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• Vector, Fluentd, Logstash의 아키텍처, 성능 및 운영 전략

  공부 2025. 11. 23. 22:33

  1. 서론: 데이터 수집의 진화와 관측 가능성의 비용1.1 관측 가능성(Observability) 데이터 홍수의 시대현대 소프트웨어 아키텍처가 모놀리식(Monolithic) 구조에서 마이크로서비스(Microservices) 및 쿠버네티스(Kubernetes) 기반의 분산 환경으로 전환됨에 따라, 시스템이 생성하는 텔레메트리(Telemetry) 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 과거에는 단순한 서버 상태 확인을 위한 보조 수단에 불과했던 '로그(Log)'는 이제 시스템의 건강 상태를 진단하고, 보안 위협을 탐지하며, 비즈니스 인사이트를 도출하는 핵심 자산으로 격상되었습니다. 그러나 이러한 데이터의 폭증은 역설적으로 데이터를 수집하고 처리하는 인프라 자체에 대한 거대한 부하를 야기하고 있습니다..

• 데이터 웨어하우스 방법론과 데이터 모델링 비교

  공부/데이터 2025. 8. 31. 22:18

  파트 1: 핵심 데이터 웨어하우스 설계 방법론데이터 웨어하우스(Data Warehouse, DW) 구축은 단순히 데이터를 한곳에 모으는 기술적 작업을 넘어, 기업의 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 분석 역량을 좌우하는 전략적 결정입니다. 성공적인 데이터 웨어하우스는 조직의 데이터 자산을 신뢰할 수 있는 통찰력으로 전환하는 기반이 되지만, 잘못된 아키텍처 선택은 막대한 비용과 시간 낭비는 물론, 비즈니스 의사결정의 실패로 이어질 수 있습니다. 따라서 데이터 웨어하우스를 설계하는 데 사용되는 핵심 방법론들의 철학, 구조, 그리고 전략적 함의를 깊이 있게 이해하는 것은 모든 데이터 전문가에게 필수적입니다.본 보고서의 첫 번째 파트에서는 데이터 웨어하우스 설계의 세 가지 주요 패러다임인 킴볼(Kimball), 인..

• [Python] 헥사고날 아키텍처

  언어/파이썬 & 장고 2025. 8. 31. 22:00

  서론: 프레임워크 주도 설계를 넘어서소프트웨어 엔트로피라는 현대적 과제소프트웨어 시스템은 시간이 지남에 따라 자연스럽게 복잡해지고, 변경이 어려워지며, 깨지기 쉬워지는 경향이 있습니다. 이러한 현상을 '소프트웨어 엔트로피'라고 하며, 이는 모든 장기 프로젝트가 직면하는 근본적인 도전 과제입니다. 특히 특정 프레임워크나 기술에 강하게 결합된 아키텍처는 이러한 엔트로피를 가속화하는 경향이 있습니다.1 프레임워크는 초기 개발 속도를 높여주지만, 그 구조와 제약에 비즈니스 로직이 종속되면서 시스템의 유연성과 수명은 점차 잠식당합니다. 기술 스택의 변화, 비즈니스 요구사항의 진화, 새로운 통합 지점의 등장은 초기에 효율적이었던 구조를 유지보수의 악몽으로 바꿀 수 있습니다.헥사고날 아키텍처 소개이러한 문제에 대한 ..

• 2025년 데이터 엔지니어링 로드맵

  공부 2025. 8. 31. 21:46

  서론데이터 엔지니어링의 전략적 중요성현대 기업 환경에서 데이터 엔지니어링은 더 이상 백오피스 지원 기능이 아닙니다. 이는 비즈니스 인텔리전스(BI), 고급 분석, 그리고 인공지능(AI)에 이르기까지 모든 데이터 기반 이니셔티브의 성공을 좌우하는 핵심적인 전략적 기반입니다. 데이터가 '새로운 석유'라면, 데이터 엔지니어는 원유를 정제하고, 파이프라인을 통해 운송하며, 최종 소비자가 사용할 수 있는 고부가가치 제품으로 변환하는 정유 및 물류 시스템 전체를 설계하고 운영하는 전문가입니다. 오늘날의 데이터 엔지니어는 단순히 데이터를 한 곳에서 다른 곳으로 옮기는 기술자를 넘어, 소프트웨어 엔지니어의 견고함, 데이터 아키텍트의 통찰력, 그리고 시스템 사상가의 전체론적 시각을 겸비한 하이브리드 전문가로 진화했습니다..

• LLM, RAG, LangChain, LangGraph, MCP 개념 및 예시

  공부 2025. 8. 31. 20:19

  생성형 인텔리전스의 기초: LLM대규모 언어 모델(LLM)을 해부하여 그것이 무엇인지뿐만 아니라 기술적 수준에서 어떻게 작동하는지, 그리고 결정적으로 그 내재된 한계가 이 보고서에서 다루는 다른 기술들을 필요로 하는 이유를 설명합니다.A. 개념적 정의 및 핵심 기능대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 자기 지도 학습(self-supervised learning)을 통해 훈련된 고급 AI 시스템으로, 자연어를 이해하고 생성하도록 설계되었습니다. 그 핵심 기능은 다음 단어 예측(next-word prediction)이며, 이 기능이 대규모로 이루어질 때 콘텐츠 생성, 번역, 요약과 같은 복잡한 작업 수행 능력이 발현됩니다. 이것이 바로 LLM의..

• [Python] sqlfluff 사용법

  언어/파이썬 & 장고 2025. 8. 31. 16:50

  SQLFluff란 무엇인가?SQLFluff는 Python으로 작성된 SQL 린터이자 포매터입니다. SQL 코드의 품질을 향상시키고 일관된 스타일을 유지하는 데 도움을 주는 도구로 다양한 SQL 방언(dialect)을 지원합니다.주요 특징다중 방언 지원: PostgreSQL, MySQL, SQLite, BigQuery, Snowflake, Redshift 등린팅과 포매팅: 코드 스타일 검사와 자동 포매팅 기능설정 가능: 프로젝트별 커스텀 룰과 스타일 설정CI/CD 통합: GitHub Actions, GitLab CI 등과 쉬운 연동플러그인 시스템: 확장 가능한 아키텍처왜 SQLFluff를 사용하는가?1. 코드 포맷 일관성 유지-- Beforeselect col1,col2 from table1 where c..

• [Python] ruff 사용법

  언어/파이썬 & 장고 2025. 8. 29. 00:20

  Ruff란Ruff는 Rust로 작성된 고성능 Python 린터이자 코드 포매터입니다. 이 도구는 기존의 Python 코드 품질 도구들(Black, flake8, isort 등)을 하나로 통합하면서도 극도로 빠른 성능을 제공합니다.왜 Ruff를 사용해야 하는가?1. 압도적인 성능기존 도구들보다 10-100배 빠른 속도대규모 코드베이스에서도 수초 내에 완료Rust의 성능 최적화와 병렬 처리 활용2. 통합된 기능린팅: 코드 오류 및 스타일 문제 검출포매팅: 자동 코드 정렬임포트 정렬: 모듈 import 구문 자동 정리하나의 도구로 여러 기능 제공3. 광범위한 규칙 지원800개 이상의 내장 lint 규칙Flake8 플러그인들과 호환사용자 정의 규칙 추가 가능4. 간편한 설정최소한의 구성으로 바로 사용 가능pyp..

• [Python] uv 사용법

  언어/파이썬 & 장고 2025. 8. 17. 21:42

  설치# 리눅스curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh# 맥 homebrewbrew install uv# With pip.pip install uv사용법파이썬 설치 & 설치된 파이썬 리스트 조회 & 특정 버전 제거아래와 같이 명령어를 사용하면 가장 최신 배포된 파이썬 버전을 설치합니다.# 파이썬 버전 설치uv python install 3.12Installed Python 3.12.11 in 1.35s + cpython-3.12.11-macos-aarch64-none (python3.12)아래는 설치된 파이썬 리스트 조회입니다.# 설치된 파이썬 리스트 조회uv python list ..

• [Python] poetry, pyenv, pipenv, flit, uv 도구 설명

  언어/파이썬 & 장고 2025. 8. 17. 20:09

  파이썬 패키지 관리 도구는 기본적으로 pip가 있고 poetry, pyenv, pipenv, flit, uv처럼 여러 종류가 존재합니다. 아래에서는 각 도구 별로 설명과 장단점을 소개합니다.pippip은 파이썬의 공식 기본 패키지 설치 관리자입니다. Python을 설치하면 기본으로 함께 설치되며, pip install 명령어로 Python Package Index(PyPI)에 있는 대부분의 패키지를 설치할 수 있습니다. requirements.txt 파일을 통해 패키지 목록을 관리하는 것이 일반적입니다.장점파이썬의 기본 도구이므로 거의 모든 환경에서 사용할 수 있습니다.사용법이 매우 간단하고 직관적입니다.모든 파이썬 패키지는 pip을 통해 설치할 수 있다고 봐도 무방합니다.단점패키지 간의 복잡한 의존성..

• [Spark] RDD와 데이터프레임

  공부 2025. 7. 28. 00:34

  개요스파크에서는 RDD(Resilient Distributed Dataset)와 데이터프레임 두 가지 방법으로 데이터를 처리하는데 각가 다른 추상화 수준과 특징을 가지고 있습니다.RDD(Resilient Distributed Dataset)스파크의 가장 기본적이고 낮은 수준의 데이터 추상화입니다. 여러 서버에 분산되어 병렬로 처리될 수 있는 변경 불가능한(immutable) 요소들의 집합입니다. (이 부분은 데이터프레임도 가지고 있는 특징)RDD는 다음과 같은 장단점을 가지고 있습니다.장점RDD는 내부에 어떤 타입의 객체(Python, Java, Scala)든 담을 수 있으며 데이터의 스키마에 대한 정보를 가지지 않습니다. 즉, 스키마가 없는 비정형 데이터(예: 일반 텍스트 로그 파일, 바이너리 데이터)..