분류 전체보기 (62) 썸네일형 리스트형 57. Netflix는 어떻게 초당 7만 5천 건의 이벤트를 카운팅할까? — Distributed Counter Abstraction 완전 분석 Netflix는 조회수, 좋아요, A/B 테스트 지표 등 매일 수십억 건의 이벤트를 카운팅합니다. 이 글에서는 Netflix Tech Blog에 소개된 Distributed Counter Abstraction의 아키텍처를 API 설계부터 캐싱, Rollup 파이프라인까지 단계별로 뜯어보고, 우리 서비스에 적용할 수 있는 인사이트를 정리합니다. 이 글에서 다룰 내용분산 카운팅이 왜 생각보다 어려운 문제인지Netflix가 정의한 두 가지 카운팅 요구사항 (Best-Effort vs Eventually Consistent)Counter Abstraction의 API 설계와 멱등성(Idempotency) 처리 방식Netflix가 검토했던 4가지 카운팅 구현 전략과 각각의 트레이드오프최종적으로 채택한 하이브리드 .. 56. [CS 지식] 기술 면접 단골 질문! OOP(객체지향) 4대 특징 완벽 정리 객체지향 프로그래밍(OOP)은 AI 시대에 '꼭 알아야 하는거야?'라고 말할 수 있습니다. 하지만 그건 모르는 소리입니다.OOP는 알파벳을 모르고 개발하겠다는 이야기와 같을 만큼 아주 기초중에 기초입니다.객체지향 프로그래밍(OOP)의 핵심인 4대 요소(캡슐화, 추상화, 상속, 다형성)의 개념과 차이점을 다이어그램 및 Java 예제 코드로 정리합니다.1. 객체지향 프로그래밍(OOP)이란?객체지향 프로그래밍(Object-Oriented Programming, OOP)은 소프트웨어 프로그램을 '객체(Object)'들의 모임으로 구성하여 개발하는 프로그래밍 패러다임입니다. 데이터(변수)와 해당 데이터를 처리하는 동작(메서드)을 하나의 단위로 묶어 관리함으로써, 코드의 재사용성을 높이고 유지보수를 용이하게 만듭니.. 55. DORA 매트릭(Metric)이란? DevOps 성과를 측정하는 4가지 핵심 지표 안녕하세요, Hans입니다.소프트웨어 개발 조직이 성장할수록 "우리 팀의 개발 생산성은 높은가?", "배포는 얼마나 안전하게 이루어지고 있는가?"에 대한 객관적인 답을 내놓기 어려워집니다.단순히 '작성한 코드 줄 수(LOC)'나 '닫은 티켓 개수'로 개발자의 생산성을 측정하는 것은 잘못된 결과를 낳기 십상입니다. 이러한 문제를 해결하고 엔지니어링 조직의 성과를 올바르게 측정하기 위해 등장한 표준 지표가 바로 DORA 매트릭(DORA Metrics)입니다.DORA 매트릭이란 무엇인가요?DORA는 DevOps Research and Assessment의 약자로, 수만 개 조직의 데이터를 분석하여 정립한 DevOps 성과 측정 프레임워크입니다.DORA 연구팀은 뛰어난 성과를 내는 소프트웨어 개발 팀의 공통된 .. 54. 안전한 서비스를 위한 첫걸음: 개발자를 위한 이중 인증(2FA) 구현 가이드 및 모범 사례 오늘날 디지털 환경에서 사용자의 아이디와 비밀번호 조합만으로 계정을 보호하는 것은 불가능에 가깝습니다. 데이터 유출, 대입 공격(Brute-force), 피싱 등 다양한 보안 위협으로부터 사용자의 소중한 자산과 데이터를 지키기 위해 이중 인증(2FA, Two-Factor Authentication)은 이제 선택이 아닌 필수적인 보안 표준이 되었습니다.이번 포스팅에서는 2FA의 구체적인 작동 원리를 살펴보고, 이를 서비스에 직접 구현하려는 개발자들을 위한 기술적 백그라운드와 반드시 지켜야 할 보안 모범 사례(Best Practices)를 상세히 정리해 보겠습니다.1. 이중 인증(2FA)의 작동 원리 및 흐름2FA의 핵심 개념은 사용자가 로그인할 때 서로 다른 카테고리의 식별 요소 두 가지를 동시에 검증하는.. 53. [AI 개발 입문] LLM의 한계를 넘는 핵심 기술, RAG(검색 증강 생성) 완벽 이해하기 최근 챗GPT(ChatGPT), 클로드(Claude), 제미나이(Gemini)와 같은 대형 언어 모델(LLM)의 등장으로 개발 생태계는 급격한 변화를 맞이하고 있습니다. 많은 개발자가 LLM API를 활용해 복잡한 서비스를 자동화하거나 고도화하려는 시도를 하고 있죠. 하지만 실제 비즈니스 환경에 LLM을 도입하려고 하면 다음과 같은 장벽에 부딪히게 됩니다.할루시네이션(Hallucination): 모델이 그럴듯하지만 완전히 거짓인 정보를 사실처럼 생성하는 문제시의성 부족: 모델이 학습을 마친 시점(Cut-off) 이후의 최신 정보를 알지 못하는 한계내부 데이터 접근 불가: 기업의 사내 문서나 비공개 API 등 학습 데이터에 포함되지 않은 특정 지식을 알지 못하는 문제이러한 치명적인 한계점들을 해결하기 위해.. 52. 실전 운영에서 마주하는 분산 시스템의 대가(Cost): 지연 시간과 파티션 허용 오차 🚀 들어가며: 분산 시스템이라는 양날의 검안녕하세요. Hans 입니다.현대 백엔드 아키텍처에서 분산 시스템(Distributed Systems)은 거부할 수 없는 대세로 자리 잡았습니다. 단일 고성능 머신(Scale-up)에 의존하는 대신, 여러 대의 독립적인 컴퓨팅 리소스(노드)에 작업 부하를 분산(Scale-out)시키는 구조는 대규모 트래픽을 처리하는 조직에게 필수적입니다.우리가 많은 비용과 노력을 들여 분산 시스템을 구축하는 이유는 명확합니다.확장성(Scalability): 필요에 따라 노드를 추가해 증가하는 트래픽을 선형적으로 처리할 수 있습니다.내결함성(Fault Tolerance): 특정 서버나 지역의 노드가 다운되더라도 시스템 전체가 멈추지 않고 사용자 요청을 계속 처리해 다운타임을 최소.. 51. 포워드 프록시(Forward Proxy) vs 리버스 프록시(Reverse Proxy) vs API Gateway 완벽 정리 안녕하세요, Hans 입니다.클라이언트와 서버 사이에서 트래픽을 중계하는 컴포넌트들을 다루다 보면, 포워드 프록시, 리버스 프록시, 그리고 API 게이트웨이의 개념이 서로 혼동될 때가 많습니다. 모두 중간에 위치한다는 공통점이 있지만, 실제 차이점은 어느 쪽을 대변하는지와 어떤 문제를 해결하는지에 있습니다. 각 컴포넌트의 역할과 아키텍처상 위치를 명확하게 정리해 보겠습니다.1. 포워드 프록시 (Forward Proxy)포워드 프록시는 클라이언트 바로 옆(Client Network)에 위치합니다.대변하는 대상: 클라이언트를 대변하여 요청을 인터넷으로 전달합니다.익명성 보호: 노트북이나 모바일 기기가 요청을 보내면 프록시가 이를 대신 전달하므로, 목적지 웹사이트나 API에서는 사용자의 실제 IP 주소를 볼 .. 50. [AI 입문] 내 AI를 똑똑하게 만드는 두 가지 방법: RAG vs Agent 완벽 비교! 안녕하세요, Hans 입니다.챗GPT나 대형 언어 모델(LLM)을 사용해 보신 분들이라면 한 번쯤 경험해 보셨을 겁니다. 우리 회사 내부 규정이나 어제 나온 최신 뉴스에 대해 질문하면, AI가 엉뚱한 거짓말(환각 현상, Hallucination)을 하거나 모른다고 답하곤 하죠. LLM은 학습된 데이터만을 기억하기 때문에 생기는 자연스러운 현상입니다.그렇다면 AI에게 새로운 지식을 가르치거나, 스스로 일하게 만들려면 어떻게 해야 할까요? 이를 해결하기 위해 요즘 AI 업계에서 가장 많이 언급되는 두 가지 핵심 패턴이 있습니다. 바로 RAG(검색 증강 생성)와 AI Agent(에이전트)입니다.이 두 가지가 무엇이고, 어떤 차이가 있는지 초심자의 눈높이에서 아주 쉽게 정리해 드리겠습니다.!1. 📖 오픈북 테.. 이전 1 2 3 4 5 ··· 8 다음
