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DB 인사이드 | PostgreSQL Replication - 구성 시작하며 본 문서에서는 앞서 설명한 다양한 Replication 방식의 설정에 대해 알아보도록 하겠습니다. 이 중 가장 많이 언급되는 Log Shipping, Streaming, Logical Replication방식으로 환경 구성을 진행하며, 그 과정에서 직접적인 연관이 없거나 발생 가능한 이슈에 대해서는 별도 문서인 PostgreSQL Replication - Trouble Shooting을 통해 다루도록 하겠습니다. 구성을 위한 환경은 다음과 같으며, Replication Slot 관련 설정은 포함되지 않습니다. Case Replication 방법 Main Server (10.10.45.230) Standby Server (10.10.45.231) 1 Log Shipping CentOS 7.9 / .. 2023. 5. 25.
Chapter 3-6. 차원 축소 Chapter 3-6. 차원 축소 머신러닝에 대해 공부하다 보면 차원의 저주 (Curse of Dimension) 라는 이야기를 종종 보게 될 것이다. 본 챕터에서는 "차원의 저주" 란 무엇인지 설명하고, 이 문제를 해결하기 위한 차원 축소 기법에 대해서 알아보도록 하자. 차원의 저주 (Curse of Dimension) 현실 세계에서 우리가 다루게 될 데이터는 굉장히 다양하고 많은 특성들을 가지고 있다. 예를 들어, "영화"라는 데이터를 예시로 설명하자면, "영화"라는 데이터를 나타내기 위한 특성으로는 영화의 제목, 개봉 시기, 장르, 감독, 배우, 예산, 시리즈 유무, 평점, 누적 관객 수, 수익 등 수 많은 특성들이 존재한다. 데이터 특성의 수가 많다라는 것은 머신러닝 학습 시 훈련 시간의 증가와 .. 2023. 5. 25.
DataSaker 비하인드 스토리 | 이름과 로고가 궁금해! 지난 달에 DataSaker(데이터세이커) 출시 임박 소식이 전해졌죠. 데이터세이커라는 이름만으로도 궁금증을 자아내며, 엑셈 최초 SaaS 솔루션이 어떻게 표현되었을지 모두 기대하는 반응입니다. 많은 분들이 문의 주셨습니다. DataSaker는 왜 데이터세이커인가요? 그 의미를 알아보기에 앞서 이 솔루션명이 탄생된 배경에 대해 알아볼게요. 데이터세이커의 태명 'Sam' 사실 데이터세이커라는 이름이 생기기 전에 개발팀에서 불리던 이름이 있었어요. 2022년 초 개발을 진행해야 하는데 그냥 SaaS 서비스라고 부르는 것은 어색했습니다. 어떤 시인의 시 구절처럼 하나의 몸짓이 아닌 꽃이 되기 위해서는 이름이 필요했습니다. 마침 이 시점에 개발본부 전체적으로 진행한 Agile Work Shop이 있었습니다. S.. 2023. 5. 25.
이.빅.스 | 기하급수적으로 수집되는 많은 양의 데이터는 어떻게 처리해야 할까? 안녕하세요. 네 번째 이.빅.스 입니다. HDFS, Amazon S3, Google Cloud Storage 등 다양한 스토리지가 발전하면서 정형 데이터는 물론 비정형 데이터까지 대량으로 수용할 수 있게 되었고, 많은 기업들이 이런 스토리지들을 활용하여 방대한 양의 데이터를 수집하고 데이터 레이크를 만들고 있습니다. 이번 달에는 이러한 대용량 데이터 레이크를 쿼리할 수 있는 쿼리 엔진인 Trino를 소개합니다. Trino는 하나 이상의 다양한 데이터 소스에 분산된 대규모 데이터 세트를 효율적으로 쿼리하도록 설계된 오픈 소스의 분산 SQL 쿼리 엔진입니다. Hive나 Pig처럼 MapReduce 작업의 파이프라인을 사용해 HDFS를 쿼리하는 도구의 대안으로 설계되었으나, 점차 확장되어 관계형 데이터베이스나.. 2023. 5. 25.
Chapter 3-5. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine) Chapter 3-5. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine) 서포트 벡터 머신은 선형/비선형 분류, 회귀, 이상치 탐색 등에 사용할 수 있는 다목적 머신러닝 모델이다. 분류 문제에 많이 쓰이며, 중간 크기의 데이터셋에 적합한 모델이다. 지금부터 서포트 벡터 머신의 이론에 대해 알아보고 실습을 통해 분류 및 회귀에서 어떻게 사용하는지 알아보자. SVM의 아이디어와 자세한 수식 및 원리에 대해 분류 모델을 중심으로 먼저 알아보고, 회귀 모델의 원리에 대해 공부해보자. SVM의 기본 개념은 그림 1 와 같이 두 샘플 사이에 선을 그어, 그 선의 폭이 최대가 되도록 하여 두 샘플을 구분한다. 조금 더 자세히 설명하자면, 샘플이 특성을 정의하는 n 개의 변수들로 표현된다고 할 때, 샘플들.. 2023. 4. 27.
DB 인사이드 | PostgreSQL Replication - 종류 Replication은 Data 저장과 백업하는 방법과 관련이 있는 Data를 호스트 컴퓨터에서 다른 컴퓨터로 복사하는 것을 말한다. Replication은 RDBMS에서 추가적으로 제공하거나 여러 대의 Database Server의 부하를 맞추어 줄 용도로 제공한다. Database Replication에서 사용되는 것은 대부분 Database 관리 영역인데 보통 Master/Slave 관계를 갖는 원본과 복사본 사이를 다룬다. — 위키백과 (Replication) Database Replication Database를 Replication(복제)하는 이유는 크게 Database의 부하분산(Load Balancing), 고가용성(High Availability), 백업등으로 나눌 수 있습니다. Main.. 2023. 4. 27.
출시 임박! 데이터세이커(DataSaker) 데이터세이커(DataSaker)는 자사 최초의 SaaS 서비스로, 약 1년여의 개발 기간을 거치고 출시를 앞두고 있다. SaaS 서비스는 고객이 원하는 제품을 일방향으로 단 시간에 만들어 내기란 어렵다. 오랜 시간을 두고 고객과 호흡하며 다수의 고객이 원하는 방향으로 발전시켜야 하는 것이다. 그렇기에 제품의 방향성을 놓고 많은 사람들과 토의를 거치며 개발을 진행해왔다. 자사 최초의 SaaS 서비스인 데이터세이커는 클라우드 시대 IT 시스템을 운영하기 위해 필요한 다양한 도구의 상태를 모니터링하고 분석하기 위한 기반을 제공하는 것을 목표로 한다. 데이터세이커는 단일 제품, 단일 도구에 국한하지 않고 고객의 Observability(가관측성)를 향상시킬 수 있는 플랫폼을 제공한다. Observability(.. 2023. 4. 27.
KNIME | KNIME을 활용한 이미지 분석 이번 Part에서는 KNIME으로 이미지 분석을 하는 방법에 대해 알아보고자 해요! Part. 1 KNIME이라고 들어봤어요? (링크) Part. 2 데이터 처리는 알겠는데 전처리는 뭐예요? (링크) Part. 3 잘 안 보이니까 시각화 해주세요! (링크) Part. 4 KNIME을 활용한 이미지 분석 Q1. 이미지 분석이란 무엇인가요? A1. 컴퓨터에서 이미지란 화면을 구성하는 가장 기본 단위인 픽셀의 집합이라고 생각하시면 될 것 같아요! 즉, 디지털 데이터로 표현이 가능한 카메라로 찍은 사진, 동영상, 일러스트레이션 등이 있어요. 이미지 분석에는 여러 개의 분야들이 있는데, 이미지 내의 물건이나 사람과 같이 개체를 탐지할 수 있고, 특정 기준으로 이미지를 분류할 수도 있어요. 개체 탐지 이미지 분류 .. 2023. 4. 27.
이.빅.스 | 실시간 데이터는 어떻게 활용할 수 있을까? 안녕하세요. 세 번째 이.빅.스 입니다. 이번 달은 실시간 데이터 활용에 대해서 알아볼게요. 실시간 데이터는 수집되는 즉시 사용할 수 있는 데이터로, 주로 우리에게 친숙한 환경에서 발생합니다. 스마트폰을 이용한 음악 듣기, SNS 게시물 공유, 그리고 Netflix, Youtube 등 영상 스트리밍 서비스를 이용한 시청 방식 또한 실시간 데이터를 활용한 대표적인 예라고 볼 수 있습니다. 이처럼 스트리밍이 가능하게 된 계기는, 네트워크 속도가 빨라지고 이 네트워크 성능을 받쳐 줄 하드웨어가 발전해 왔기 때문이겠죠? 그렇다면 실시간 데이터는 어떻게 만들어지고 관리되는 걸까요. 실시간 데이터는 인터넷 검색, 센서, 소셜 미디어, 모바일 기기 등 여러 소스를 통해 생성되고, 저장하는 방법 또한 다양합니다. 예를.. 2023. 3. 30.

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