엣지 컴퓨팅과 MSA가 실시간 데이터 처리 혁신을 이끕니다. 분산 아키텍처로 빠른 응답과 확장성을 경험해 보세요.
분산 캐시 시스템 도입으로 확장성과 성능을 확보하는 방법
분산 캐시 시스템 도입으로 서비스 확장성과 성능을 극대화하는 전략을 소개합니다. 빠른 데이터 접근과 효율적 처리로 안정성을 경험하세요.
제로 트러스트 보안 적용으로 강화하는 MSA 방어 전략
제로 트러스트 보안을 도입해 MSA의 취약점을 사전 차단하고, 위험요소를 실시간 모니터링하는 혁신적 방어 전략을 소개합니다.
모놀리식 해체 비법: 단계별 마이크로서비스 전환 가이드
모놀리식 시스템을 단계별 마이크로서비스로 전환하는 비법을 소개합니다. 실제 전략과 팁으로 효율적 시스템 개편을 지원하는 필독 가이드입니다.
Split-level Cache 패턴: L1·L2 캐시를 병행 사용해 서로 다른 성능·용량 특성 활용
Split-level Cache 패턴은 L1·L2 캐시를 병행 사용해 각 캐시의 성능과 용량 특성을 극대화, 시스템 응답 속도와 효율성을 향상시키는 최적의 전략입니다.
Message Replayer 패턴: 메시지 로그나 큐의 기록을 재생해 복구 작업 수행
Message Replayer 패턴은 메시지 로그와 큐 기록을 재생해 장애 발생 시 시스템을 신속히 복구하고 데이터 일관성을 유지하는 기술입니다.
Schema Evolution 패턴: DB 스키마 변경 시 버전 호환성 유지
Schema Evolution 패턴은 DB 스키마 변경 시 기존 버전과의 호환성을 유지하여 안정적인 시스템 운영과 원활한 업데이트를 지원하는 접근 방식입니다.
Adaptive Rate Limiter: 동적 트래픽 제한으로 스파이크 흡수
Adaptive Rate Limiter는 동적 트래픽 제한 기능으로 급증하는 요청을 효율적으로 흡수해 서버 과부하를 방지하고 안정적인 서비스를 유지합니다.
Leaky Bucket 패턴: 큐로 요청을 저장하고 일정 속도로 빼내는 전형적 레이트 리미팅
Leaky Bucket 패턴은 들어오는 요청을 큐에 저장한 후 일정한 속도로 배출해 과부하를 방지하는 대표적 레이트 리미팅 알고리즘입니다.
Negative Caching 패턴: 실패나 빈 응답도 캐시해 반복 요청 방지
Negative Caching 패턴은 실패나 빈 응답도 캐시하여 반복 요청을 방지, 서버 부하를 줄이고 리소스 효율성을 높입니다.
Partial Ordering 패턴: 작업 순서를 완전히 보장하지 않고 부분만 지키는 병렬 처리
Partial Ordering 패턴은 병렬 처리 시 필수 작업 순서만 보장해 불필요한 순서를 생략, 높은 성능과 유연성을 구현하는 효율적 운영 방식을 제공합니다.
Time-bound Caching 패턴: 캐시 유효 기간을 엄격하게 설정해 데이터 신뢰도 보장
Time-bound Caching 패턴은 캐시의 유효 기간을 엄격하게 관리하여 최신 데이터 유지 및 신뢰도 보장을 통해 시스템 성능과 안정성을 극대화합니다.
Semantic Versioning 패턴: 메이저·마이너·패치로 버전 충돌 최소화
Semantic Versioning은 메이저·마이너·패치 체계를 통해 버전 충돌 위험을 줄이고, 안정적이며 효율적인 소프트웨어 업데이트를 지원하는 관리 전략입니다.
Protocol Negotiation 패턴: 클라이언트와 서버 간 프로토콜 버전을 자동 협상
Protocol Negotiation 패턴은 클라이언트와 서버가 프로토콜 버전을 자동 협상하여 최적의 통신 환경을 구축하는 방법을 소개합니다.
HTTP Long-Polling 패턴: 실시간 통신 대안을 위한 서버-클라이언트 연결 유지
HTTP 롱폴링 패턴은 클라이언트와 서버 간 연결을 지속해 데이터 변경 시 즉시 전달하는 실시간 통신 대안 기술입니다.
Scheduled Bulkhead 패턴: 특정 시간대에 자원을 격리해 안정적으로 작업 처리
Scheduled Bulkhead 패턴은 특정 시간대에 자원을 격리해 작업을 안정적으로 처리하며, 과부하와 장애를 예방하는 효과적인 방어 수단입니다.
Kappa Architecture: 실시간 스트림 파이프라인만으로 데이터 처리하기
Kappa Architecture는 배치 처리 없이 실시간 스트림 파이프라인만으로 데이터를 빠르고 효율적으로 분석 및 처리하는 혁신적 아키텍처입니다.
Automatic Scaling Trigger 패턴: 임계값 기반 자동 스케일링 전략
Automatic Scaling Trigger 패턴은 임계값을 기반으로 시스템 부하를 모니터링해 자동으로 리소스를 조정, 최적의 성능과 비용 효율성을 실현하는 스케일링 전략입니다.
Gate 패턴: 이벤트를 조건별로 보류·일괄 처리하는 아키텍처
Gate 패턴은 이벤트를 조건별로 보류하고 일괄 처리하는 아키텍처로, 시스템 제어의 유연성과 효율성을 극대화하는 혁신적인 설계 방법입니다.
Batch Window 패턴: 대규모 일괄 처리를 위한 전용 시간대 설정
대규모 일괄 처리 작업의 부하를 완화하고 안정적 운영을 보장하기 위한 전용 시간대 설계 패턴입니다.