Open Source Contribution 오픈소스 기여 (Open Source Contribution) 는 공개된 소프트웨어 프로젝트에 개인이나 조직이 코드, 문서, 테스트, 버그 리포트 등을 통해 참여하는 활동이다. 이는 버전 관리 시스템 (특히 Git) 을 중심으로 이루어지며, Fork-Clone- 수정 -Pull Request 로 이어지는 표준화된 워크플로우를 통해 진행된다. 오픈소스 기여는 소프트웨어 개발 생태계의 지속 가능성을 유지하고, 개발자 간 지식 공유와 협업을 촉진하며, 개인 개발자에게는 실무 경험과 평판을 쌓을 기회를 제공한다. 핵심 개념 오픈소스 기여는 공개된 소프트웨어 프로젝트에 개발자가 자발적으로 참여하여 코드, 문서, 디자인, 테스트 등을 통해 가치를 더하는 활동이다. ...

Pull Request Flow Pull Request(PR) 는 현대 소프트웨어 개발에서 코드 협업과 품질 관리의 중심이 되는 기능이다. GitHub, GitLab, Bitbucket 과 같은 Git 호스팅 서비스들이 제공하는 이 기능은 코드 변경 사항을 메인 코드베이스에 통합하기 전에 검토하고 논의할 수 있는 구조화된 방법을 제공한다. Pull Request 는 현대 소프트웨어 개발의 핵심 협업 메커니즘으로, 코드 품질 향상과 팀 지식 공유에 중요한 역할을 한다. GitHub, GitLab, Bitbucket 과 같은 플랫폼들은 각자의 방식으로 이 기능을 구현하고 있으며, 지속적으로 개선하고 있다. ...

Byte Addressable Memory vs. Word Addressable Memory Byte Addressable Memory와 Word Addressable Memory는 컴퓨터 메모리의 주소 지정 방식을 설명하는 개념이다. 이 두 가지 방식은 메모리의 구조와 데이터 접근 방법에 중요한 차이를 나타낸다. Sourece: https://examradar.com/memory-organisation/ Byte Addressable Memory Byte Addressable Memory는 각 바이트(8비트)마다 고유한 주소가 할당되어 개별적으로 접근할 수 있는 메모리 구조이다. 가장 작은 주소 지정 단위(smallest addressable unit)는 1바이트(8비트)이며, 이를 통해 메모리의 각 바이트에 직접 접근할 수 있다. CPU는 개별 바이트 단위로 메모리에 접근할 수 있으며, 워드(일반적으로 4바이트 또는 8바이트) 단위의 접근도 가능하다. 32비트 시스템에서는 2^32개의 주소를 가질 수 있어 최대 4GB의 메모리를 지원하며, 64비트 시스템에서는 훨씬 더 큰 주소 공간을 제공한다. ...

Large-scale Management 대규모 버전 관리 시스템 (Version Control Systems) 의 엔터프라이즈 활용은 수백 명의 개발자와 수십 기가바이트 이상의 코드베이스를 효율적으로 관리하기 위한 전략과 기술을 포함한다. Git 과 같은 분산 버전 관리 시스템 (DVCS) 은 유연성과 확장성을 제공하지만, 대규모 환경에서는 성능 최적화, 브랜칭 전략, 접근 제어, 코드 소유권 관리 등 추가적인 고려사항이 필요하다. 이를 위해 Partial Clone, Shallow Clone, Submodule, CODEOWNERS 파일 등의 기능이 활용되며, 팀 규모에 따른 브랜칭 전략도 중요하다. ...

MonoRepo vs. MultiRepo 모노레포 (Monorepo) 와 멀티레포 (Multirepo) 는 소프트웨어 개발에서 코드베이스를 관리하는 대표적인 두 가지 전략이다. MonoRepo는 여러 프로젝트를 하나의 저장소에서 관리하는 방식으로, 코드 공유와 일관된 개발 환경을 제공한다. 반면, MultiRepo는 각 프로젝트를 별도의 저장소에서 관리하여 독립성과 유연성을 강조한다. 이 두 접근 방식은 코드 공유, 종속성 관리, 빌드 시스템, 팀 협업, 확장성 등의 측면에서 서로 다른 장단점을 가지고 있다. 프로젝트의 규모, 팀 구조, 회사 문화, 기술 스택 등 다양한 요소에 따라 적합한 방식이 달라질 수 있으며, 최근에는 두 방식의 장점을 결합한 하이브리드 접근법이나 각 방식의 단점을 보완하는 도구들도 등장하고 있다. ...

Caching Techniques 캐싱 기술(Caching Techniques)은 데이터 접근 속도를 높이고 시스템 성능을 개선하기 위해 사용되는 다양한 방법들을 말한다. 브라우저 캐싱 (Browser Caching) 브라우저 캐싱은 웹 페이지 리소스(이미지, CSS 파일, JavaScript 파일 등)를 사용자의 기기에 로컬로 저장하는 기술이다. 사용자가 같은 웹사이트를 다시 방문할 때, 이 리소스들을 서버에서 다시 다운로드하지 않고 캐시에서 불러올 수 있어 페이지 로드 시간을 크게 줄일 수 있다. 이는 반복 방문자의 경험을 개선하고 전반적인 사용자 만족도를 높이는 데 중요한 역할을 한다. ...

CPU CPU(중앙처리장치)는 컴퓨터 시스템의 핵심 구성요소로, 프로그램의 명령어를 해석하고 실행하는 역할을 한다. CPU의 주요 구성요소 CPU는 크게 세 가지 주요 구성요소로 이루어져 있다 제어장치 (Control Unit, CU) 산술논리장치 (Arithmetic Logic Unit, ALU) 레지스터 (Registers) 제어장치 (Control Unit) 제어장치는 CPU의 ‘교통 경찰’ 역할을 한다. 주요 기능: 명령어를 순서대로 실행할 수 있도록 제어 주기억장치로부터 프로그램 명령을 순차적으로 가져와 해독 명령어 실행에 필요한 제어 신호를 기억장치, 연산장치, 입출력 장치 등으로 전송 산술논리장치 (ALU) ALU는 CPU 내에서 실제 연산을 수행하는 부분 ...

Harvard Architecture 하버드 아키텍처(Harvard Architecture)는 프로세서 설계에서 중요한 구조로, 명령어와 데이터를 위한 별도의 메모리 및 버스 시스템을 사용하는 컴퓨터 아키텍처이다. 하버드 아키텍처는 다음과 같은 주요 특징을 가지고 있다: 메모리 분리: 프로그램(명령어) 메모리와 데이터 메모리가 물리적으로 분리되어 있다. 독립적 접근: CPU가 명령어와 데이터에 동시에 접근할 수 있어, 병렬 처리가 가능하다. 버스 구조: 명령어용 버스와 데이터용 버스가 별도로 존재한다. 성능 향상: 메모리 접근의 병렬화로 인해 처리 속도가 향상된다. 기본 구조: 1 2 3 4 5 [프로그램 메모리] [데이터 메모리] ↓ ↓ [CPU] ←→ [제어 유닛] ↓ ↓ [프로그램 버스] [데이터 버스] https://www.researchgate.net/figure/Harvard-architecture-scheme_fig6_356598013 ...

Von Neumann Architecture Von Neumann architecture는 1945년 John von Neumann이 제안한 컴퓨터 아키텍처로, 현대 대부분의 컴퓨터 시스템의 기본이 되는 설계이다. Source: https://www.geeksforgeeks.org/computer-organization-von-neumann-architecture/ 특징 순차적 실행: 명령어를 메모리에서 한 번에 하나씩 순차적으로 가져와 실행 레지스터: 프로그램 카운터 (PC): 다음 실행할 명령어의 주소 저장 명령어 레지스터 (CIR): 현재 실행 중인 명령어 저장 메모리 주소 레지스터 (MAR): 접근할 메모리 주소 저장 메모리 데이터 레지스터 (MDR): 메모리와 주고받는 데이터 저장 누산기 (Accumulator): 연산 결과 임시 저장 버스 시스템: ...

Observability vs. Monitoring 비교 항목 Observability Monitoring 정의 시스템의 내부 상태를 외부 출력을 통해 이해하고 추론할 수 있는 능력 시스템의 동작과 성능을 지속적으로 관찰하고 추적하는 활동 목적 예측하지 못한 문제의 근본 원인을 파악하고 시스템의 동작을 심층적으로 이해 알려진 문제와 패턴을 감지하고 사전 정의된 임계값을 모니터링 데이터 수집 방식 이벤트, 로그, 트레이스, 메트릭스 등 다양한 형태의 원시 데이터 수집 주로 미리 정의된 메트릭과 상태 정보 수집 데이터 분석 방식 동적이고 탐색적인 분석, 실시간 질의 및 상관관계 분석 사전 정의된 대시보드와 알림 규칙 기반 분석 문제 해결 접근법 귀납적 접근 - 데이터를 통해 문제의 패턴과 원인을 발견 연역적 접근 - 알려진 문제 패턴에 기반한 탐지 도구의 특성 유연하고 탐색적인 도구 (예: Jaeger, OpenTelemetry) 고정된 대시보드와 알림 시스템 (예: Nagios, Prometheus) 데이터 저장 기간 일반적으로 더 긴 기간 (문제 패턴 분석을 위해) 상대적으로 짧은 기간 (실시간 모니터링 중심) 사용자 관점 개발자, SRE, 운영팀의 심층 분석 도구 운영팀의 일상적인 모니터링 도구 비용 구조 상대적으로 높은 초기 비용과 운영 비용 상대적으로 낮은 초기 비용과 예측 가능한 운영 비용 구현 복잡도 높음 (다양한 데이터 소스와 분석 도구 통합 필요) 중간 (표준화된 메트릭 수집과 알림 구성) 확장성 매우 유연한 확장성 (새로운 데이터 소스와 분석 방법 추가 가능) 제한된 확장성 (미리 정의된 메트릭과 알림 중심) 필요한 기술 수준 높은 수준의 기술적 이해와 분석 능력 필요 중간 수준의 운영 지식으로 충분 문제 감지 범위 알려지지 않은 문제까지 포함한 광범위한 감지 알려진 문제와 패턴 중심의 감지 응답 시간 상대적으로 길음 (심층 분석 필요) 즉각적 (사전 정의된 알림 기반) 주요 사용 사례 복잡한 분산 시스템의 문제 해결, 성능 최적화 시스템 상태 모니터링, SLA 준수 확인 이러한 차이점들은 각각이 서로 다른 목적과 상황에서 중요한 역할을 한다는 것을 보여준다. Monitoring이 시스템의 기본적인 건강 상태를 확인하는 데 중점을 둔다면, Observability는 더 심층적인 시스템 이해와 문제 해결을 가능하게 한다. ...