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그간 기술 블로그 관리를 많이 못했다. 단순히 하루하루 돌아가는 코드를 만들기 위해서 노력했던 것 같다. 스프링 공부를 실질적으로 많이 해보지 않은 채로, (스프링 기초 MVC패턴공부만 하고 갔다) 정말 DTO와 Entity의 구분조차 못한 채로 시작된 인턴이, 이제는 간단한 도메인 분석, 도메인 설계, 프록시에 관한 것들도 이해하기 시작했다. 이번 글은 정말 대략적인 회고, 했던 것들에 대한 정말 간단한 기록들이다. 기록하지 않으면 휘발된다. 정말 그간 남들에 비해 뒤쳐져있다는 생각으로 달리기만 해서 기록할 시간이 많이 없었다. 그렇게 달리던 과정속에서 기록을 했으면 좋았을 텐데 조금은 아쉽지만, 지금이라도 흐르는 물을 담아보자는 마음으로 써본다. 1. 비용계산기 코딩 처음 들어가고 1~2주간 회사에 ..

우리는 매주 세미나를 한다. Tech Start-up이란 무엇인가부터 테크 스타트업에서 일한다는 것은 무엇인지, 혁신이란 무엇이며 혁신기업이란 어떤 것인지. 그리고 비지니스적인 것도 배우면서 함께 기술 스택들의 비지니스적인 역할들에 관한 생각을 책을 읽으며 CTO 김태훈 박사님(라이언)과 대화를 나눈다. 스타트업에서의 3개월은 대기업 1년에 비해 더 많은 것을 배운다. 비지니스적으로도 스타트업과 중/소기업,대기업은 정말 상충되는 부분이 많다. 1. 스타트업이란 무엇인가? 라이언이 나누어준 서적에 가장 앞 chapter는, 스타트업이란 것이다. 특히 "tech" 스타트업은 무엇인가? tech스타트업이라하면 가볍게 "음~ 기술적인걸 쓰는 작은 회사겠죠~"라는 생각 무심결에 많이 했던 것 같다. 그러나 단순히..

소프트웨어의 본질은 문화라고 생각하신다. 만들 사람은? 곧 문화에서 나온다. 이미 오픈소스… 세미나로 테크니컬한 것들은 알 수 있다. 함께자라기 → 소프트웨어는 “문화”다! 혁신/에자일은 실리콘벨리에서 디폴트다!! 의도적수련 단축키로만 개발 해보자! 새롭게 배우고 싶은 내용? → 이건 무조건 봐야해! 의도적 수련만이 당신이 학습하고 발전할 수 있는 길이다. → 네가 개선이 안된다. 100년 택시를 몰더라도, 길을 잘찾는것 뿐. 레이싱을 잘하는게 아니다. 의도적 수련만이 성장할 수 있다. 의도적 수련의 조건: 내가 무엇을 향상시킬지, 반복적인 훈련&피드백, 정량성이 높아야한다. 사람들은 무언갈 배울 때 가르쳐줄 사람이나 그런 사람들을 찾지만 사실 우리의 능력중에 그렇게 구해진 것은 아무것도 없다. 영화를 ..

Kinesis란 실시간으로 데이터 스트림(data stream)을 수집,처리,분석해주는 서비스 📎스트리밍 데이터 데이터 스트림을 수집할 수 있고 저장할 수 있다. 데이터를 실시간 처리해 S3와 같은 스토리지에 저장해서 다양한 일괄 처리를 수행한다. Kinesis data stream은 set of shards다! 샤드의 수를 조절하여 스트림을 얼마나 받을지 조절할 수 있다. (DynamoDB) 리샤딩(Resharding) 모든 data record에는 sequence가 존재한다. Capacity Mode on-demand mode: 자동으로 샤드의 개수를 관리한다. provisioned mode: 필요햔 샤드의 개수를 사용자가 명시해야한다. Kinesis & Lambda Lambda Kinesis와 La..

Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS)는 내구력 있고 가용성이 뛰어난 보안 호스팅 대기열을 제공하며 이를 통해 분산 소프트웨어 시스템과 구성 요소를 통합 및 분리할 수 있습니다. Amazon SQS는 배달 못한 편지 대기열 및 비용 할당 태그와 같은 공용 구성을 제공합니다. 또한 AWS SDK가 지원하는 모든 프로그래밍 언어로 액세스할 수 있는 일반 웹 서비스 API를 제공합니다. 보안 - Amazon SQS 대기열에 메시지를 보내고 받을 수 있는 사람을 제어합니다. 기본 Amazon SQS 관리형 서버 측 암호화(SSE)를 사용하거나 AWS Key Management Service(AWS KMS)에서 관리되는 사용자 지정 SSE 키를 사용하여 대기열에 있는 메시지의 콘텐..

Kinesis에서 Lambda를 함께 사용하는 이유 자동화된 데이터 처리: Kinesis에서 수집하는 대량의 실시간 데이터 스트림을 Lambda 함수를 통해 자동으로 처리할 수 있다. 이를 통해 복잡한 서버 관리나 데이터 처리 파이프라인 구축 없이도 데이터를 실시간으로 분석하고 반응할 수 있다. 유연성과 확장성: Lambda는 요청 수에 따라 자동으로 확장되므로, 데이터 스트림의 크기나 처리 요구가 변동되더라도 문제 없이 대응할 수 있다. 이는 데이터 볼륨이 예측 불가능하거나 급변하는 애플리케이션에 특히 유용하다. 비용 효율성: Lambda는 실행 시간에만 비용을 지불하는 모델을 따르므로, 사용하지 않는 시간에는 비용이 발생하지 않는다. 이는 대량의 데이터를 처리해야 하는 작업에서 경제적으로 매우 유리하..