Availability in Numbers “Availability in Numbers” 는 분산 시스템에서 서비스의 지속적인 접근성을 수치로 표현하고 설계하는 방법론이다. 가용성은 업타임 대 전체 운영 시간의 비율로 계산되며, 일반적으로 ‘9 의 개수 ‘(예: 99.9%, 99.999%) 로 표현된다. 이 수치는 허용 가능한 연간, 월간, 일간 다운타임을 결정하며, 시스템 설계 시 중복성 구현, 장애 감지 및 복구 메커니즘, 분산 아키텍처 패턴 등을 통해 달성된다. 가용성 설계는 시스템의 중요성, 비용, 성능 간의 균형을 고려하여 비즈니스 요구에 맞게 조정되어야 하며, 다양한 가용성 패턴을 적용해 단일 장애점을 제거하는 것이 핵심이다. ...
Horizontal vs. Vertical Scaling 시스템의 확장성은 성능과 안정성에 직접적인 영향을 미친다. 수평/수직 확장은 시스템 확장성을 달성하는 상호보완적 전략이다. 수직 확장은 단일 노드의 CPU/RAM/Storage 업그레이드로 신속한 대응이 가능하나 하드웨어 한계와 Single Point of Failure(SPOF) 리스크가 존재한다. 수평 확장은 분산 아키텍처 기반으로 무한 확장성과 내결함성을 제공하나 데이터 일관성 유지가 어렵다. 2025 년 트렌드로는 Kubernetes 기반 Hybrid Scaling(60% 기업 채택) 과 AI-Driven Auto-scaling(리소스 사용률 40% 개선) 이 주목받으며, Netflix 는 두 방식을 결합해 초당 5TB 스트리밍 데이터를 처리한다. ...
Domain Name 도메인 이름은 인터넷의 기본 구성 요소로, 특히 API 디자인과 웹 서비스 개발에서 중요한 역할을 한다. 도메인 이름의 기본 개념 도메인 이름이란? 도메인 이름은 인터넷에서 특정 위치를 식별하는 사람이 읽을 수 있는 주소이다. 컴퓨터가 서로 통신할 때 사용하는 숫자로 된 IP 주소(예: 192.168.1.1) 대신, 사람이 기억하고 입력하기 쉬운 텍스트 형식(예: example.com)을 제공한다. 도메인 이름의 주요 목적은 다음과 같다: 기억하기 쉬운 웹 주소 제공 브랜드 아이덴티티 확립 웹사이트와 서비스에 대한 접근성 향상 IP 주소가 변경되더라도 일관된 접근점 유지 도메인 이름 시스템(DNS)과의 관계 도메인 이름 시스템(DNS)은 도메인 이름을 IP 주소로 변환하는 인터넷의 전화번호부와 같은 역할을 한다. 사용자가 브라우저에 도메인 이름을 입력하면, DNS는 해당 도메인 이름과 연결된 IP 주소를 찾아 사용자를 올바른 서버로 연결한다. ...
Hosting 호스팅은 API 설계와 배포에 있어 핵심적인 요소이다. 잘 설계된 API 도 적절한 호스팅 환경이 없다면 사용자에게 안정적으로 서비스를 제공할 수 없다. 호스팅의 기본 개념 호스팅이란 무엇인가? 호스팅은 API, 웹사이트, 애플리케이션과 같은 디지털 자산을 인터넷을 통해 사용자에게 제공하기 위해 서버 공간과 자원을 제공하는 서비스이다. API 호스팅은 API 가 24 시간 내내 접근 가능하고, 안정적으로 요청을 처리하며, 적절한 보안과 성능을 유지할 수 있도록 한다. 호스팅 서비스는 다음과 같은 기본 요소를 제공한다: ...
UTF-8 UTF-8은 현대 컴퓨팅 환경에서 가장 널리 사용되는 문자 인코딩 방식으로, 전 세계의 모든 문자를 표현할 수 있는 유니코드를 효율적으로 저장하고 전송하기 위해 설계되었다. 웹 페이지의 95% 이상이 UTF-8로 인코딩되어 있을 만큼 인터넷의 표준이 되었으며, 현대 소프트웨어 개발에서 필수적인 요소로 자리잡았다. 역사적 배경과 개발 동기 문자 인코딩의 역사적 진화 컴퓨터는 기본적으로 숫자만 처리할 수 있으므로, 텍스트를 저장하고 표시하기 위해서는 각 문자를 숫자로 매핑하는 인코딩 시스템이 필요했다. 초기에는 ASCII(American Standard Code for Information Interchange)가 영어 알파벳과 기본 기호를 7비트(0-127)로 표현했지만, 영어 외 언어를 처리하기에는 충분하지 않았다. ...
Pagination API 설계에서 페이지네이션은 대량의 데이터를 효율적으로 전송하고 관리하기 위한 핵심 요소이다. 페이지네이션을 통해 서버는 데이터를 작은 “페이지” 단위로 나누어 전달하여 성능, 사용자 경험, 리소스 사용을 모두 최적화할 수 있다. 페이지네이션의 필요성과 중요성 페이지네이션이 필요한 주요 이유는 다음과 같다: 성능 최적화 대규모 데이터셋을 한 번에 전송하면 여러 문제가 발생한다: 서버 부하 증가: 대량의 레코드를 검색하고 직렬화하는 과정은 서버 리소스를 많이 소모한다. 네트워크 부하: 대용량 응답은 네트워크 대역폭을 많이 사용하며, 특히 모바일 환경에서 문제가 된다. 응답 지연: 큰 데이터셋을 처리하는 데 시간이 오래 걸려 사용자 경험이 저하된다. 메모리 사용량: 클라이언트와 서버 모두 대량의 데이터를 메모리에 로드해야 한다. 사용자 경험 향상 페이지네이션은 사용자 인터페이스와 경험을 개선한다: ...
URI Design URI(Uniform Resource Identifier) 디자인은 API 설계의 근본적인 요소로, 개발자 경험과 API의 사용성, 유지보수성에 직접적인 영향을 미친다. 잘 설계된 URI는 API의 직관성을 높이고, 학습 곡선을 완화하며, 리소스의 구조와 관계를 명확히 보여준다. URI의 기본 개념과 구조 URI는 인터넷에서 특정 리소스를 고유하게 식별하는 문자열이다. API 설계에서 URI는 클라이언트가 서버의 리소스와 상호 작용하는 진입점 역할을 한다. URI의 구성 요소 URI의 주요 구성 요소를 이해하는 것은 효과적인 디자인의 시작점이다: 1 2 3 4 https://api.example.com:8080/v1/customers/42/orders?status=pending#summary \___/ \______________/\__/\_________________/ \____________/ \______/ | | | | | | scheme authority port path query fragment 스킴(Scheme): URI가 사용하는 프로토콜(https, http 등) 권한(Authority): 서비스의 도메인 이름 또는 IP 주소 포트(Port): 서비스가 수신 대기하는 네트워크 포트(종종 생략됨) 경로(Path): 리소스의 위치를 계층적으로 나타내는 문자열 쿼리(Query): 리소스에 대한 추가 매개변수(필터링, 정렬 등) 프래그먼트(Fragment): 리소스 내의 특정 부분을 가리키는 식별자(일반적으로 API에서 덜 사용됨) URI vs. URL vs. URN URI 개념을 정확히 이해하기 위해서는 관련 용어의 차이점을 아는 것이 중요하다: ...
AI Engineer vs. ML Engineer 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 기술 생태계에서 중추적 역할을 하게 되면서, AI 엔지니어와 ML 엔지니어라는 직무도 점차 중요해지고 있다. 이 두 역할은 겉보기에 유사해 보이지만, 그 책임과 요구되는 기술 세트, 업무 범위에서 중요한 차이가 있다. 정의와 범위 간단히 말해, AI 엔지니어링은 ML 엔지니어링을 포함하는 상위 개념이라고 볼 수 있다. 모든 머신러닝은 AI의 일부이지만, 모든 AI가 머신러닝을 사용하는 것은 아니다. AI 엔지니어 AI 엔지니어는 인공지능 시스템 전반을 설계, 개발, 구현하는 전문가이다. 이들의 업무는 머신러닝을 포함한 다양한 AI 기술(자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 지식 표현, 추론 시스템 등)을 아우른다. AI 엔지니어는 보다 광범위한 인공지능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추며, 이론적 AI 연구를 실용적인 애플리케이션으로 변환하는 역할을 한다. ...
AI (Artificial Intelligence) vs. AGI (Artificial General Intelligence) 인공지능(AI)과 범용 인공지능(AGI) 사이의 구분은 AI 연구와 개발의 핵심 주제 중 하나이다. 두 개념은 기술적 역량, 개발 상태, 잠재적 영향 및 직면한 도전과제에서 근본적인 차이가 있다. 기본 개념과 정의 인공지능(AI) 인공지능은 인간의 지능을 시뮬레이션하도록 설계된 컴퓨터 시스템을 말한다. 현대 AI는 주로 특정 작업이나 문제 도메인에 특화된 ‘좁은 AI(Narrow AI)’ 또는 ‘약한 AI(Weak AI)‘의 형태로 존재한다. 이러한 시스템은 특정 작업(언어 번역, 이미지 인식, 게임 플레이 등)에서 뛰어난 성능을 보이지만, 학습한 영역 외의 작업으로 지식이나 능력을 일반화하는 데 제한이 있다. ...
Deterministic vs. Nondeterministic Computation 결정론적 계산과 비결정론적 계산은 계산 이론의 두 가지 근본적인 접근 방식을 나타낸다. 결정론적 계산은 현대 컴퓨터의 기반이 되는 예측 가능하고 명확한 모델을 제공하는 반면, 비결정론적 계산은 이론적으로 더 강력한 계산 모델의 가능성을 탐구한다. 이론적으로는 결정론적 튜링 기계와 비결정론적 튜링 기계가 동일한 문제들을 해결할 수 있지만, 효율성 측면에서는 큰 차이가 있을 수 있다. P = NP 문제는 이러한 효율성 차이가 본질적인 것인지, 아니면 단지 현재 알고리즘의 한계인지를 묻는 근본적인 질문이다. ...