오브리닷넷(Obbli.net)

나스를 소규모 사무실에서 사용하기 위한 제안 (4) 나스의 선택 본문

기억소품/사용기

나스를 소규모 사무실에서 사용하기 위한 제안 (4) 나스의 선택

아주가끔은 2016. 10. 13. 13:15
반응형

사용자 별로 나스를 선택하는 기준이 각각 다를것이다. 하지만 그 바탕은 "나스를 사무실에 들여 각 컴퓨터에 분산 저장되는 문서들을 한곳에 저장" 이라는 공통적인 목표가 있을 것으로 본다. 나스를 선택하기 위한 기준으로 무엇을 알아야하고, 어떻게 선택하느냐를 얘기해보자.

데이터를 안전하게 저장하기 위한 방법은 무엇이 있을까?
"백업을 해줘야 한다."

나스에 대한 나스를 둬야 가능한 일이다. 비용적인 부분이 2배로 드는건 어쩔 수 없다. 저장하는 데이터가 유실이 되면 안되는 굉장히 중요한 문서라면 이러한 준비를 하는것은 당연할 것이다. 그런데 소규모의 그것이라면 그렇게까지 비용을 들일 필요는 없다. 최소한의 자원으로 최대의 효과를 만들어보자는 목표로 나스 계획을 세우는게 올바를 것이다. 적어도 포스트를 보는 사람은 그렇게 생각하지 않을까 한다.

"레이드는 5 이상으로!"

최소한의 자원으로 최대의 효과를 누리기 위해서는 레이드라는 기술을 잘 활용하는게 좋다. 여러개의 하드디스크를 하나의 하드디스크로 쓸 수 있게 묶어서 데이터를 저장하는 방식인데, 이게 각각의 성격이 있다. 여러가지 레이드 방식이 있지만 대표적인 몇가지만 예를 들어 설명하고 자세한 부분은 레이드에 대해 더 찾아보길 권한다.

  • 먼저 레이드 0

스트라이프라는 명칭을 가진 이 방식은 단순하게 2개이상의 하드디스크를 하나의 하드디스크로 인식하게 하는 기술이다. 과거에는 저장할 공간이 넓어짐과 동시에 속도 향상의 이점도 있어서 잘 쓰곤 했었는데, 그 단순함은 치명적인 결함을 가지고 있다. 어느 하나의 하드디스크가 물리적 혹은 소프트적 문제로 사망하게 되면 전체 레이드가 깨져 데이터가 모두 날아가버리는 문제가 있다.

  • 그리고 레이드 1

미러라는 명칭을 가진 이 방식 또한 단순하게 2개 이상의 하드디스크를 하나로 인식하게 하지만 저장공간이 늘어나지 않는다. 이것은 하드디스크의 한쪽이 다른 한쪽의 복제를 한다는 개념이기 때문에 백업이 된다는 이점 빼고는 다른게 없다. 안전하기는 하나 데이터 저장성에 있어서는 비효율 적이다.

  • 필요한 레이드 5

최소 3개 이상의 하드디스크를 준비해야 하고 각 디스크에 데이터를 분산 저장하되 디스크는 하나로 인식하여 사용하게 된다. 이 중 하나의 하드디스크가 문제를 일으키게 되면 간편하게 같은 용량의 같은 제품을 하나 더 준비하여 문제가 생긴 하드디스크와 교환하면 된다. 교환한 뒤 Rebuild 작업을 거쳐 나머지 2개의 디스크에 백업되어 있던 데이터를 새로 끼운 디스크에 복제하여 복구하게 된다. 기계적인 문제점에 대해 쉽게 대비할 수 있다는 점이 이 레이드의 강점이다. 그래서 사무실에 운용할 나스는 디스크가 3개 이상 들어가고, 레이드 5이상을 지원하는 제품을 고르면 된다. 최근 시중에 나온 나스는 대부분 레이드 5를 기본 지원하고 있고 이 중 4개의 하드디스크를 사용할 수 있는 제품이 많이 나와 있다.

제품의 선택은?

나스는 들이는 비용에 따라 가격도 천차만별이다. 비용의 문제를 생각하기 이전에 데이터를 안전하게 보관하기 위함을 최선의 선택이라 염두해두고 선택한다고는 하지만, 하드웨어적 안정성을 보는과 동시에 소프트웨어적 안정성을 생각하는것도 중요할 것 같다. 그 어떤 사용자도 단순 연결만 하는 단순한 스토리지 성격의 나스를 원하지는 않을것이고 기능상 자신이 필요로하는 나스는 당연하게도 소프트웨어적 기능 구현을 선호할것이다. 나스를 선택한다는 선택 지점에서는 이미 사용자는 지금보다 훨씬 종합적인 기능을 필요로하는것을 전제하기 때문에 종합적인 기능은 고기능을 구현하는 복잡한 소프트웨어일 것이고 복잡한 소프트웨어는 계속적인 업데이트가 이루어져야 안정성을 보장받을 수 있기 때문이다.

약간 두루뭉술하게 얘기했지만. 주요점은

고급기능을 구현하는 나스는 소프트웨어 업데이트에 진심이어야 한다.

라는 것이다. 그리고 고급기능을 구현하는 나스 브랜드는 그리 많지 않다.

반응형