관측 가능성 시스템 구현

• 대규모 마이크로서비스 아키텍처에서 관측 가능성 시스템 필요성.
• 관측 가능성은 시스템 내부 상태와 동작에 대한 질문에 답할 수 있는 시스템 구축.
• 전통적인 모니터링은 사전 정의된 메트릭에 집중.
• 기본 모니터링 한계, 시스템 건강 상태를 완전하게 파악하지 못함.
• 현대 관측 가능성, 상호작용에서 컨텍스트가 풍부한 데이터 캡처 요구.
• 실시간 메트릭, 상세 로그, 분산 추적 포함.
• 분산 추적 시스템 구현 필수, 요청 경로 추적 가능.
• 서비스 간의 추적 상관 관계를 통해 병목 현상, 의존성 이해.
• 시스템 동작에 대한 통찰력 증진 및 복잡한 시스템 최적화 가능.

이벤트 소싱과 CQRS 요약

• 이벤트 기반 시스템 구현: 고확장성 금융 및 전자상거래 플랫폼 구축 설명.
• 이벤트 소싱 개념: 데이터 상태 변경을 이벤트로 저장, 역사적 맥락 유지.
• 이벤트 소싱 시스템 구축 단계:
  1. 도메인 이벤트 정의: 고유한 ID와 메타데이터 포함.
  2. 이벤트 스토어 구현: 상태 재구성을 위한 저장소 구축.
  3. 이벤트 버스 통합: 서비스 간 통신을 위한 활용.
• CQRS 통합 장점:
  • 명령과 조회 분리: 작업 최적화 가능.
  • 확장성 향상: 독립적 읽기/쓰기 모델.
  • 유연한 설계: 비즈니스 로직의 명확한 분리.
• 이벤트 소싱 장점:
  • 역사적 데이터 보존: 과거 상태 재구성 가능.
  • 감사 용이성: 데이터 변경 내역 추적.
  • 시스템 확장성: 분산 시스템 및 마이크로서비스 적합.
  • 유연한 비즈니스 로직: 변화에 쉽게 적응.
• 결론: 이벤트 기반 아키텍처는 시스템 확장성과 유연성 향상.

고급 스트림 처리: 실시간 데이터 파이프라인 구축 요약

스트림 처리 시스템 설계

• 수백만 건의 이벤트 처리 경험.
• 신뢰성과 일관성 유지 난관.

스트림 처리의 기본 이해

• 이벤트 시간과 처리 시간 고려.
• 상태 관리의 중요성.
• 정확히 한번 처리 보장 필요.

시간 관리

• 이벤트 시간 정의: 데이터 발생 시간.
• 처리 시간 정의: 시스템 처리 시간.

상태 관리

• 이전 이벤트 상태 관리 필요.
• 효율성과 신뢰성 향상.

정확히 한번 처리 보장

• 중복 및 누락 방지 메커니즘 필요.
• 금융 거래 및 실시간 모니터링 필수.

상태 기반 스트림 처리 구현

• 순서 변경 이벤트 처리 중요성.
• 최대 지연 시간 설정 및 워터마크 전략 사용.
• 지연 데이터 안정적 처리 가능.

참고 자료

• 스트리밍 시스템 관련 서적 추천.

SQLite 인덱스 검색 시각화

개요

• SQLite 인덱스 검색 과정 시각화 방법 설명

SQLite의 인덱스 내부 검색 방법

• 이진 검색을 통한 셀 값 탐색 수행
• 목표 값에 따라 자식 선택

쿼리 분석을 위한 EXPLAIN 사용

• 디버깅 모드 활성화로 상세 정보 획득
• EXPLAIN 명령어로 OPCODEs 및 레지스터 확인

인덱스 추적을 위한 SQLite 코드 확장

• EXPLAIN 출력으로는 부족하여 코드 수정
• 페이지와 셀 추적 기능 추가

예제 출력

• 확장된 기능 출력으로 인덱스 검색 과정 모니터링 가능

참고 자료

• SQLite 디버깅 및 문서 참고
• GitHub 저장소에 관련 프로젝트 정보 제공

생산 머신러닝: 확장 가능한 탄력적인 ML 시스템 구축 요약

개요

• 머신러닝 모델의 신뢰성과 성능 유지 필요.
• 탄력적인 ML 시스템 구축의 중요성 강조.

모델 정확성을 넘어

• 데이터 드리프트, 하드웨어 고장, 사용자 행동 문제 다룸.
• 생산 시스템의 복잡한 문제 인식.

견고한 특성 공학 파이프라인

• 특성 메타데이터 관리: 특성 관련 정보 체계적 관리.
• 모니터링 시스템: 데이터 드리프트 및 이상치 감지.
• 자동화된 파이프라인: 효율적인 데이터 처리와 검증 자동화.

탄력적인 시스템 구축 고려사항

• 데이터 관리: 품질과 일관성 전략 필요.
• 오류 처리 및 복구: 안정성 높은 시스템 구축.
• 확장성: 증가하는 데이터와 요청 처리 가능 설계.

참고자료

• Machine Learning Engineering
• Designing Data-Intensive Applications
• Building Machine Learning Powered Applications