Latency vs. Throughput Latency 와 Throughput 은 시스템 성능 평가의 양대 축으로 상호 보완적인 지표이다. Latency는 데이터 전송 지연 시간 (밀리초 단위) 으로, 실시간 화상 회의나 온라인 게임에서 사용자 경험에 직접적 영향을 미친다. Throughput은 초당 처리 가능한 데이터량 (MBps) 으로 대용량 트래픽 처리 능력을 결정한다. 시스템 설계자는 대역폭, 병목 현상, 하드웨어 자원 등 다양한 요소를 고려하여 균형점을 찾아야 한다. 이를 통해 실시간 시스템, 대용량 데이터 처리 등 다양한 응용 분야에서 최적의 성능을 달성할 수 있다. ...
Availability Patterns 가용성 패턴 (Availability Patterns) 은 분산 시스템에서 발생할 수 있는 장애 상황에 대응하여 서비스의 연속성을 보장하는 설계 기법을 제공한다. 서비스 격리, 장애 감지, 장애 전파 방지, 상태 모니터링, 지리적 분산 등의 방법을 통해 시스템 전체의 가용성을 높이고, 장애 발생 시에도 부분적인 기능을 유지하여 사용자 경험을 보호한다. 이는 현대 클라우드 환경에서 핵심적인 설계 원칙이다. 핵심 개념 가용성 패턴은 분산 시스템, 마이크로서비스 아키텍처 및 클라우드 환경에서 서비스의 안정적인 운영과 가용성을 보장하기 위한 설계 패턴이다. ...
백그라운드 작업 (Background Jobs) 백그라운드 작업 (Background Jobs) 은 시스템의 비동기 처리 메커니즘으로 사용자 상호작용 없이 독립적으로 실행되는 태스크이다. 주 애플리케이션 흐름과 별도로 실행되어 시스템 부하를 분산하고 사용자 경험을 개선할 수 있다. 대용량 데이터 처리, 예약 작업, 이벤트 기반 트리거 등에 활용되며, 큐 시스템 (예: RabbitMQ, Kafka) 과 워커 프로세스를 통해 작업을 분산 처리하며 재시도 메커니즘과 체크포인팅으로 장애에 강하다. 확장성, 내결함성, 모니터링 기능을 제공하여 대규모 분산 시스템과 클라우드 환경에서 필수적인 아키텍처 구성요소이다. ...
E-Commerce Service 여러 사용자가 동시에 하나의 물품을 구매하려고 할 때 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 요소들을 고려해야 한다. 고려해야 할 요소 동시성 제어: 여러 사용자가 동시에 같은 물품을 구매하려 할 때 발생할 수 있는 충돌을 관리해야 한다. 재고 관리: 실시간으로 정확한 재고 수량을 유지하고 업데이트해야 한다. 트랜잭션 일관성: 결제 과정과 재고 감소가 일관성 있게 처리되어야 한다. 사용자 경험: 구매 과정에서 사용자에게 명확한 피드백을 제공해야 한다. 핵심 영역 상품 관리 시스템 상품 정보 관리 (이름, 가격, 재고, 카테고리, 상품 상태 등) 재고 관리 시스템 (동시성 제어가 매우 중요) 상품 검색 및 필터링 기능 이미지 처리 및 저장 주문 처리 시스템 (매우 중요) 주문 상태 관리 (결제대기, 결제완료, 배송준비, 배송중, 배송완료 등) 장바구니 기능 동시 주문 처리를 위한 동시성 제어 재고 차감 로직 주문 취소/환불 처리 결제 시스템 결제 게이트웨이 연동 결제 상태 관리 결제 실패 처리 환불 처리 결제 보안 (매우 중요) 사용자 관리 회원가입/로그인 권한 관리 개인정보 보호 주소록 관리 구매 이력 관리 구현 방법 데이터베이스 수준의 잠금 (Database-Level Locking) 낙관적 잠금 (Optimistic Locking) 낙관적 잠금은 대부분의 트랜잭션이 충돌하지 않는다는 가정하에 작동한다. ...
ERP (Enterprise Resource Planning) ERP(Enterprise Resource Planning)는 기업의 모든 자원을 통합적으로 관리하고 운영하기 위한 시스템. ERP는 기업의 인력, 자본, 자재, 기계 등 모든 경영자원을 효율적으로 통합 관리하여 기업의 경쟁력을 높이는 통합정보시스템이다. 이는 재무, 인사, 생산, 물류, 영업 등 기업의 전반적인 업무 프로세스를 하나의 통합된 시스템으로 구축하여 정보를 공유하고 업무 효율을 높이는 것을 목표로 한다. ERP의 주요 기능 및 서비스 재무/회계 관리 자금, 손익, 매출, 비용 등의 재무 정보 관리 회계 보고서 자동 생성 인사/급여 관리 ...
창고 관리 시스템 (Warehouse Management System, WMS) WMS(Warehouse Management System)는 창고 관리 시스템으로, 창고 내의 물류 프로세스를 최적화하고 효율적으로 관리하기 위한 소프트웨어 애플리케이션을 말한다. WMS는 재고 관리, 주문 처리, 입출고 관리 등 창고 운영의 전반적인 과정을 자동화하고 최적화하는 데 사용된다. WMS의 주요 기능과 서비스 재고 관리 및 추적 실시간 재고 수준 모니터링 재고 위치 추적 및 최적화 바코드 및 RFID 기술을 활용한 재고 추적 주문 관리 및 처리 주문 접수 및 처리 자동화 피킹, 패킹, 배송 프로세스 최적화 주문 상태 실시간 추적 입고 및 출고 관리 입고 예약 및 처리 출고 계획 수립 및 실행 크로스도킹 관리 공간 최적화 창고 레이아웃 최적화 보관 위치 할당 및 관리 공간 활용도 분석 노동력 관리 작업 할당 및 스케줄링 직원 성과 추적 및 분석 생산성 향상을 위한 작업 최적화 보고 및 분석 재고 보고서 생성 성과 지표(KPI) 분석 예측 분석 및 의사결정 지원 운송 관리 배송업체 선택 및 비용 최적화 배송 추적 및 상태 업데이트 운송 문서 자동 생성 시스템 통합 ERP, TMS 등 다른 비즈니스 시스템과의 통합 EDI(전자데이터교환) 지원 API를 통한 맞춤형 통합 지원 참고 및 출처
Cache Strategy vs. Cache Policy 캐시 전략(Cache Strategy)과 캐시 정책(Cache Policy)은 컴퓨터 아키텍처에서 캐시 메모리의 효율적 운영을 위한 핵심 개념이다. 이 둘은 상호보완적이지만 명확한 차이가 있다. 캐시 전략(Cache Strategy) 캐시 전략은 시스템 전체의 캐시 사용 방식을 결정하는 상위 레벨의 설계 접근법을 의미한다. 주로 다음과 같은 요소를 포함한다: 계층적 구조: L1, L2, L3 캐시로 이어지는 메모리 계층 구조 설계 분산 캐시: 여러 서버에 캐시를 분산하여 처리 능력 확장 데이터 프리페칭: 프로세서가 필요로 할 데이터를 미리 예측하여 캐시에 로드 클라이언트 측 캐싱: 사용자 브라우저에 데이터 저장으로 서버 부하 감소 예시: 멀티코어 프로세서에서 L3 캐시를 공유하여 코어 간 데이터 일관성 유지 ...
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. ...
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. ...