Fundamentals

프래그먼테이션 (Fragmentation) Fragmentation은 큰 데이터 패킷을 네트워크의 최대 전송 단위(Maximum Transmission Unit, MTU)보다 작은 조각으로 나누는 과정이다. 이는 다음과 같은 목적을 가진다: 다양한 MTU를 가진 네트워크 간의 통신 가능 네트워크 성능 향상 대역폭 활용도 개선 프래그먼테이션이 필요한 이유 네트워크마다 처리할 수 있는 최대 패킷 크기가 다르다. 이를 MTU(Maximum Transmission Unit)라고 한다. 예를 들어: 이더넷의 MTU: 1500 바이트 PPP의 MTU: 576 바이트 Wi-Fi의 MTU: 2304 바이트 만약 4000 바이트 크기의 데이터를 MTU가 1500 바이트인 이더넷 네트워크로 전송하려면, 이 데이터는 반드시 더 작은 조각들로 나뉘어야 한다. Fragmentation의 작동 방식 프래그먼트 생성 원본 패킷은 여러 개의 작은 프래그먼트로 나뉜다. 각 프래그먼트는: ...

환원 가능성 (Reducibility) 환원 가능성(Reducibility)은 이론 컴퓨터 과학, 특히 계산 복잡도 이론에서 핵심적인 개념으로, 문제들 간의 상대적 난이도를 비교하고 분류하는 강력한 도구이다. 환원 가능성은 계산 복잡도 이론의 핵심 개념으로, 문제들 간의 상대적 난이도를 이해하는 데 필수적인 도구이다. 이는 NP-완전성 증명, 알고리즘 설계, 복잡도 클래스 구조화 등 다양한 이론적, 실용적 목적으로 활용된다. 환원 가능성의 연구는 여전히 활발하게 진행 중이며, 양자 계산, 평균 케이스 복잡도, 매개변수화된 복잡도 등 새로운 계산 모델과 복잡도 측정 방식에 맞춰 계속 발전하고 있다. 이러한 개념의 이해는 컴퓨터 과학의 근본적인 질문인 “어떤 문제가 효율적으로 해결 가능한가?“에 대한 통찰을 제공한다. ...

비결정성 (Non-determinism) 알고리즘이나 시스템에서 동일한 입력에 대해 매번 다른 과정을 거쳐 다른 결과를 도출할 수 있는 특성 특징 다중 선택: 각 단계에서 여러 가능한 다음 단계 중 하나를 임의로 선택할 수 있다. 병렬 처리: 여러 가능한 경로를 동시에 탐색할 수 있는 개념적 모델을 제공한다. 결정성과의 차이: 결정성 알고리즘은 각 단계에서 다음 단계가 유일하게 결정되는 반면, 비결정성 알고리즘은 그렇지 않다. 비결정성 알고리즘 비결정성 알고리즘은 다음과 같은 특징을 가진다. 실행 경로의 다양성: 동일한 입력에 대해 여러 가능한 실행 경로가 존재한다. 비결정도: 각 단계에서 선택 가능한 다음 단계의 최대 개수를 비결정도라고 한다. 계산 능력: 비결정성 알고리즘과 결정성 알고리즘의 계산 능력은 동일하다. 응용 NP 문제: 비결정성 알고리즘으로 다항식 시간 내에 해결 가능한 결정형 문제를 NP 문제라고 한다. 유한 오토마타: 비결정적 유한 오토마타(NFA)는 탐색과 백트래킹 기법을 통해 모든 가능한 선택을 시도한다. 탐색 및 백트래킹 알고리즘: 비결정성은 여러 가지 경우를 순차적으로 계산하며 최적값을 갱신하는 백트래킹 기법의 모델로 사용된다. 장점 간결한 표현: 복잡한 언어나 시스템을 비결정성을 통해 더 간결하게 정의할 수 있다. 논증 간소화: 비결정성을 통해 공식적인 논증을 간단히 할 수 있다. 모델링 유연성: 실제 세계의 불확실성이나 복잡성을 모델링하는 데 유용하다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 import random import threading # 결정적인 함수의 예 def deterministic_sum(a, b): return a + b # 항상 같은 입력에 대해 같은 결과 # 비결정적인 함수의 예 def non_deterministic_choice(options): return random.choice(options) # 매번 다른 결과가 나올 수 있음 # 비결정적인 멀티스레딩 예제 shared_counter = 0 lock = threading.Lock() def increment_counter(): global shared_counter current = shared_counter # 의도적으로 경쟁 조건을 만듦 threading.Thread(target=lambda: None).start() shared_counter = current + 1 def run_concurrent_increments(n): threads = [] for _ in range(n): t = threading.Thread(target=increment_counter) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join() return shared_counter 다양한 상황에서 발생할 수 있다: ...

비결정성 (Non-determinism) 알고리즘이나 시스템에서 동일한 입력에 대해 매번 다른 과정을 거쳐 다른 결과를 도출할 수 있는 특성 특징 다중 선택: 각 단계에서 여러 가능한 다음 단계 중 하나를 임의로 선택할 수 있다. 병렬 처리: 여러 가능한 경로를 동시에 탐색할 수 있는 개념적 모델을 제공한다. 결정성과의 차이: 결정성 알고리즘은 각 단계에서 다음 단계가 유일하게 결정되는 반면, 비결정성 알고리즘은 그렇지 않다. 비결정성 알고리즘 비결정성 알고리즘은 다음과 같은 특징을 가진다. 실행 경로의 다양성: 동일한 입력에 대해 여러 가능한 실행 경로가 존재한다. 비결정도: 각 단계에서 선택 가능한 다음 단계의 최대 개수를 비결정도라고 한다. 계산 능력: 비결정성 알고리즘과 결정성 알고리즘의 계산 능력은 동일하다. 응용 NP 문제: 비결정성 알고리즘으로 다항식 시간 내에 해결 가능한 결정형 문제를 NP 문제라고 한다. 유한 오토마타: 비결정적 유한 오토마타(NFA)는 탐색과 백트래킹 기법을 통해 모든 가능한 선택을 시도한다. 탐색 및 백트래킹 알고리즘: 비결정성은 여러 가지 경우를 순차적으로 계산하며 최적값을 갱신하는 백트래킹 기법의 모델로 사용된다. 장점 간결한 표현: 복잡한 언어나 시스템을 비결정성을 통해 더 간결하게 정의할 수 있다. 논증 간소화: 비결정성을 통해 공식적인 논증을 간단히 할 수 있다. 모델링 유연성: 실제 세계의 불확실성이나 복잡성을 모델링하는 데 유용하다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 import random import threading # 결정적인 함수의 예 def deterministic_sum(a, b): return a + b # 항상 같은 입력에 대해 같은 결과 # 비결정적인 함수의 예 def non_deterministic_choice(options): return random.choice(options) # 매번 다른 결과가 나올 수 있음 # 비결정적인 멀티스레딩 예제 shared_counter = 0 lock = threading.Lock() def increment_counter(): global shared_counter current = shared_counter # 의도적으로 경쟁 조건을 만듦 threading.Thread(target=lambda: None).start() shared_counter = current + 1 def run_concurrent_increments(n): threads = [] for _ in range(n): t = threading.Thread(target=increment_counter) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join() return shared_counter 다양한 상황에서 발생할 수 있다: ...

동시성 (Concurrency) 동시성 (Concurrency)은 여러 작업이 동시에 실행되는 것처럼 보이지만, 실제로는 매우 빠르게 작업 간 전환을 하면서 처리하는 방식이다. 예를 들어, 하나의 CPU 코어에서 여러 작업을 빠르게 번갈아가며 실행하여 마치 동시에 여러 작업이 처리되는 것처럼 보이게 만든다. Source: https://dynamogeeks.com/blog/concurrency-vs-parallelism-a-simplified-explanation 동시성의 특징 논리적 개념: 동시성은 물리적으로 동시에 실행되는 것이 아닌, 논리적으로 동시에 실행되는 것처럼 보이게 하는 개념이다. 자원 효율성: CPU가 유휴 상태로 있지 않고 계속해서 작업을 처리하므로 시스템 자원을 효율적으로 사용할 수 있다. 응답성 향상: 여러 작업을 번갈아가며 처리하므로 전체적인 시스템의 응답성이 향상된다. 동시성의 구현 방법 멀티스레딩: 하나의 프로세스 내에서 여러 스레드를 사용하여 작업을 동시에 처리한다. 비동기 프로그래밍: 작업을 비동기적으로 처리하여 한 작업이 완료되기를 기다리지 않고 다른 작업을 수행할 수 있게 한다. 동시성의 장점 성능 향상: 여러 작업을 동시에 처리함으로써 전체적인 처리 속도를 높일 수 있다. 자원 활용 최적화: CPU와 같은 시스템 자원을 최대한 활용할 수 있다. 사용자 경험 개선: 특히 UI 애플리케이션에서 동시성을 활용하면 사용자 반응성을 크게 향상시킬 수 있다. 동시성의 주의점 복잡성 증가: 동시성 프로그래밍은 일반적인 순차적 프로그래밍보다 복잡할 수 있다. 동기화 문제: 여러 작업이 공유 자원에 동시에 접근할 때 발생할 수 있는 문제를 주의해야 한다. 디버깅의 어려움: 동시에 실행되는 작업들 간의 상호작용으로 인해 버그를 찾고 수정하기가 어려울 수 있다. 동시성의 실제 예시 웹 브라우저: 여러 탭을 동시에 열어 각각 다른 웹페이지를 로드하면서 사용자 입력을 받는 것은 동시성의 좋은 예이다. 데이터베이스 시스템: 여러 사용자의 쿼리를 동시에 처리하는 데이터베이스 시스템도 동시성을 활용한다. 동시성은 현대 프로그래밍에서 매우 중요한 개념으로, 시스템의 성능을 향상시키고 사용자 경험을 개선하는 데 크게 기여한다. ...

Metric Metric는 시스템의 상태와 성능을 수치화하여 측정하는 중요한 관측 도구이다. Metric는 시스템의 상태, 동작, 성능 등을 나타내는 수치화된 측정값이다. 예를 들어, 웹 서버의 응답 시간, CPU 사용률, 메모리 사용량 등이 Metric가 될 수 있다. 장점 효율적인 저장: 숫자 데이터는 저장 공간을 적게 차지한다. 빠른 쿼리: 시계열 데이터베이스를 사용하여 빠른 검색과 분석이 가능하다. 장기 추세 분석: 오랜 기간 동안의 데이터를 저장하고 분석할 수 있다. 시각화 용이성: 그래프나 대시보드로 쉽게 표현할 수 있다. 단점 초기 설정에 시간과 노력이 필요하다 너무 많은 Metric는 오히려 혼란을 줄 수 있다 저장 공간과 처리 리소스가 필요하다 Metric의 중요성 성능 모니터링: 시스템의 전반적인 성능을 지속적으로 모니터링할 수 있다. 문제 감지: 비정상적인 패턴이나 임계값 초과를 빠르게 감지할 수 있다. 용량 계획: 리소스 사용량 추세를 분석하여 미래의 용량을 계획할 수 있다. 최적화: 성능 병목 현상을 식별하고 최적화할 수 있는 기회를 제공한다. Metric의 구성 요소 일반적인 Metric는 다음 요소로 구성된다: ...

Trace Trace는 분산 시스템에서 요청의 흐름을 추적하고 시각화하는 데 사용된다. Trace는 분산 시스템에서 요청이나 트랜잭션이 여러 서비스와 컴포넌트를 통과하는 전체 여정을 기록한 것이다. 각 Trace는 하나 이상의 span으로 구성되며, 첫 번째 span은 root span이라고 한다. Trace의 목적 분산 시스템에서의 요청 흐름 이해 성능 병목 지점 식별 서비스 간 의존성 파악 오류 및 지연의 근본 원인 분석 Trace의 구성 요소 트레이스는 다음과 같은 구성 요소들로 이루어진다: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 // 트레이스 시작 Span rootSpan = tracer.spanBuilder("checkout-process") .setSpanKind(SpanKind.SERVER) .startSpan(); try (Scope scope = rootSpan.makeCurrent()) { // 자식 스팬 생성 Span paymentSpan = tracer.spanBuilder("process-payment") .setParent(Context.current().with(rootSpan)) .startSpan(); try { processPayment(); paymentSpan.setStatus(StatusCode.OK); } catch (Exception e) { paymentSpan.setStatus(StatusCode.ERROR, e.getMessage()); throw e; } finally { paymentSpan.end(); } } finally { rootSpan.end(); } 트레이스 구성의 핵심 요소들: ...

Log Log는 애플리케이션 실행 시 생성되는 텍스트 기반의 기록이다. 이는 구조화된 형식(예: JSON)이나 비구조화된 텍스트 형식으로 제공될 수 있다. 문제가 발생했을 때 무슨 일이 있었는지 추적할 수 있게 해주며, 시스템의 동작을 이해하는 데 필수적인 정보를 제공한다. 로그 구조를 설계할 때는 다음과 같은 원칙들을 고려해야 한다: 일관성(Consistency): 모든 로그 항목은 동일한 구조와 형식을 따라야 한다. 이는 로그 파싱과 분석을 용이하게 만든다. 검색 가능성(Searchability): 주요 필드들은 쉽게 검색하고 필터링할 수 있는 형태여야 한다. 확장성(Extensibility): 새로운 정보를 추가할 필요가 생겼을 때 기존 구조를 해치지 않고 확장할 수 있어야 한다. 상세도 조절(Verbosity Control): 로그 레벨을 통해 필요한 상세도를 조절할 수 있어야 한다. 로그 구조를 효과적으로 설계하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있다: ...