I. 서론 기업들이 모놀리식 아키텍처에서 마이크로서비스 아키텍처(MSA, Microservices Architecture)로 전환하면서, 데이터 관리에 대한 근본적인 재고가 필요해지고 있다. MSA에서는 각 서비스가 독립된 데이터베이스를 보유하므로(Database per Service), 여러 서비스에 걸친 데이터 조회가 복잡해지고 읽기/쓰기 워크로드의 독립적 확장이 어려워진다. 이 문제를 해결하기 위해 … 더 보기
생성 모델(Generative Model)은 데이터의 확률 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 모델입니다. 생성형 AI의 핵심 기술로 주목받고 있으며, 이미지 생성뿐만 아니라 이상탐지(Anomaly Detection), 데이터 증강(Data Augmentation) 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. AI 도입이 기업 전반으로 확대되면서 생성 모델의 활용 범위 … 더 보기
네트워크 통합부터 E2SFCA 접근성 분석까지 들어가며 공간 데이터를 다루다 보면 한 번쯤 이런 경험을 하게 됩니다. QGIS나 지도 화면에서 보면 도로가 분명히 이어져 있는데, 파이썬에서 경로 분석을 돌려보면 엉뚱한 결과가 나옵니다. 두 지점 사이에 분명히 도로가 있고, 거리도 가까운데, 알고리즘은 … 더 보기
Microservices Architecture(MSA)는 확장성과 유연성을 제공하는 현대적 시스템 구조이지만, 실제 운영 환경에서는 구조적 특성으로 인해 다양한 성능 저하 문제가 발생한다. 이러한 문제는 단순한 구현 수준의 이슈가 아니라, 서비스 분산에 따른 네트워크, 데이터, 호출 방식, 장애 전파 구조 등에서 기인한다. 따라서 각 … 더 보기