HyperAccel Tech Blog · 2026. 11. 03.
[Ceph 뜯어먹기 - Part 01] CRUSH
AI 엔지니어링 브리핑
Ceph의 CRUSH는 중앙 목록 없이도 데이터 위치를 계산하고, 장애를 고려해 복제본을 배치하며, 클러스터 변경 시 불필요한 데이터 이동을 줄이는 방법입니다.
문제 & 배경
- 문제 & 배경: 수많은 데이터를 여러 디스크에 나눠 저장할 때 모든 데이터와 디스크의 위치를 중앙에서 기록하면 병목과 장애 지점이 생기고, 장애 영역을 고려한 복제와 장비 변경에 따른 대규모 재배치도 어려워집니다.
기술 & 해결책
- 기술 & 해결책: CRUSH는 객체 ID, 클러스터 구조, 배치 규칙을 해시 기반으로 계산해 각 노드가 데이터 위치를 직접 찾도록 하며, 랙·서버·사이트 같은 계층 구조와 디스크 용량을 반영해 복제본을 분산하고 장비 변화에 따른 이동을 최소화합니다.
교훈 & 주의점
- 교훈 & 주의점: CRUSH의 성능과 데이터 이동량은 Uniform·List·Tree·Straw 같은 버킷 알고리즘과 클러스터 구조 설계에 따라 달라지므로, 장비 추가·삭제 빈도와 계산 비용, 장애 도메인 요구를 함께 고려해 선택해야 합니다.
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