순환 복잡도 (Cyclomatic Complexity) 순환 복잡도는 1976년 Thomas McCabe가 제안한 메트릭으로, 프로그램의 논리적 복잡성을 정량적으로 측정하는 지표이다. 코드 내의 독립적인 경로의 수를 측정하여, 해당 코드를 완전히 테스트하기 위해 필요한 최소한의 테스트 케이스 수를 나타낸다. 순환 복잡도의 계산 방법은 다음과 같다: V(G) = E - N + 2P 여기서: E는 제어 흐름 그래프의 엣지(연결선) 수 N은 노드(구문) 수 P는 연결된 컴포넌트 수(일반적으로 1) 또는 더 간단하게: V(G) = 분기문의 수 + 1 여기서 분기문은 if, while, for, case 등의 조건문을 의미한다. ...
YAML vs. JSON vs. XML 데이터 교환과 구성 파일 형식으로 YAML, JSON, XML은 현대 소프트웨어 개발에서 가장 널리 사용되는 세 가지 형식이다. 개요 및 역사 YAML (YAML Ain’t Markup Language) YAML은 2001년에 클라크 에반스(Clark Evans), 이니 넷(Ingy döt Net), 오렌 벤-코바(Oren Ben-Koki)에 의해 개발되었다. 원래는 “Yet Another Markup Language"의 약자였으나, 후에 “YAML Ain’t Markup Language"라는 재귀적 약자로 변경되었다. YAML은 인간 친화적인 구문과 읽기 쉬운 형식에 중점을 둔 데이터 직렬화 형식이다. ...
Serialization and Deserialization 직렬화(Serialization)와 역직렬화(Deserialization)는 객체 지향 프로그래밍, 데이터 저장, 네트워크 통신 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 직렬화와 역직렬화의 개념 직렬화(Serialization)는 데이터 구조나 객체 상태를 저장하거나 전송할 수 있는 형식으로 변환하는 과정이다. 이 과정에서 객체의 상태는 바이트 스트림이나 텍스트 형식(예: JSON, XML)으로 변환된다. 직렬화는 복잡한 데이터 구조를 선형적인(linear) 형태로 “펼치는” 작업이라고 볼 수 있다. 역직렬화(Deserialization)는 직렬화의 반대 과정으로, 저장되거나 전송된 바이트 스트림이나 텍스트를 원래의 객체 구조로 다시 변환하는 작업이다. 이 과정을 통해 저장된 데이터를 애플리케이션에서 다시 사용할 수 있게 된다. ...
데이터 불일치 (Data Inconsistency) 동일한 데이터가 데이터베이스 내의 여러 위치에서 서로 다른 형식이나 값으로 존재하는 상황 Source: https://www.geeksforgeeks.org/what-is-data-inconsistency-in-dbms/ 발생 조건 데이터 불일치가 발생하는 주요 조건: 동시성 작업 여러 프로세스나 스레드가 동시에 데이터를 수정할 때 트랜잭션이 적절히 관리되지 않을 때 분산 환경 네트워크 지연이나 실패가 발생할 때 데이터 복제 과정에서 시간 차이가 발생할 때 캐싱 문제 캐시 무효화가 제대로 이루어지지 않을 때 캐시와 원본 데이터 간의 동기화 실패 시스템 오류 하드웨어 오류, 네트워크 문제, 소프트웨어 버그 등으로 인해 발생할 수 있다. 데이터 통합 문제: 서로 다른 소스의 데이터를 통합할 때 발생할 수 있다 해결책 및 방지책 데이터 표준화: 데이터 형식, 값, 표현을 일관되게 만든다. 데이터 검증: 데이터 입력 시 유효성 검사를 수행한다. 데이터 정제: 오류를 식별하고 수정하는 과정을 거친다. 데이터 거버넌스: 데이터 관리에 대한 명확한 정책과 절차를 수립한다. 동기화 메커니즘: 분산 시스템에서 데이터 동기화를 위한 알고리즘을 사용한다. 실제 시스템에서의 예방책 데이터 감사: 정기적인 데이터 감사를 통해 불일치를 식별한다. 자동화 도구 사용: 데이터 품질 관리 도구를 활용하여 불일치를 자동으로 탐지한다. 데이터 프로파일링: 데이터의 특성을 이해하고 잠재적 문제를 파악한다. 버전 관리: 데이터 변경 이력을 추적하여 불일치 발생 시 원인을 파악한다. 고려사항 및 주의사항 성능 영향: 데이터 일관성 유지 메커니즘이 시스템 성능에 미치는 영향을 고려해야 한다. 확장성: 대규모 분산 시스템에서의 데이터 일관성 유지 방법을 고려해야 한다. 사용자 교육: 데이터 입력 및 수정 시 주의사항에 대해 사용자를 교육해야 한다. 비즈니스 규칙 반영: 데이터 일관성 규칙에 비즈니스 로직을 반영해야 한다. 주의 사항 및 모범 사례 버전 관리 모든 데이터 변경에 버전 번호 부여 낙관적 락킹 구현 충돌 감지 및 해결 메커니즘 구축 캐시 전략 Cache-Aside 패턴 사용 적절한 TTL(Time-To-Live) 설정 캐시 무효화 전략 수립 동기화 메커니즘 분산 락 사용 이벤트 기반 동기화 멱등성 보장 모니터링 및 감사 버전 이력 관리 변경 로그 기록 불일치 감지 알림 실제 구현시 고려사항 확장성 수평적 확장을 고려한 설계 샤딩 전략 수립 복제 지연 관리 성능 캐시 적중률 최적화 인덱스 전략 수립 배치 처리 활용 복구 전략 백업 및 복구 계획 롤백 메커니즘 데이터 정합성 검증 모범 사례 단일 진실 소스(Single Source of Truth) 유지 데이터 품질 메트릭 정의 및 모니터링 데이터 소유권 및 책임 명확화 지속적인 데이터 품질 개선 프로세스 구축 데이터 불일치 해결을 위한 명확한 워크플로우 수립 파이썬 예제로 보는 데이터 불일치 다음은 데이터 불일치가 발생할 수 있는 상황과 이를 해결하는 방법을 보여주는 예제 ...
Packet (패킷, 네트워크 패킷) 패킷은 네트워크에서 데이터를 주고받을 때 사용되는 형식화된 데이터 블록이다. 주요 목적은 다음과 같다: 효율적인 데이터 전송 네트워크 대역폭의 효율적 사용 오류 검출 및 복구 용이성 네트워크 혼잡 방지 패킷을 사용하는 이유는? 패킷이 모두 대상에 도착하는 한 동일한 대상에 대해 서로 다른 네트워크 경로를 사용할 수 있음을 의미한다. 특정 프로토콜에서 패킷은 각 패킷이 다른 경로를 사용하여 도착하더라도 올바른 순서로 최종 목적지에 도착해야 한다. 여러 컴퓨터의 패킷이 기본적으로 임의의 순서로 동일한 선로를 통해 이동할 수 있다. 동일한 네트워킹 장비를 통해 동시에 여러 연결을 수행할 수 있다. 그 결과로 수십억 개의 장치가 인터넷에서 동시에 데이터를 교환할 수 있다. 패킷의 구조 패킷은 일반적으로 세 부분으로 구성된다: ...
Routing 데이터 패킷이 출발지에서 목적지까지 가장 효율적인 경로로 전달되도록 하는 과정. 네트워크 계층(3계층)에서 이루어지는 핵심 기능으로, 라우터가 패킷의 목적지 IP 주소를 확인하고 최적의 경로를 결정한다. 주요 특징 경로 결정: 라우팅 테이블을 참조하여 최적의 경로를 선택한다. 네트워크 연결: 서로 다른 네트워크를 연결하여 통신을 가능하게 한다. 패킷 전달: 선택된 경로를 통해 패킷을 다음 홉으로 전달한다. 중요성 효율적인 데이터 전송을 가능하게 한다. 네트워크의 안정성과 확장성을 향상시킨다. 트래픽 관리와 로드 밸런싱에 기여한다. 라우팅 방식 정적 라우팅: 관리자가 수동으로 라우팅 테이블을 구성한다. ...
Network Hop 네트워크 홉(Network Hop)은 데이터 패킷이 출발지에서 목적지로 이동하는 과정에서 거치는 네트워크 장비(주로 라우터)의 횟수를 의미한다. 홉은 데이터 패킷이 한 네트워크 지점에서 다음 지점으로 이동할 때마다 발생합니다. 각 홉은 패킷이 목적지에 도달하기 위해 거치는 중간 단계를 나타낸다. 주요 역할은 다음과 같다: 경로 결정: 각 홉에서 라우터는 패킷의 다음 목적지를 결정한다. 네트워크 성능 측정: 홉 수는 네트워크의 복잡성과 데이터 전송 경로의 길이를 나타낸다. 패킷 전달: 각 홉은 패킷을 다음 네트워크 장비로 전달하는 역할을 한다. 홉 카운트(Hop Count) 홉 카운트는 패킷이 출발지에서 목적지까지 거치는 홉의 총 개수를 의미한다. 이는 네트워크 경로의 길이를 측정하는 중요한 지표이다. ...
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: ...
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: ...