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구글 클라우드의 대용량 분산 큐 서비스인 Pub/Sub 소개 #1

구글 클라우드의 대용량 메세지 큐 Pub/Sub 소개조대협 (http://bcho.tistory.com) 구글 클라우드의 Pub/Sub 은 클라우드 기반의 대용량 메세지 큐이다. 흔히들 사용하는 RabbitMQ, JMS나 Kafka의 클라우드 버전으로 보면 된다. Rabbit MQ와 같은 설치형 큐가 작은 메세지에 대해서 세심한 컨트롤을 제공한다고 하면, Kafka나 Pub/Sub은 대용량 스케일의 메세지를 처리하기 위해서 설계 되었고, 자잘한 기능보다는 용량에 목적을 둔다.그중에서 Pub/Sub은 클라우드 기반의 서비스로 비동기 메세징이 필요한 기능을 매니지드 서비스 형태로 제공함으로써, 별도의 설치나 운영이 필요 없이 손쉽게, 사용이 가능하다.보통 특정 클라우드 벤더의 매지니드 솔루션은 Lock in..

MSA 아키텍쳐 구현을 위한 API 게이트웨이의 이해 (API GATEWAY)

MSA 아키텍쳐 구현을 위한 API 게이트웨이의 이해 #1조대협 (http://bcho.tistory.com) MSA(마이크로 서비스 아키텍쳐, 이하 MSA)와 함께 근래에 떠오르고 있는것이 API 게이트 웨이이다. API 게이트웨이는 API서버 앞단에서 모든 API 서버들의 엔드포인트를 단일화하여 묶어주고 API에 대한 인증과 인가 기능에서 부터 메세지에 따라서 여러 서버로 라우팅 하는 고급기능 까지 많은 기능을 담당할 수 있다.API 게이트웨이의 시작은 MSA가 SOA(서비스 지향 아키텍쳐)에서 시작한것 처럼 ESB (Enterprise Service Bus)에서 부터 시작 되었다. 그래서 ESB의 대부분의 컨셉을 많이 승계했는데, ESB의 실패와 단점을 보완해서 만들어진 사상이 API 게이트웨이이다..

평균,표준편차,분산의 개념

표준 편차의 개념 쉽게 말하면 평균(mean) 에 대한 오차이이다. 즉 , 실제 데이타 값이 평균을 기준으로 할때 얼마나 들쭉 날쭉하냐를 나타내는 것이다. 평균이 m이고, 표준편차가 3이라고 할때, 실제 값은 m+-3 값이라는 것이다. 먼저 편차랑, 원래의 값에서 평균을 뺀 값인데, 편차는 +도 될 수 있고, -도 될 수 있다.그러면 우리가 구하고자 하는 표준편차라는 것은 평균 값이 실제 값에서 부터 얼마나의 오류가 있느냐 인데예를 들어 4개의 데이타가 있을 때 평균을 m이라고 가정하고, 각 값이 m+1,m-2,m+3,m-4 라고 할때편차의 합은 실제로 1+2+3+4=10 이 되야 하지만, 실제 값이 -2,-4 가 있기 때문에, (값-m)을 합한 값으로 계산해보면 1-2+3-4로 전혀 엉뚱한 값이 나온다..

요즘 해외쪽 대규모 분산 환경 유행 기술

언어는 Erlang을 많이 쓰는것 같고, 특히 Scale Out이나 Concurrency 처리가 용이하며, 에러 핸들링 처리 기능이 강력하다. 여기에 생산성 측면에서 Python이 사용되고 Native Handling을 위해서 C가 여전히 강세 맨 앞단에 Reverse Proxy 개념으로 nginx가 apache를 대처하면서 올라오고 있고, DataGrid는 memcahed보다는 이제는 Redis를 많이 사용하는 것으로 보이고 NoSQL은 Dynamo 계열의 Riak이 많이 사용된다. RDB야 여전히 MySQL이고 대규모 시스템이 자바로 짜여지는 일은 드문듯 앞으로 살아 남을려면 NoSQL 하나랑 Erlang정도는 기본으로 익혀야 할듯