멘토 Pick! 25년 3월 첫째 주 아티클 모음

안녕하세요 여러분!
이번 주도 카카오 출신 멘토님께서 이번 주에 직접 선정한 아티클을 공유드립니다!

멘토's Pick에서 트렌디한 인사이트를 놓치지 마세요! 🚀

🤔 들어가기 전에 알아두면 좋습니다!

• 대부분 아티클은 영문으로 제공됩니다. 영문 글을 읽을 때 크롬 번역 플러그인을 쓰면 읽기가 불편하나, 크롬 플러그인 하나를 설치하면 한국어를 읽듯이 좀 더 쉽게 영어 아티클을 읽을 수 있습니다. Trancy Chrome 플러그인을 설치 후 더 쉽게 읽을 수 있습니다.
• 아티클을 읽고 어떤 점을 더 고민해 보고, 생각해 보면 좋을지 제시해 주시는 멘토님의 Comment도 잘 활용해 보시면 좋습니다!
   

💡DBMS는 어떻게 트랜잭션을 관리할까?

• 트랜잭션의 기본적인 동작 원리와 방식에 대해 설명합니다.
• DB 장애 발생시 복구가 어떤 방식으로 이루어 지는지, 오류 발생시 커밋되던 데이터는 어떻게 복구 하는지 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다.
• REDO, UNDO를 포함하여 커밋과 롤백에 대한 전반적인 지식을 알 수 있습니다.

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💌 멘토님의 Comment
"개발자라면 한번쯤 쓰는 RDBMS를 사용하기 위한 필수 지식인 트랜잭션은 막상 쓰면서도 동작원리를 잘 모르는 경우가 많습니다. 트랜잭션은 ACID를 편리하게 보장해주는 도구일 수 있지만, 잘 모르고 사용한다면 원치 않은 롤백과 롱 트랜잭션으로 인한 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
이를 방지하기 위해 트랜잭션의 여러 속성을 이해하고 사용한다면 지금보다 훨씬 안정적인 DB 사용에 도움이 되실 것으로 기대하고 있습니다."

💡LINE 메시징 서버가 새해 트래픽을 대비하는 과정

0시 0분에 발생하는 스파이크성 트래픽에 대비하고, 장애를 예방하는 방법을 공유합니다.

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💌 멘토님의 Comment
"카카오톡, 라인과 같은 메신저는 특정 이벤트 시간대에 높은 스파이크성 트래픽이 발생됩니다. 카카오톡의 경우에도 몇년 전까지 새해만되면 장애가 발생하여 메시지 발송에 어려움이 있었고, 타 메신저의 경우에도 여러 이벤트마다 대규모 스파이크 트래픽으로 인해 대응책을 마련하기 위해 여러 고민을 가지고 있습니다.
 

운영하는 서비스가 이런 스파이크성 트래픽이 발생하는 환경이라면 어떻게 대응해야할까요? 이 아티클에서는 기술적인 완벽한 해결책을 보여주지는 않지만, 대응하기 위해 할 수 있는 정석적인 방식을 보여주고 있습니다. 데이터 수집을 통해 전년도 트래픽이 어느정도 늘었는지 보며 올해 트래픽을 예측하였고, 각종 서버 모니터링 데이터를 한눈에 볼 수 있는 대시보드를 만들어 장애 발생시 즉시 대응할 수 있도록 대비하였습니다.
 

안정적인 서버 운영을 위해서는 단순히 코드를 잘 짜기만 하는 방식으로는 대응이 어렵습니다. 높은 트래픽을 받는 서버가 어떻게 대응하는지에 대해 먼저 찾아보고 이를 통한 인사이트를 운영하는 서버에 적용해보는건 어떠실까요?"

💡Scale From Zero To Millions Of Users

ByteByteGo의 유료 아티클 시리즈중 무료로 공개된 내용으로, 0명의 사용자가 사용하는 서비스의 설계부터 수백만명의 사용자를 감당할 수 있는 서버 설계까지의 과정을 보여줍니다.

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💌 멘토님의 Comment
"이 아티클은 ByteByteGo 아티클의 특성상 아주 깊은 지식보다는 넓고 얕은 지식을 공유하는 것에 초점이 맞춰져 있습니다. 개발자에게 "수백만명이 사용할 수 있는 서비스"를 개발해달라고 요청한다면 어디서부터 개발해야할지, 어떤 서버 아키텍처를 사용해야할지 몰라 난감해하는 경우가 있습니다. 

이 경우 아주 간단한 모놀리틱 서버 구조에서부터 분산 서버 아키텍처와 MQ사용까지의 여러 아키텍처를 알고있다면 서비스 규모에 따른 설계에 대해 큰 도움이 될 것입니다.
 

서버 한대로는 몇명의 사용자까지 감당할 수 있을까요? Scale-Up과 Scale-Out은 어떤 차이가 있을까요? 에 대한 답변을 할 수 없다면 이 아티클을 참고해보시는건 어떨까요?"