Fundamentals

Suffix Array vs. Suffix Tree vs. Trie Suffix Array, Suffix Tree, 그리고 Trie는 모두 문자열 처리와 패턴 매칭을 위한 데이터 구조로, 각각 고유한 특성과 용도를 가지고 있다. 특성 Suffix Array Suffix Tree Trie 기본 구조 모든 접미사를 정렬하여 저장하는 1차원 배열 모든 접미사를 트리 형태로 저장하는 압축된 트리 구조 문자열을 문자 단위로 저장하는 트리 구조 메모리 효율성 O(n), 매우 효율적 O(n), 하지만 실제로는 4n 정도로 큼 O(ALPHABET_SIZE key_length n), 매우 큼 구축 시간 O(n log n) O(n) (Ukkonen’s Algorithm 사용 시) O(n * key_length) 검색 시간 O(m log n + occ), m은 패턴 길이 O(m + occ), m은 패턴 길이 O(m), m은 검색할 문자열 길이 구현 난이도 비교적 간단 매우 복잡 비교적 간단 LCP 계산 추가 배열 필요 트리 구조에서 직접 계산 가능 해당 없음 패턴 매칭 이진 검색 이용 트리 순회로 직접 검색 트리 순회로 직접 검색 공간 지역성 매우 좋음 (연속된 메모리) 보통 (포인터로 인한 흩어짐) 나쁨 (노드가 메모리에 흩어짐) 주요 응용 텍스트 검색, DNA 분석 문자열 처리, 바이오인포매틱스 사전 구현, 자동 완성 동적 업데이트 어려움 가능하나 복잡 쉬움 접두사 검색 어려움 가능하나 비효율적 매우 효율적 최장 공통 접두사 추가 작업 필요 직접 계산 가능 직접 계산 가능 최장 공통 부분 문자열 LCP 배열 필요 직접 계산 가능 부적합 압축 가능성 제한적 매우 좋음 있음 (압축 트라이) 캐시 성능 매우 좋음 보통 나쁨 실제 사용 사례 대용량 문자열 검색 시스템 생물정보학, 문자열 처리 자동 완성, 사전 검색 추가적인 중요 고려사항: ...

JSON vs. XML vs. Protobuf vs. MessagePack vs. Parquet 데이터 직렬화 형식은 애플리케이션 간 데이터 교환의 핵심 요소이다. 세 가지 직렬화 형식은 각각 고유한 장단점이 있어 특정 사용 사례에 더 적합하다: JSON은 웹 애플리케이션과 사람이 읽을 수 있는 인터페이스에 이상적이다. 단순성과 광범위한 지원이 특징이다. XML은 복잡한 문서와 엔터프라이즈 시스템에 적합하다. 강력한 스키마 지원과 메타데이터 처리 능력이 있다. Protobuf는 고성능 시스템과 마이크로서비스 아키텍처에 최적화되어 있다. 속도와 효율성이 중요한 경우에 탁월하다. 선택은 프로젝트 요구사항, 팀 전문성, 상호운용성 요구사항, 성능 고려사항에 따라 달라질 수 있다. 단일 프로젝트 내에서도 다양한 부분에 서로 다른 형식을 사용하는 것이 적절할 수 있다. ...

Blocking vs. Non-Blocking Blocking 과 Non-Blocking 은 프로그램의 제어 흐름을 다루는 두 가지 주요 방식이다. 이 개념들은 I/O 작업, 프로세스 간 통신, 네트워크 통신 등 다양한 컴퓨팅 상황에서 중요한 역할을 한다. Blocking 과 Non-Blocking 의 주요 차이점은 제어권의 반환 시점이다. Blocking 은 작업이 완료될 때까지 제어권을 반환하지 않지만, Non-Blocking 은 즉시 제어권을 반환한다. Blocking Blocking 은 특정 작업이 완료될 때까지 프로그램의 제어권을 붙잡고 있는 상태를 의미한다. 해당 작업이 완료되기 전까지는 다음 작업으로 진행할 수 없다. ...

Poetry vs. Uv vs. Rye Poetry, uv, Rye는 모두 파이썬 프로젝트 관리와 패키지 설치를 위한 도구들이다. 각각의 도구는 고유한 특징과 장단점을 가지고 있어 개발자들의 다양한 요구사항을 충족시키고 있다. Poetry는 파이썬 프로젝트의 의존성 관리와 패키징을 위한 도구로, 2018년에 출시되었다. 주요 특징으로는 의존성 해결, 가상 환경 관리, 프로젝트 패키징 등이 있다. uv는 Rust로 작성된 초고속 파이썬 패키지 설치 및 의존성 해결 도구이다. pip와 pip-tools의 대체제로 설계되었으며, 속도와 효율성에 중점을 두고 있다. Rye는 Flask의 개발자인 Armin Ronacher가 개발한 올인원 파이썬 프로젝트 관리 도구이다. 파이썬 버전 관리, 의존성 관리, 가상 환경 생성 등 다양한 기능을 제공한다. Poetry, uv, Rye에 대한 비교를 요청하신 카테고리별로 표로 정리했습니다. 각 도구의 특징을 비교하여 살펴볼 수 있도록 구성했습니다. ...

Streaming vs. Polling Streaming과 polling은 실시간 데이터 전송을 위해 사용되는 두 가지 주요 기술입니다. 각각의 특징과 차이점을 자세히 살펴보겠습니다. Streaming Streaming은 데이터를 연속적으로 전송하는 방식입니다. 주요 특징 연속적인 데이터 흐름: 서버에서 클라이언트로 데이터를 지속적으로 전송합니다. 실시간성: 데이터가 생성되는 즉시 전송되어 높은 실시간성을 제공합니다. 효율적인 대역폭 사용: 필요한 데이터만 전송하므로 대역폭을 효율적으로 사용합니다. 지속적인 연결: 클라이언트와 서버 간 연결이 유지됩니다. 사용 사례 비디오/오디오 스트리밍 실시간 주식 시세 정보 라이브 이벤트 중계 Polling Polling은 클라이언트가 주기적으로 서버에 데이터를 요청하는 방식입니다. ...

Synchronization vs. Asynchronization and Blocking vs. Non-Blocking 카테고리 동기(Synchronous) 비동기(Asynchronous) Blocking Non-Blocking 핵심 개념 작업이 순차적으로 실행되며, 이전 작업이 완료될 때까지 다음 작업을 시작하지 않음 작업들이 독립적으로 실행되며, 이전 작업의 완료를 기다리지 않고 다음 작업 수행 가능 호출된 함수가 작업을 완료할 때까지 제어권을 반환하지 않음 호출된 함수가 작업 완료 여부와 관계없이 즉시 제어권을 반환함 작업 처리 방식 순차적으로 작업을 처리하며, 각 작업이 완료된 후 다음 작업 시작 여러 작업이 동시에 처리될 수 있으며, 작업 완료 순서는 불확실할 수 있음 호출한 함수는 작업이 완료될 때까지 대기 상태 유지 호출한 함수는 작업 진행 중에도 다른 작업 수행 가능 제어 흐름 프로그램의 제어 흐름이 순차적이고 예측 가능함 제어 흐름이 비선형적이며, 콜백이나 이벤트로 처리 제어권이 호출된 함수에 완전히 넘어감 제어권이 호출한 함수에 즉시 반환됨 결과 처리 작업 완료 후 바로 결과를 반환받아 처리 콜백 함수, Promise, async/await 등을 통해 결과 처리 결과를 직접 반환받아 처리 상태 확인이나 콜백을 통해 결과 처리 주요 특징 - 코드의 실행 순서가 명확함 - 직관적인 코드 흐름 - 단순한 구현 - 작업의 병렬 처리 가능 - 복잡한 이벤트 처리 - 높은 확장성 - 자원을 점유하며 대기 - 단순한 구현 - 예측 가능한 실행 - 자원의 효율적 활용 - 복잡한 구현 - 높은 동시성 에러 처리 try-catch 블록으로 즉시 에러 처리 가능 Promise의 catch나 async/await의 try-catch로 처리 동기적 에러 처리 가능 비동기적 에러 처리 메커니즘 필요 성능 특성 - 단순 작업에서 오버헤드 적음 - 순차 처리로 인한 대기 시간 발생 - 동시 처리로 인한 전체 처리 시간 감소 - 컨텍스트 스위칭 오버헤드 - I/O 작업에서 성능 저하 - 리소스 독점 - 리소스 효율적 활용 - 높은 처리량 적합한 사용 사례 - 간단한 계산 작업 - 메모리 내 데이터 처리 - 순차적 처리 필요 작업 - 네트워크 요청 - 대용량 파일 처리 - 독립적 실행 가능 작업 - CPU 연산 작업 - 간단한 파일 작업 - 메모리 작업 - I/O 작업 - 네트워크 통신 - 대용량 처리 실행 순서 코드 작성 순서와 실행 순서가 동일 실행 순서가 코드 작성 순서와 다를 수 있음 작업 완료 순서가 예측 가능 작업 완료 순서가 불확실 자원 활용 단일 자원을 순차적으로 사용 여러 자원을 동시에 효율적으로 활용 자원을 독점적으로 사용 자원을 공유하여 사용 응답성 작업 완료 전까지 다른 작업 불가 여러 작업의 동시 처리로 높은 응답성 대기 시간 동안 응답 불가 지속적인 응답 가능 디버깅 코드 흐름 추적이 용이함 비동기 로직으로 인한 디버깅 어려움 문제 발생 지점 파악 쉬움 문제 발생 지점 추적 어려움 확장성 수직적 확장에 제한적 수평적/수직적 확장 용이 동시 처리 능력 제한적 높은 동시성 처리 가능 데이터 일관성 데이터 일관성 보장이 쉬움 경쟁 조건 고려 필요 순차적 처리로 일관성 보장 동시성 제어 메커니즘 필요 추가적인 고려사항: ...

Lock and Mutex Lock과 Mutex는 둘 다 여러 스레드가 공유 자원에 동시에 접근하는 것을 방지하는 동기화 도구이다. 한 스레드가 자원을 사용할 때 다른 스레드의 접근을 막는 것이다. 특성 Mutex Lock 기본 개념 상호 배제를 위한 동기화 객체로, 소유권 개념이 있음 일반적인 동기화 메커니즘으로, 단순한 잠금/해제 기능 소유권 소유권 개념이 있어 획득한 스레드만 해제 가능 소유권 개념이 없어 다른 스레드도 해제 가능 재진입성 보통 재진입 가능 (같은 스레드가 여러 번 획득 가능) 구현에 따라 재진입 가능할 수 있음 용도 스레드 간 엄격한 상호 배제가 필요한 경우 간단한 동기화가 필요한 일반적인 상황 성능 소유권 검사 등으로 인한 오버헤드 존재 상대적으로 가벼운 오버헤드, 단 구현에 따라 다름 에러 처리 소유권 위반 시 예외 발생 가능 단순한 실패/성공 여부만 반환 구현 복잡도 상대적으로 복잡한 구현 단순한 구현, 그러나 고급 기능 추가 시 복잡해질 수 있음 적용 범위 프로세스 내 스레드 간 동기화 프로세스 내 또는 프로세스 간 동기화에 사용 가능 우선순위 상속 우선순위 상속 지원 가능 일반적으로 지원하지 않음, 구현에 따라 다를 수 있음 교착상태 처리 소유권 추적으로 교착상태 감지 용이 기본적인 교착상태 감지만 가능 에러 검사 상세한 에러 검사 및 보고 기능 기본적인 에러 검사, 구현에 따라 확장 가능 메모리 사용 소유권 정보 저장으로 추가 메모리 필요 최소한의 메모리 사용 유연성 엄격한 규칙으로 유연성 제한 상대적으로 유연한 사용 가능 디버깅 소유권 정보로 디버깅 용이 디버깅이 상대적으로 어려움, 구현에 따라 다를 수 있음 사용 예시 데이터베이스 트랜잭션, 파일 시스템 접근 간단한 공유 자원 보호, 카운터 타임아웃 지원 보통 타임아웃 기능 내장 구현에 따라 타임아웃 지원 가능 복구 기능 비정상 종료 시 자동 복구 지원 구현에 따라 자동 복구 기능 추가 가능 중첩 사용 재진입성으로 중첩 사용 가능 구현에 따라 중첩 사용 가능, 주의 필요 시스템 수준 주로 커널 수준에서 구현 사용자 수준 및 커널 수준 모두에서 구현 가능 표준화 POSIX 표준으로 잘 정의됨 구현에 따라 동작이 다를 수 있음 성능 특성 경쟁 상황에서 성능 저하 가능 스핀락 구현 시 짧은 대기 시간에 효율적 공정성 일반적으로 공정성 메커니즘 내장 구현에 따라 공정성 보장 여부가 다름 실제 구현 시에는 고려할 사항 동시성 요구사항 (얼마나 많은 스레드가 동시에 접근하는가) 성능 요구사항 (응답 시간, 처리량 등) 리소스 사용량 (메모리, CPU 사용률) 오류 처리 및 복구 요구사항 데드록 방지 필요성 플랫폼 및 운영체제의 지원 여부 참고 및 출처

setup.cfg vs. pyproject.toml setup.cfg와 pyproject.toml은 Python 프로젝트의 구성과 메타데이터를 정의하는 파일 형식이다. 이 두 파일은 프로젝트 설정, 의존성, 빌드 시스템 등을 관리하는 데 사용되며, 각각의 특징과 용도가 있다. setup.cfg는 setuptools를 사용하는 전통적인 Python 패키징 시스템의 일부이다. 형식: INI 스타일의 설정 파일 주요 용도: 프로젝트 메타데이터 정의 (이름, 버전, 설명 등) 의존성 선언 패키지 데이터 및 스크립트 설정 특징: setup.py와 함께 사용되어 왔음 정적 메타데이터를 선언적으로 정의하는 데 적합 레거시 도구와의 호환성 유지 pyproject.toml은 PEP 518에서 도입된 새로운 표준 구성 파일이다. ...

ER(Entity-Relationship) 모델링 ER 모델링은 현실 세계의 데이터를 개체(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship)로 표현하여 데이터베이스의 구조를 설계하는 방법. 이를 통해 복잡한 데이터 구조를 시각적으로 표현하고 이해하기 쉽게 만든다.  개체는 데이터베이스에 저장하고자 하는 실제 대상을 나타낸다. 예를 들어, ‘학생’, ‘강좌’, ‘교수’ 등이 개체가 될 수 있다. 개체는 보통 사각형으로 표현된다. 예시: 학생 개체의 경우: 실체: 개별 학생들 표현: ‘학생’ 이라는 개체로 모델링 속성: 학번, 이름, 학과, 연락처 등 속성(Attribute) 속성은 개체의 특성이나 성질을 나타낸다. 타원형으로 표현되며, 개체와 선으로 연결된다. 속성의 종류: 단일값 속성: 하나의 값만 가지는 속성 (예: 학번) 다중값 속성: 여러 값을 가질 수 있는 속성 (예: 전화번호) 유도 속성: 다른 속성으로부터 계산되는 속성 (예: 나이) 키 속성: 개체를 유일하게 식별하는 속성 (예: 학번) 관계(Relationship) 관계는 개체들 간의 연관성을 나타낸다. 마름모 형태로 표현되며, 관련된 개체들과 선으로 연결된다. 관계의 종류: 일대일(1:1) 관계: 각 개체가 상대 개체와 최대 하나씩 연결 일대다(1:N) 관계: 한 개체가 여러 개의 다른 개체와 연결 다대다(N:M) 관계: 양쪽 개체 모두 여러 개의 상대 개체와 연결 관계 표현 예시: 1 2 3 4 5 [학생] ----< 수강 >---- [강좌] | | (학번) (과목코드) (이름) (과목명) (학과) (학점) ER 모델링의 단계 요구사항 분석 시스템에서 필요한 데이터와 기능을 파악한다. 예: “대학 수강신청 시스템을 만들어야 한다. 학생들은 여러 강좌를 수강할 수 있으며…” ...

Failback vs. Fail Over Failover 와 Failback 은 고가용성과 재해 복구 전략에서 중요한 이중 절차이다. 페일오버 (Failover) 는 Active-Passive/Active-Active 구성에서 장애 감지 후 트래픽 전환을 수행하며, AWS ELB, Kubernetes Pod 재배치 등에 적용된다. 페일백 (Failback) 은 데이터 동기화 검증 후 점진적 복구를 수행하며, DB 복제본 재동기화, 클라우드 리전 복구 시나리오에서 활용된다. 설계 방식에 따라 RTO(Recovery Time Objective) 와 RPO(Recovery Point Objective) 에 큰 영향을 미친다. 2025 년 현재 AI 기반 자동 전환 알고리즘과 블록체인 검증 기술이 접목되는 추세이다. ...