이렇게만 보면 최종 일관성은 강한 일관성에 비해 좋지 않다고 느낄 수도 있지만, 나름의 장점도 있답니다. 최종 일관성은 가용성과 확장성을 높이고, 클라이언트에 더 빠른 응답 시간을 줄 수 있다는 이점이 있습니다. 네트워크 분할이나 일시적인 장애가 발생해도 각 노드가 계속해서 운영되며 요청을 처리할 수 있습니다. 또 작업 부하를 여러 레플리카에 분산할 수 있어 시스템 성능이 향상됩니다.

그렇지만 여전히 최종 일관성은 일시적인 데이터 불일치나 충돌을 처리해야 하는 과제가 있습니다. 애플리케이션은 분산 시스템에서 각 노드가 동일한 데이터에 대해 서로 다른 버전이나 값을 가질 수 있는 상황을 처리할 수 있어야 합니다. 예를 들어 한 노드에서 데이터가 업데이트되었지만 다른 노드에 그 변경 사항이 아직 전달되지 않았다면 각 노드가 서로 다른 데이터를 보여 줄 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 충돌 해결, 버전 관리, 조정 알고리즘(reconciliation algorithm) 등 기법을 이용하여 최종적으로 모든 노드가 일관된 상태에 도달하도록 해야 합니다.

일관성 모델을 선택할 때 강한 일관성을 사용할지, 최종 일관성을 사용할지는 애플리케이션의 구체적인 요구 사항에 따라 다릅니다. 강한 일관성은 즉각적이고 엄격한 동기화가 필요한 경우에 적합하며, 최종 일관성은 일시적인 데이터 불일치를 감수하는 대신 가용성과 확장성을 높이는 선택입니다.