Tech

넷플릭스의 확장 가능한 플랫폼 만들기

본 글은 Netflix Tech 블로그의 글을 의역하여 작성한 글입니다.

배경

Snowflake, BigQuery, Redshift 비교

빅데이터와 분석은 오늘날 업계의 비즈니스를 발전시키는 근본적인 힘으로 작용되었습니다. 수년 동안 매초 생성되는 데이터의 양은 기하급수적으로 증가했으며, 이로 인해 데이터를 처리하는데 효율적인 클라우드 데이터웨어 하우스 기술이 등장했습니다.

데이터웨어 하우스는 데이터를 효율적으로 활용하여 심층적인 통찰력을 도출하는데 매우 중요합니다. 어떤 데이터웨어 하우스가 내 비즈니스에 적합한가?라는 고민이 생길 것 입니다.

Microservice와 Monolith 선택 가이드

우선 이 글을 읽기전에 이전에 작성했던 글을 먼저 읽어 보길 바랍니다.

• 마이크로 서비스에 대해서 생각해보기

프로젝트를 시작할 때 기술 스택에 대해서 고민을 합니다. 아키텍처 관점에서는 크게 두 가지가 있습니다. 일반적으로 “마이크로서비스” 또는 “모놀리식” 둘 중 하나를 선택을 합니다.

Service Mesh 아키텍처 스타일 비교

이전 글에서 서비스 메시에 대해서 간략히 언급했었습니다. 서비스 메시가 무엇인지 아직 모르시는 분은 링크 를 통해 읽어보세요.

Service Mesh Architecture (서비스 메시 아키텍처)

마이크로 서비스는 소프트웨어 산업에 많은 영향을 주었습니다. Monolithic에서 마이크로 서비스 아키텍처로 전환하면 독립적으로 더 자주 애플리케이션을 배포 할…

마이크로 서비스 관련 Tool

마이크로 서비스 Tool이라고 표현했지만, 다양한 기술의 모음이라고 생각하면 된다. 이번 글에서는 서로 다른 용도로 사용되는 마이크로 서비스 Tool에 대해서 살펴 볼 것이다.

Netflix내의 마이크로서비스가 데이터를 처리하는 방법 (Gutenberg)

마이크로서비스 아키텍처에서는 단일 서비스에서 여러 목적지로 데이터 세트를 전파하는 것이 어려울 수 있다.
 여기서 말하는 데이터 세트는 서비스 구성…

마이크로 서비스 전환시 알아야 할 것

어떤 서비스를 만들때에 Monolithic으로 만들어야 할지? Monolithic으로 만들고 Microservices로 구성해야 할지? 아니면 처음부터 Microservices로 구성해야 하는지에 대한 고민이 생긴다.

마이크로 서비스에서 분산 트랜잭션

분산 트랜잭션은 무엇인가?

마이크로 서비스를 사용하지 않는 경우

본 글은 찰스 페발의 블로그의 글 을 번역한 것이다.