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Python으로 클린 아키텍처 적용하기2
📝 Implementing the Clean Architecture in Python 을 읽고 정리한 글입니다. Python으로 클린 아키텍처 적용하기의 후속편으로 microservices에 대해 더 깊이 이해하게 된것들을 정리하고자 합니다.
서비스 성능 향상을 위한 서버 부하 및 리소스 모니터링 방법
대용량 데이터 서비스를 운영하기 위해서는 서버 부하의 원인을 파악하고, 이를 해결할 수 있어야 합니다. 이는 제가 주로 하는 대용량 데이터를 처리할 수 있는 ML 모델링 및 최적화 시뮬레이션에서도 중요한 이슈이기 때문에 이번 기회에 정리하게 되었습니다.
Designing Data-Intensive Applications (데이터 중심 어플리케이션 설계)
Designing Data-Intensice Applications 을 읽고 정리한 글입니다.이 책은 데이터베이스와 분산시스템을 구성하는 전반적인 개념들을 깊게 다루고 있는 책으로써, 대규모 데이터를 처리하고, 지탱하는 기술들에 대해 설명하고 있습니다.
빅데이터 파이프라인 구축을 위한 Lamda Architecture
Lamda Architecture은 Batch Layer, Serving Layer Speed Layer로 구성되어 있으며, batch단위의 데이터와 real-time 데이터를 효율적으로 처리하는 방안을 제시합니다.
확장 가능 비즈니스를 위한 Web Scalability for Startup Engineers - 2편
Front-End Layer, Web Services, Data layer 각각의 영역에서의 Scalibilty에 대해 다루고, 더 나아가 Caching, Asynchronous Processing, Searching for Data에 대해서 심도있게 다루고 있습니다.
확장 가능 비즈니스를 위한 Web Scalability for Startup Engineers
이 글은 HTTP-based systems (websites, REST APIs, SaaS, and mobile application backends)에 관련된 Scalability를 다루고 있습니다.
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Python으로 클린 아키텍처 적용하기
Implementing the Clean Architecture in Python 을 읽고 정리한 글입니다. 저자가 실제 도메인 주도 설계(DDD), CQRS, Event Sourcing 등을 적용해보면서 겪은 경험을 풀어낸 책으로 실무에 적용 가능한 패턴을 소개합니다
