Tech6 RabbitMQ vs Kafka 차이점 그리고, 장단점 메시지 브로커는 분산 시스템에서 중요한 역할을 합니다. RabbitMQ와 Apache Kafka는 대표적인 메시지 브로커로, 서로 다른 목적과 특징을 가지고 있어 사용 사례에 따라 최적의 선택이 달라집니다. 이 글에서는 RabbitMQ와 Kafka의 차이점, 각 장단점, 그리고 적절한 사용 사례에 대해 살펴보겠습니다.RabbitMQ와 Kafka의 차이점아키텍처와 메시징 모델RabbitMQ: RabbitMQ는 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol) 기반의 메시지 브로커로, 일반적으로 메시지 큐잉을 위한 용도로 사용됩니다. 메시지들은 큐(queue)에 저장되며, 하나 이상의 소비자(consumers)가 이 큐에서 메시지를 가져가 처리합니다. RabbitMQ는 Pub/Sub와 .. 2024. 11. 18. 분산 마이크로서비스 추적: 마이크로아키텍처 환경에서의 효율적인 모니터링 마이크로서비스 아키텍처는 현대적인 애플리케이션 개발의 패러다임을 바꾸었습니다. 각각의 서비스가 독립적으로 운영되고, 빠르게 배포 및 업데이트가 가능해졌습니다. 하지만, 이러한 분산 환경에서 각 서비스의 상태와 성능을 추적하고 모니터링하는 것은 쉽지 않은 과제입니다. 이 글에서는 마이크로 아키텍처 환경에서 분산 서비스들을 효과적으로 추적하고 모니터링할 수 있는 방법에 대해 소개합니다. 분산 추적 (Distributed Tracing) 분산 추적은 서비스 간의 호출과 데이터 흐름을 시각화하는 데 필수적인 방법입니다. Jaeger와 Zipkin Jaeger와 Zipkin은 가장 인기 있는 분산 추적 도구 중 두 가지입니다. 이러한 도구들은 각 서비스에서 생성된 트레이스와 스팬 정보를 수집하여 서비스 간의 상호.. 2023. 10. 22. 사용자 결제 패턴 인식을 위한 기반 데이터 결제 금액 사용자가 어떤 제품이나 서비스를 구매할 때 결제한 금액을 기록해야 합니다. 이를 통해 사용자의 구매 성향을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 저렴한 제품을 선호하는지, 고가의 제품을 선호하는지 등을 알 수 있습니다. 결제 일자와 시간 사용자가 결제한 일자와 시간도 중요한 데이터입니다. 이를 통해 사용자의 결제 패턴을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 주말에 더 많은 결제를 하는지, 특정 시간대에 더 많은 결제를 하는지 등을 파악할 수 있습니다. 결제 수단 사용자가 어떤 결제 수단을 사용하는지도 중요한 데이터입니다. 이를 통해 사용자의 선호하는 결제 수단을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 신용카드를 선호하는지, 모바일 결제를 선호하는지 등을 파악할 수 있습니다. 구매.. 2023. 2. 19. DBN(Deep Belief Networks) DBN(Deep Belief Networks)은 깊은 신뢰 신경망 구조를 사용하여 비지도 학습을 수행하는 머신러닝 알고리즘입니다. DBN은 RBM(제한된 볼츠만 머신)을 기본 블록으로 사용합니다. RBM은 양방향 그래프를 가진 노드들로 이루어져 있으며, 각 노드는 확률 분포를 가지고 있습니다. 두 개의 층으로 구성된 RBM은 입력 층과 숨겨진 층을 가지고 있습니다. 이전 층의 출력이 다음 층의 입력으로 사용되는 구조로 이루어져 있으며, 출력의 값은 확률로 나타내어집니다. DBN은 이러한 RBM을 여러 층으로 쌓은 구조를 가지고 있습니다. 층을 추가함으로써 더 복잡한 특징을 추출할 수 있습니다. 또한 DBN은 초기 가중치를 RBM의 학습을 통해 얻어집니다. 이후 역전파 알고리즘을 사용하여 미세 조정이 이루.. 2023. 2. 19. DBN(Deep Belief Networks) DBN(Deep Belief Networks)은 깊은 신뢰 신경망 구조를 사용하여 비지도 학습을 수행하는 머신러닝 알고리즘입니다. DBN은 RBM(제한된 볼츠만 머신)을 기본 블록으로 사용합니다. RBM은 양방향 그래프를 가진 노드들로 이루어져 있으며, 각 노드는 확률 분포를 가지고 있습니다. 두 개의 층으로 구성된 RBM은 입력 층과 숨겨진 층을 가지고 있습니다. 이전 층의 출력이 다음 층의 입력으로 사용되는 구조로 이루어져 있으며, 출력의 값은 확률로 나타내어집니다. DBN은 이러한 RBM을 여러 층으로 쌓은 구조를 가지고 있습니다. 층을 추가함으로써 더 복잡한 특징을 추출할 수 있습니다. 또한 DBN은 초기 가중치를 RBM의 학습을 통해 얻어집니다. 이후 역전파 알고리즘을 사용하여 미세 조정이 이루.. 2023. 2. 19. 주가 예측에 사용되는 머신러닝 기술 회귀 분석 (Linear Regression) : 주가의 변동을 예측하기 위해 수학적 모델을 사용하여 미래 값을 예측하는 방법입니다. 결정 트리 (Decision Trees) : 주가 예측을 위한 통계적 방법으로, 트리 형태의 분류 모델을 사용하여 미래 값을 예측합니다. 랜덤 포레스트 (Random Forest) : 결정 트리를 여러 개 조합한 앙상블 방법으로, 다수의 결정 트리를 만들어 각 트리의 예측 결과를 종합하여 예측합니다. 신경망 (Neural Networks) : 인공 신경망을 사용하여 입력 데이터를 학습하여 주가의 미래 값을 예측하는 방법입니다. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine) : 분류 모델로, 주가의 데이터를 분류하여 주가의 미래를 예측합니다. 나이브 베이즈 .. 2023. 2. 19. 이전 1 다음