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기존 Monolithic 서비스를 분해하여 Micro Service 아키텍처를 사용할 경우 데이터베이스에 중점을 두는 것이 중요합니다. 어플리케이션과 연계된 데이터베이스를 여러개의 작은 데이터베이스로 분할하는 확실한 전략이 필요합니다. 즉, 기존에 사용하던 Monolithic의 통합 데이터베이스를 분리해야 합니다. 마이크로 서비스 아키텍처는 각 마이크로 서비스가 자체 도메인 데이터가 있는 별도의 데이터베이스를 가지도록 설계해야 합니다. 이렇게 해야 마이크로 서비스를 독립적으로 배포하거나 확장 할 수 있기 때문입니다. 기존 Monolithic 서비스에는 단일 데이터베이스가 있고 데이터는 다른 컴포넌트간에 공유됩...

What is Eureka? Eureka는 중간 계층 서버의 로드 균형 조정 및 장애 조치를 위한 REST기반 서비스이다. Eureka는 Java 기반 클라이언트 구성 요소인 Eureka Client가 함께 제공되므로 서비스와의 상호 작용이 훨씬 쉬워진다. 또한 클라이언트에는 기본 Round Robin 알고리즘 및 기본 제공 로드 밸런싱 알고리즘이 존재한다. What is the need for Eureka? AWS 클라우드에서는 IP 주소와 host name으로 작동하는 기존 로드 밸런서와 달리 서버 등록 및 등록 취소 작업을 정교하게 수행해야 하는 로드 밸런서가 필요하다. AWS는 미들 티어 로드 밸런서를 제...

본 글은 Netflix의 Tech 블로그의 글을 기반으로 작성되었습니다. Netflix의 도전 과제중 하나는 40개국 이상의 3천 6백만명의 고객의 요구사항을 맞춰 서비스를 확장하는 것입니다. Netflix의 영화, TV Shows는 복잡한 메타데이터를 지니고 있습니다. 메타데이터에는 제목, 장르, 시놉시스, 출연진, ratings등의 정보가 포함되어 있고 이미지, 예고편, 인코딩 된 비디오 파일, 자막 및 에피소드 그리고 시즌에 대한 링크 정보도 포함되어 있습니다. 그리고 맞춤 장르를 위한 tag가 존재합니다. Netflix의 경우 Global 서비스를 하기에 메타데이터들이 다국어로 번역되어야 합니다. 메타...

우리가 흔히 일상에서 접하는 음악의 장르는 보통 아래와 같이 분류한다. 클래식 재즈 블루스 리듬 앤 블루스 힙합 컨트리 음악 팝 전자 음악 … (엄청 많다. 인류는 음악 분류를 정말 좋아한다.) 음악에서의 장르란 광범위한 음악들을 형식적으로 카테고리화한 것이다. 음악을 좀 듣는 사람들은 처음 듣는 음악이라도 장르를 구분한다. 음악의 장르를 구분하는 AI 기술도 이미 존재한다. 대체로 음악의 장르 구분 기준은 듣는 사람의 감성과는 무관하다. 그리고 시간이 지남에 따라 음악은 엄청 많아졌다. 역설적으로 나의 감성/상황에 적합한 음악을 찾기가 어려워진것이다. 그래서 감성/상황 기반...

본글은 “Artwork Personalization at Netflix”의 글의 내용중 일부를 발췌해서 작성했습니다. Netflix 추천 시스템의 주요 목표는 사용자에게 맞는 콘텐츠를 추천하는 것이었습니다. 사용자가 콘텐츠에 흥미를 가지고 해당 콘텐츠가 가치가 있는지를 확인하는 방법이 무엇일지 많은 고민을 했습니다. 콘텐츠의 포스터가 관문 역할을 하며 사용자에게 콘텐츠에 대한 매력을 어필할 수 있다고 판단했습니다. 구구절절한 설명보다 단 한장의 이미지로 함축적인 내용을 전달 할 수 있습니다. Netflix는 이점에 착안하여 Artwork의 개인화를 시스템에 반영했습니다. “Good Will Hunting”...

인공지능과 함께 로봇은 이미 우리 생활 곳곳에 파고 들고 있고 큰 변화를 가져올 것으로 예상되고 있다. 과거에는 싼 인건비를 찾아서 동남아등에 공장을 설립했지만, 요 근래 리쇼어링 현상이 발생하고 있다. 로봇 적용으로 인해 인건비 부담이 줄게되었고 물류 비용과 행정적 비용을 고려하면 동남아에 있을 이유가 없어진다. 가장 대표적인 사례가 아디다스(Adidas)의 스피드 팩토리(Speed Factory)이다. 아디다스가 2006년 독알 안스바흐에 만든 스피드 팩토리는 독일정부 + 아헨공대 + 아디다스의 작품이다. 여기에 들어간 기술은 지멘스의 Mind Sphere(클라우드 기반의 IoT)이며 그 외 여러 업체...

GraphQL(Graph Query Language)은 Server API를 만들기 위해 Facebook에서 만든 Query Language입니다. Query Language는 질의문(Query)과 컴퓨터언어(Language)의 조합입니다. 기존에 RESTful이라는 개념이 존재하였고, 그동안 잘 사용하고 있었는데 Facebook은 왜 이런 개념을 만든 것일까요? https://graphql.org/blog/graphql-a-query-language/에 의하면 아래와 같은 문제점이 존재했다고 합니다. 다양한 기기에서 필요한 정보들을 REST로 일일히 구현하기 힘듬 각 기기마다 UI/UX가 다르기에 S...

소프트웨어 구성의 진화 완전하게 분산된 아키텍처가 실행되기 전에는 일반적으로 하나 이상의 계층으로 어플리케이션을 작성합니다. 이러한 아키텍처는 매우 복잡할 순 있지만, 전반적으로 다른 어플리케이션간에 선을 그려서 시작지점과 끝지점을 명확하게 구분할 수 있었습니다. 각 어플리케이션마다 데이터 사본과 공통 비즈니스 프로세스가 중복되고 시간이 지남에따라 데이터를 공유하고 비즈니스 로직을 재사용 할 수 있는 어플리케이션이 필요했으며 단순했던 아키텍처는 약간 복잡해졌습니다. 더 많은 재사용과 통합이 필요함에 따라 집단적 사고 방식은 “서비스”라는 매우 추상적인 개념에 정착했습니다. 단순한 사용자 인터페이스였...