나 JAVA 봐라

1장 사용자 수에 따른 규모 확장성 하나의 서버 내에 웹 앱, DB, 캐시 등이 다 있을 수 있지만, 사용자 수가 많아짐(요구 사항)에 따라 각각의 서버(웹, DB, 캐시,... 등)로 분리할 수 있다. 웹 계층스케일 업(수직적 규모 확장) vs 스케일 아웃(수평적 규모 확장)스케일 업의 한계한 대의 서버에 CPU, 메모리를 무한대로 증설하는 데에 한계가 있다. 장애에 대한 자동복구(failover), 다중화 방안 없기에 장애 발생 시 서비스가 중단된다.-> 이런 단점으로 인해, 대규모 애플리케이션 지원하는데에는 스케일 아웃 많이 씀. 로드 밸런서사용자 많을 때 부하 분산함.사용자는 로드밸런서의 공개 IP 주소로 접속(웹서버-클라이언트가 직접 연결 x) -> 로드밸런서가 사설 IP주소로 웹 서버 접속서버..

의료 CV 연구실에서 학부 연구를 진행하며, 비용을 고려하지 않고. 단순히 더 좋은 성능만을 위하는 모델은 실질적이지 않다고 생각했다. 또한 연구실 환경에서는 모델 학습 ~ 성능 평가의 모든 과정이 수동으로 진행되어 속도도 더뎌지고 가끔씩 휴먼 에러도 발생했다. 내 나름대로 수동으로 이뤄져 불편한 과정들을 자동화 했었는데 실제 기업에서는 어떤 식으로 이러한 과정(학습, 평가, 배포)을 자동화하는지 궁금했다. 실제 프로덕션에서 동작하는 모델은 어떻게 다른지 책을 통해 알아가고자 한다. 참고 ) 쉘 스크립트로 모델 학습 자동화하기 -> https://yejin-code.tistory.com/421장 머신러닝 시스템 개요머신러닝 시스템이란? : 단순히 로지스틱 회귀와 같은 ML 알고리즘만 의미하는 것이 아니라..