cassandra (2) 썸네일형 리스트형 62. Netflix는 1억 명의 시청 기록을 어떻게 저장할까? — Cassandra 시계열 데이터 스토리지 확장기 Netflix Tech Blog의 «Scaling Time Series Data Storage» Part I(2018.01) · Part II(2018.11)를 재구성한 글입니다.하루 1억 4천만 시간 분량의 시청 데이터를 저장하기 위해 Netflix가 거쳐온 세 번의 아키텍처 진화를 따라가 봅니다.1. 시작하기 전에: 이 글에서 얻어갈 것시계열 데이터를 Cassandra에 저장할 때 "한 유저 = 한 로우" 모델이 왜 무너지는가Live / Compressed 분리와 롤업(rollup) 패턴의 동작 원리초대형 데이터를 다루는 청킹(chunking) + 병렬 읽기/쓰기 전략데이터의 종류(type) · 나이(age) · 상세도(level of detail) 를 기준으로 클러스터를 쪼개는 3차원 샤딩우리 서비.. 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 .. 이전 1 다음
