Hye Jin Ryoo

[대규모 시스템] Day 5: 관측성과 운영 - 복잡한 시스템을 보고 지키기

서론: 볼 수 없으면 지킬 수 없다 Day 1~4에서 캐시·큐·로드밸런서·레이트리밋으로 대규모 시스템을 만들었다. 이제 컴포넌트가 수십 개고, 한 요청이 여러 서비스를 거친다. 무언가 느려지거나 실패할 때 “어디서 왜”를 모르면 손쓸 수 없다. 마지막 편은 시스템을 보고(관측성) 지키는(운영) 법이다. 1. 관측성의 세 기둥 메트릭(Metrics...

양질의 논픽션은 AI 슬롭의 정반대다

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모든 개발자가 SIMD를 알아야 하는 이유

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[대규모 시스템] Day 4: 레이트 리미팅 - 시스템을 보호하고 공정하게 나누기

서론: 무제한은 곧 붕괴다 확장 가능한 시스템(Day 3)을 만들어도, 한 클라이언트가 초당 수만 요청을 던지면 다른 모두가 피해를 본다. 악의적 공격이든, 버그 난 클라이언트든, 폭주하는 재시도든. 레이트 리미팅은 “초당 N개까지만”이라는 경계로 시스템을 보호하고 자원을 공정하게 나눈다. 1. 왜 필요한가 보호: DDoS·폭주 클라이언트로부터 ...

스타트업의 Postgres 생존 가이드

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AI 연구소들은 ‘자전거 타는 펠리컨’에 맞춰 모델을 최적화했을까?

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[대규모 시스템] Day 3: 로드밸런싱과 수평 확장 - 서버를 여러 대로 늘리기

서론: 한 대를 키우기 vs 여러 대로 늘리기 서버가 한계에 닿으면 두 갈래다. 더 큰 서버로 바꾸거나(수직 확장), 서버를 여러 대로 늘리거나(수평 확장). 수직 확장은 한계가 있고 단일 장애점이다. 대규모 시스템은 결국 수평 확장으로 간다. 그 전제 조건과 트래픽 분산 장치가 로드밸런서다. 1. 수직 확장 vs 수평 확장 수직 확장(Scale...