Hye Jin Ryoo

[Data FinOps] Day 2: 쿼리 프로파일링 - 셔플(Shuffle)과 디스크 스필(Spill) 비용 계산

서론: 느린 쿼리보다 비싼 쿼리가 더 위험하다 프로덕션에서는 쿼리가 조금 느린 것보다, 매일 반복되며 큰 비용을 태우는 쿼리가 더 치명적이다. 그 핵심 원인은 대개 둘이다. Shuffle: 네트워크 기반 데이터 재분배 Spill: 메모리 부족으로 디스크로 밀어내기 1. Shuffle이 비싸지는 구조 분산 엔진은 조인/집계/정렬에서 ...

Data Engineering, FinOps

[Data FinOps] Day 1: Snowflake & BigQuery 과금 모델 해부 - Slot과 Credits의 실체

서론: 0원의 쿼리는 없다 분석 쿼리는 실행되는 순간 비용이 발생한다. 문제는 비용이 즉시 눈에 보이지 않는다는 점이다. 쿼리는 3초에 끝났지만 스캔 비용은 크게 나올 수 있고 팀은 리소스를 잠깐 썼다고 생각하지만 크레딧은 계속 소모될 수 있다 Data FinOps의 시작점은 “쿼리 성능”이 아니라 “과금 모델 이해”다. 1. Sno...

Data Engineering, FinOps

알리바바 오픈소스 Qwen3.5-Medium 모델, 로컬 환경에서 Sonnet 4.5 수준 성능 제공

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1919년에서 온 편지 — 삼일절 기념 프로젝트

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Google 직원들, 군사용 인공지능에 ‘레드라인’ 설정 요구…Anthropic의 움직임과 유사

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조직 내 부패의 정상화

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