Cross-Region Replication¶

실무 운영 가이드에서 Replicate을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

개요¶

실무 운영 가이드에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 다루는 항목입니다:

실무 운영 가이드에서 Multi-region, Sync을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 Multiple, Sync을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 Route을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 Conflict, Handle을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 Health, Track을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 Automatic, Switch을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Replication Modes¶

from truthound.stores.replication.base import ReplicationMode

ReplicationMode.SYNC       # Wait for all replicas
ReplicationMode.ASYNC      # Fire and forget
ReplicationMode.SEMI_SYNC  # Wait for at least N replicas

실무 운영 가이드에서 Mode을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Consistency을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Latency을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Case을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `SYNC`, SYNC을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Strong을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 High을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Critical을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `ASYNC`, ASYNC을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Eventual을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Low을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 High을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `SEMI_SYNC`, SEMI_SYNC을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Bounded을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Medium을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Balanced을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

빠른 시작¶

from truthound.stores import get_store
from truthound.stores.replication.base import (
    ReplicationConfig,
    ReplicationMode,
    ReplicaTarget,
)

# Create primary and replica stores
primary = get_store("s3", bucket="primary-bucket", region="us-east-1")
replica1 = get_store("s3", bucket="replica-bucket", region="us-west-2")
replica2 = get_store("s3", bucket="replica-bucket", region="eu-west-1")

# Configure replication
config = ReplicationConfig(
    mode=ReplicationMode.ASYNC,
    targets=[
        ReplicaTarget(
            name="us-west-2",
            store=replica1,
            region="us-west-2",
            priority=1,
        ),
        ReplicaTarget(
            name="eu-west-1",
            store=replica2,
            region="eu-west-1",
            priority=2,
        ),
    ],
)

ReplicaTarget¶

실무 운영 가이드에서 Define을(를) 다루는 항목입니다:

from truthound.stores.replication.base import ReplicaTarget, ReplicaHealth

target = ReplicaTarget(
    name="us-west-2",                  # Unique name
    store=replica_store,               # Store backend
    region="us-west-2",                # Geographic region
    priority=1,                        # Failover priority (lower = higher)
    is_read_replica=False,             # Read-only replica
    sync_timeout_seconds=30.0,         # Sync operation timeout
    max_retry_attempts=3,              # Max retries on failure
    retry_delay_seconds=1.0,           # Base delay between retries
    health=ReplicaHealth.UNKNOWN,      # Initial health status
)

ReplicaTarget Fields¶

실무 운영 가이드에서 Field을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Type을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Default을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `name`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `str`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Unique을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `store`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `ValidationStore`, ValidationStore을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Store을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `region`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `str`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Geographic을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `priority`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `int`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `1`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Failover을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `is_read_replica`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `bool`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `False`, False을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Read-only을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `sync_timeout_seconds`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `float`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `30.0`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Sync을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `max_retry_attempts`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `int`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `3`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Max 재시도 attempts
실무 운영 가이드에서 `retry_delay_seconds`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `float`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `1.0`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	재시도 delay

Replica Health Management¶

# Mark health status
target.mark_healthy()
target.mark_degraded(lag_ms=5000)
target.mark_unhealthy()
target.mark_syncing()

# Pause/resume replication
target.pause()
target.resume()

설정¶

ReplicationConfig¶

from truthound.stores.replication.base import (
    ReplicationConfig,
    ReplicationMode,
    ReadPreference,
    ConflictResolution,
)

config = ReplicationConfig(
    mode=ReplicationMode.SEMI_SYNC,
    targets=[...],
    read_preference=ReadPreference.NEAREST,
    conflict_resolution=ConflictResolution.LAST_WRITE_WINS,
    min_sync_replicas=1,               # For semi-sync mode
    enable_health_checks=True,
    health_check_interval_seconds=30.0,
    max_replication_lag_ms=5000.0,
    enable_failover=True,
    enable_metrics=True,
)

# Validate configuration
config.validate()

설정 Options¶

실무 운영 가이드에서 Option을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Type을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Default을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `mode`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `ReplicationMode`, ReplicationMode을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `ASYNC`, ASYNC을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Replication을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `targets`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `list[ReplicaTarget]`, ReplicaTarget을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `[]`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Replica을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `read_preference`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `ReadPreference`, ReadPreference을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `PRIMARY`, PRIMARY을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `conflict_resolution`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `ConflictResolution`, ConflictResolution을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `LAST_WRITE_WINS`, LAST_WRITE_WINS을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Conflict을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `min_sync_replicas`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `int`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `1`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Min을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `enable_health_checks`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `bool`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `True`, True을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	Enable health 모니터링
실무 운영 가이드에서 `health_check_interval_seconds`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `float`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `30.0`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Health을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `max_replication_lag_ms`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `float`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `5000.0`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Max을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `enable_failover`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `bool`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `True`, True을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Enable을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `enable_metrics`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `bool`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 `True`, True을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Collect을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Read Preferences¶

실무 운영 가이드에서 Control을(를) 다루는 항목입니다:

from truthound.stores.replication.base import ReadPreference

ReadPreference.PRIMARY     # Always read from primary
ReadPreference.SECONDARY   # Prefer secondary replicas
ReadPreference.NEAREST     # Read from nearest replica
ReadPreference.ANY         # Read from any available

실무 운영 가이드에서 Preference을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Consistency을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Latency을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Case을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `PRIMARY`, PRIMARY을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Strong을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Higher을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Critical을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `SECONDARY`, SECONDARY을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Eventual을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Lower을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `NEAREST`, NEAREST을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Eventual을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Lowest을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Geo-distributed을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `ANY`, ANY을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Eventual을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Variable을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 High을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Conflict Resolution¶

실무 운영 가이드에서 Handle을(를) 다루는 항목입니다:

from truthound.stores.replication.base import ConflictResolution

ConflictResolution.LAST_WRITE_WINS   # Most recent write wins
ConflictResolution.FIRST_WRITE_WINS  # First write wins
ConflictResolution.PRIMARY_WINS      # Primary always wins
ConflictResolution.MERGE             # Custom merge logic
ConflictResolution.MANUAL            # Require manual resolution

Health Status¶

from truthound.stores.replication.base import ReplicaHealth, ReplicaState

# Health status
ReplicaHealth.HEALTHY     # Up and synchronized
ReplicaHealth.DEGRADED    # Up but lagging
ReplicaHealth.UNHEALTHY   # Down or unreachable
ReplicaHealth.UNKNOWN     # Status unknown

# Replica state
ReplicaState.ACTIVE       # Actively receiving writes
ReplicaState.PAUSED       # Temporarily paused
ReplicaState.SYNCING      # Catching up after failure
ReplicaState.FAILED       # Replication failed
ReplicaState.REMOVED      # Removed from replication

Replication 메트릭¶

Track replication 성능:

from truthound.stores.replication.base import ReplicationMetrics

metrics = ReplicationMetrics()

# Record operations
metrics.record_primary_write()
metrics.record_replication_success("us-west-2", time_ms=50.0)
metrics.record_replication_failure("eu-west-1")
metrics.record_conflict(resolved=True)
metrics.record_failover()
metrics.update_lag("us-west-2", lag_ms=100.0)

# Get statistics
print(f"Primary writes: {metrics.writes_to_primary}")
print(f"Replicated: {metrics.writes_replicated}")
print(f"Failed: {metrics.writes_failed}")
print(f"Conflicts: {metrics.conflicts_detected}")
print(f"Failovers: {metrics.failovers}")

# Success rate per replica
rate = metrics.get_replica_success_rate("us-west-2")
print(f"US-West-2 success rate: {rate:.1f}%")

# Average replication time
avg_time = metrics.get_average_replication_time()
print(f"Avg replication time: {avg_time:.2f}ms")

# Full metrics dict
metrics_dict = metrics.to_dict()

Replication메트릭 Fields¶

실무 운영 가이드에서 Field을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `writes_to_primary`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Total을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `writes_replicated`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Successful을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `writes_failed`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Failed을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `conflicts_detected`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Conflict을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `conflicts_resolved`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Resolved을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `failovers`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Failover을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 `current_lag_ms`을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.	실무 운영 가이드에서 Current을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Real-World 예시¶

Multi-Region HA Setup¶

config = ReplicationConfig(
    mode=ReplicationMode.SEMI_SYNC,
    min_sync_replicas=1,  # At least 1 replica must ack
    targets=[
        ReplicaTarget(
            name="us-west-2",
            store=get_store("s3", bucket="bucket-west", region="us-west-2"),
            region="us-west-2",
            priority=1,
        ),
        ReplicaTarget(
            name="eu-west-1",
            store=get_store("s3", bucket="bucket-eu", region="eu-west-1"),
            region="eu-west-1",
            priority=2,
        ),
    ],
    read_preference=ReadPreference.NEAREST,
    enable_failover=True,
    max_replication_lag_ms=5000.0,
)

Read Scaling¶

config = ReplicationConfig(
    mode=ReplicationMode.ASYNC,
    targets=[
        ReplicaTarget(
            name="read-replica-1",
            store=read_store_1,
            region="us-east-1",
            is_read_replica=True,
        ),
        ReplicaTarget(
            name="read-replica-2",
            store=read_store_2,
            region="us-east-1",
            is_read_replica=True,
        ),
    ],
    read_preference=ReadPreference.SECONDARY,
)

Disaster Recovery¶

config = ReplicationConfig(
    mode=ReplicationMode.SYNC,  # Strong consistency
    targets=[
        ReplicaTarget(
            name="dr-site",
            store=dr_store,
            region="us-west-2",
            priority=1,
            sync_timeout_seconds=60.0,
            max_retry_attempts=5,
        ),
    ],
    conflict_resolution=ConflictResolution.PRIMARY_WINS,
    enable_health_checks=True,
    health_check_interval_seconds=10.0,
)

권장 방식¶

Sync Mode¶

실무 운영 가이드에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 Accept을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 Monitor을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Async Mode¶

실무 운영 가이드에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 Accept을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 Monitor을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Semi-Sync Mode¶

실무 운영 가이드에서 Balance을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 min_sync_replicas, Set을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Health 모니터링¶

# Check health before operations
for target in config.targets:
    if target.health == ReplicaHealth.UNHEALTHY:
        # Alert or take action
        pass

# Monitor lag
for target in config.targets:
    if target.replication_lag_ms > config.max_replication_lag_ms:
        target.mark_degraded(target.replication_lag_ms)

다음 단계¶

관측성 - 감사, metrics, tracing
실무 운영 가이드에서 Caching, In-memory을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
실무 운영 가이드에서 Tiering, Hot/Warm/Cold/Archive을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

실패와 종료 계약¶

동기·준동기 저장 실패는 primary 쓰기가 존재할 수 있는 상태에서 StoreWriteError를 발생시킵니다. 무조건 재시도하지 않아야 합니다. event loop에서는 save_async를 사용하며 동기 save는 primary 쓰기 전에 이 사용을 거부합니다. flush·stop은 소유한 비동기 작업·대기 쓰기를 배출하고 실패는 통계로 남깁니다. queue는 영구 저장소가 아닙니다. batch·전체 동기화 실패는 success=False를 보존하며 전체 동기화 실패 시 대상을 unhealthy로 유지합니다. 신뢰된 로컬 set_io_guard(callback)은 background 읽기·쓰기를 포함한 primary·replica I/O 직전에 검사합니다. callback을 직렬화하지 않습니다. MCP 저장소 계약은 고정 별칭·정확한 승인으로 네이티브 기능을 제공합니다.

네이티브 복제 모니터는 동기·비동기 이벤트 handler를 등록 순서대로 기다리며 하나가 실패해도 나머지를 호출합니다. 직접 호출은 ExceptionGroup을 발생시키고 백그라운드 순회는 실패를 기록하며 같은 상태 전환의 callback을 자동 재시도하지 않습니다. 상태 검사 실패는 해당 복제본을 unhealthy로 표시하고 설정 간격과 다른 복제본 검사를 유지합니다. get_health_summary()는 running, 누적 monitor_failures/handler_failures와 최근 100개의 단계·복제본·handler 인덱스·시각을 제공하며 예외 본문은 포함하지 않습니다. stop()은 소유한 작업을 취소하고 종료를 기다립니다. MCP replication_stats는 비공개 이름 대신 공개 replica alias로 제한된 오류 기록을 반환합니다. 간격과 지연 한도는 유한 값이어야 합니다.