Hye Jin Ryoo

[Data Observability] Day 4: Monte Carlo vs Elementary - 엔터프라이즈급 관측 플랫폼 아키텍처

서론: 도구 비교보다 운영 모델 비교가 먼저다 Observability 도구를 고를 때 기능 목록만 보면 실패한다. 엔터프라이즈에서는 아래 질문이 더 중요하다. 메타데이터를 어디에 저장하는가? 탐지 로직을 누가 소유하는가? 온프레미스/보안 정책을 만족하는가? 팀 구조(Data Platform vs Domain Team)와 맞는가? ...

Data Engineering, Observability

앱 배포를 위한 개발자 등록 의무화에 대한 구글 공개서한

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[Data Observability] Day 3: 통계적 이상 탐지 - Z-Score에서 ML 기반 예측까지

서론: 임계치 기반 알림은 왜 자주 실패하는가 대부분의 팀은 처음에 단순 임계치로 시작한다. row count < 1,000이면 알림 null ratio > 5%면 알림 문제는 데이터가 시간대/요일/시즌에 따라 자연스럽게 변한다는 점이다. 고정 임계치는 오탐이 많고, 진짜 이상을 놓치기 쉽다. 1. 탐지 전략의 단계 1....

Data Engineering, Observability

AI 모델 53종 대상 ‘세차장 테스트’: “세차장이 50m 떨어져 있다면 걸어갈까, 운전할까?”

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ASML, 2030년까지 칩 생산량을 50% 늘릴 수 있는 EUV 광원 기술 공개

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[Data Observability] Day 2: OpenLineage 표준 - 파이프라인 전반의 데이터 흐름 추적 기술

서론: 리니지는 다이어그램이 아니라 이벤트다 많은 조직이 리니지를 정적 다이어그램으로 관리한다. 하지만 실제 장애 분석에는 런타임 컨텍스트가 필요하다. 어떤 Job의 어떤 실행(run)에서 어떤 입력 dataset을 읽고 어떤 출력 dataset을 만들었는지 OpenLineage는 이 문제를 해결하기 위한 실행 이벤트 기반 표준이다...

Data Engineering, Observability

데이터베이스 트랜잭션이란 무엇인가?

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