사람들이 흔하게 하는 착각이다. 하지만 기술적으로 블록체인이 화폐일 이유는 없다. 블록체인을 조금 더 공부한 사람에게 물어보면 블록체인은 incentive model을 설계해야 해서 어렵다고 말한다. 블록체인에서는 사용자들의 자발적 참여를 유도하기 위한 incentive model을 설계해야 하고, 이는 결국 사람 심리의 영역이기 때문에 어렵다는 것이다. 하지만 이것도 블록체인이 어려운 근본적인 이유는 아니다. 블록체인이 어려운 이유는 블록체인이 분산환경에서 풀어야 하는 가장 어려운 문제를 풀기 때문이다. 분산 시스템은 여러 개의 노드 사이에서 메시지를 주고받으며 상태를 변화시킨다. 이때 모든 노드가 정상적인 경우만 가정할 수는 없다. 이런 시스템은 단일 노드에서 처리되는 시스템보다 문제가 발생할 확률이 늘어나기 때문이다. 하지만 현실적으로 모든 에러를 처리할 수는 없다. 그래서 일반적으로 분산 시스템은 자신이 감당할 수 있는 에러를 정의하고, 그 이외의 에러가 발생할 경우는 동작을 보장하지 않도록 설계된다. 이때 감당할 수 있는 에러의 종류를 시스템의 Failure Model이라고 부른다. 전통적으로 분산 시스템에서 Failure Model은 6개로 분류된다. 이 6 분류는 계층을 가지고 있기 때문에 더 큰 부류는 작은 부류를 포함한다. 분산 시스템은 목표로 하는 Failure Model을 설정하고 그보다 큰 부류의 failure가 발생했을 때는 처리를 포기한다. 가장 처리하기 쉬운 문제는 Fail-stop Failure Model이다. Fail-stop Failure Model

Byzantine Fault Tolerance 시스템에서 N = 3f + 1인 이유

분산환경 시스템에서는 다른 노드가 보낸 메시지가 정상적이라고 보장할 수 없다. 이때 잘못된 노드가 모두에게 틀린 메시지를 보낸다면 문제가 쉽게 풀린다. 틀린 메시지를 보내는 노드를 차단하면 된다. 하지만 일부 노드에게는 잘못된 메시지를 보내고, 일부 노드에게는 제대로 된 메시지를 보내는 경우는 문제 상황을 찾기 힘들다. 분산 시스템에서 각 노드는 다른 노드의 상태를 모르기 때문이다. 이런 식으로 일부 노드에게만 틀린 메시지를 보내는 노드를 가정하는 모델을 byzantine failure model이라고 부른다. Byzantine failure model은 네트워크에서 가장 풀기 어려운 모델임과 동시에 실제 네트워크에서 반드시 해결해야 하는 문제다. 특히 다른 노드를 신뢰할 수 없는 p2p에서는 반드시 Byzantine failure model을 가정하고 예외 상황을 처리해야 한다. 그렇다고 인증된 노드만으로 구성된 분산 시스템이라고 byzantine failure model을 가정하지 않아도 된다는 것은 아니다. 노드 자체는 신뢰할 수 있는 사람이 관리하더라도 해킹당했을 수도 있고, 버그로 잘못된 메시지를 보낼 수도 있고, 하드웨어에 문제가 발생할 수도 있다. Byzantine failure model에서도 정상적으로 돌아가는 시스템을 byzantine fault tolerance (a.k.a. BFT)라고 말한다. 당연히 BFT라고 해도 무한히 많은 faulty 노드에 대해서 동작하지는 않는다. 그래서 보통 어떤 시스템이 BFT라고 말할 때 전체 노드 중 몇 개의 노드에 문제가 있을 때까지 동작하는지를 같이 말한다. 예를 들어 N = 5f라고 말하면, 전체 노드 중 1/5가 byzantine failure일 때 정상 동작하는 시스템이고 N = 3 f + 1이라고 말하면, 전체 노드 중 1/3이 byzantine failure일 때까지는 문제없이 돌아가는 시스템을 말한다. 같은 BFT라고 한다면, 감당할 수 있는 faulty 노드의 비

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