2024/033 머신러닝 시스템 설계 - 이미지 검색 시스템 (feats. 핀터레스트) 이번 글에서는 머신러닝을 활용한 이미지 검색 서비스가 무엇인지 알아보고, 간단한 시스템을 설계를 합니다. 최종 시스템 설계는 글의 6. 서빙 부분을 참고해 주세요. 해당 내용은 '가상 면접 사례로 배우는 머신러닝 시스템 설계 기초' 2장 시각 검색 시스템을 참고하여 작성되었고 개인 경험을 추가하였습니다. 목차 0. 이미지 검색 시스템이란? 1. 요구사항 구체화 2. 머신러닝 작업으로 문제 구조화 3. 데이터 준비 3.1. 데이터 엔지니어링 3.2. 피처 엔지니어링 4. 모델 개발 4.1. 모델 선택 4.2. 모델 훈련 5. 평가 5.1. 오프라인 지표 5.2. 온라인 지표 6. 서빙 6.1. 예측 파이프라인 6.2. 인덱스 파이프라인 6.3. 최근접 이웃 알고리즘의 성능 7. 추가 논의 주제 마치며/Re.. 2024. 3. 31. 프로메테우스, 데이터독과 유사한 모니터링/알람 시스템 설계 1. 초기 설계안 이번 글에서는 모니터링/알람 시스템이 무엇인지 알아보고, 직접 시스템 설계를 한다는 가정하에 요구사항을 구체화하고 초기 설계안에 대해 설명하고자 합니다. 해당 내용은 가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초 2의 5장 지표 모니터링 및 경보시스템 참고하여 작성되었습니다. 목차 1. 서론 1.1. 지표 모니터링 및 경보 시스템의 중요성 1.2. 대규모 시스템에서의 역할 및 가치 1.3. 대표적인 지표 모니터링/알람 시스템 2. 설계에 앞서 아키텍처 이해와 문제 범위 정하기 2.1. 요구사항 구체화 2.2. 요구사항 정리 3. 5가지 컴포넌트 / 데이터와 데이터베이스 선택 / 개략적인 설계안 3.1. 5가지 컴포넌트 3.2. 데이터 모델 3.3. 데이터 접근 패턴 3.4. 데이터 저장소 시스템 3... 2024. 3. 16. 주니어 백엔드 개발자가 서비스/서버 운영하며 배운 몇 가지 이번 글에서는 서비스를 운영하며 겪었던 몇 가지 경험을 공유하려 합니다. 해당 글은 개인적인 경험과 책 을 참고하여 작성했습니다. 자기소개 문제는 피할 수 없다: 서비스 운영의 현실 Case 1. 타임아웃(timeout) Case 2. 빠른 실패 Case 3. 서킷 브레이커 (circuit breaker) Case 4. 데이터 정리하기 Case 5. 로드밸런싱과 스케일 아웃 Case 6. 서비스 재시작하기 Case 7. 인프라 자동화 도구를 조심하자 (조속기를 활용하자) 마치며: 처음 운영했던 때처럼 자기소개 안녕하세요. 저는 특정 도메인 커머스 플랫폼에서 회사에서 추천 서비스, AB 테스트, 어드민 관리 등을 담당하는 개발자입니다. 업무 특징상 앱 실행 초기 팝업부터 메인 페이지 추천, 상품 상세 페.. 2024. 3. 2. 이전 1 다음
