안녕하세요 미국 달팽이님! 강의 잘 듣고 있습니다.https://inf.run/JxEdX에서 안내주신 구글 폼 링크로 수강 닉네임과 substack 이메일을 제출했는데, 혹시 제가 입력한 정보가 잘못됐을까요? 확인 한번 부탁드립니다.!

m=32MB짜리 10개와 m=512MB짜리 1개의 경우를 비교해주셨습니다.그런데 이는 샤딩을 통해서 메모리 효율적으로 됐다기 보다는 메모리 총량이 512MB->320MB로 감소했기 때문에 오차율이 조금 증가하는 대신 메모리를 덜 쓸 수 있는 것 아닌가요?예를 들어 320MB 짜리 1개인 경우와 32MB짜리 10개인 경우의 오차율이 똑같지 않나 하는 생각이 들어서 질문드립니다! 

"Split 전략에서 항상 모든 Split을 조회한다."요 부분이 이해가 가지 않아서 질문드립니다!findSplitIndex로 계산한 split에만 접근하는 것 아닌가요?아니면 모든 스플릿이 단일 redis 내에 존재하는 것이 문제라는 의도로 말씀하신걸까요?

@Slf4j @SpringBootTest class SplitBloomFilterRedisHandlerTest extends RedisTestContainerSupport { @Autowired SplitBloomFilterRedisHandler splitBloomFilterRedisHandler; @Test void mightContain() { SplitBloomFilter splitBloomFilter = SplitBloomFilter.create("testId", 1000, 0.01); List<String> values = IntStream.range(0, 1000).mapToObj(idx -> "value" + idx).toList(); for (String value : values) { splitBloomFilterRedisHandler.add(splitBloomFilter, value); } for (String value : values) { boolean result = splitBloomFilterRedisHandler.mightContain(splitBloomFilter, value); assertThat(result).isTrue(); } for (int i = 0; i < 1000; i++) { String value = "notAddedValue" + i; boolean result = splitBloomFilterRedisHandler.mightContain(splitBloomFilter, value); if (result) { log.info("value={}", value); } } } }  위 코드는 SplitBloomFilterRedisHandlerTest 인데요.강의 중 코드입니다 1000 크기에 0.01 오차율의 Bloom Filter 를 만들고1000개의 데이터를 넣고 False Positive 까지 검증해보는 코드인데요.질문입니다Split 전략을 배우기 전에순수한 Bloom Filter 구현 강의에서도 위와 동일한 테스트 코드가 있는데요이 때, 순수한 Bloom Filter 의 한계로써생성한 Bloom Filter 크기를 초과하여 데이터를 넣으면 비트 1이 많아져 오차율이 증가하고그로 인해 False Positive 데이터가 많이 조회되는 현상을 살펴보거든요.그리고 그 해결책으로처음부터 큰 Bloom Filter 를 만드는 것 이외에Split / Sharding / Sub Filter 전략이라고 말씀하시는데요근데 위 Split 전략의 테스트 코드에서 BloomFilter 크기는 1000으로 만들고 데이터를 훨씬 초과하여 2000개 만들어 넣어보면순수한 Bloom Filter 때처럼 False Positive 데이터가 많이 조회됩니다.저는 PC 가 느려서 False Positive 를 1000번으로 조회하였고오차율 (0.01) 에 의하면 약 10개의 False Positive 가 나와야 하는데데이터 1000개를 저장했을 때는 오차율에 맞게 8개로 떨어지는데데이터 2000개를 저장했을 때는 오차율을 훨씬 넘어갑니다제가 코드를 잘못 따라 친건지.. Split 도 원래 그런건지..제 질문 의미가 전달될지는 모르겠지만.. 명확하게 개념 정리가 되지 않아 질문드립니다

해당 용어로 검색했을때 관련 자료를 찾을수가 없더라고요.혹시 업계에서 다른 용어로도 불리고 있는 기술인가요?

 유튜브 예제에서 사용자가 동영상을 요청하면 CNAME으로 CDN에 먼저 가는 것이 아니라 API 게이트웨이로 갔다가 CDN으로 요청을 보내는건가요?

안녕하세요. transcoder service에 대해 문의 드립니다.해당 서비스는 음악파일에 대한 변환으로 이해했는데요. 그렇다면 변환 과정을 거쳐서 file storage 로 넣어야하지 않을까 싶어요.혹시 언급된 transcoder가 다른 의미가 있을까요?

특별 학습 자료 프로모션 1년 멤버십 무료 제공 지원 어떻게 확인할 수 있을까요?

강의 마지막에 위치 이름 기반으로 호텔을 조회하는 메서드 관련하여 질문 드립니다. 참조 관계강의에서 hotel, location 양쪽에서 서로를 참조하고 있습니다. 여기서는 location에서만 hotel을 참조하는 것이 맞지 않나요?? 우선 location을 생성할 때 hotel이 필요하고, location은 호텔을 위해 생성된 호텔에 종속적인 모델이기 때문에 location에 두는게 맞다고 생각합니다.  위치 기반 호텔 조회 메서드1번에서 location에서 호텔을 참조한다면, 위치 기반 호텔 조회 메서드는 location에 있어야 한다고 생각합니다.또한 지금 호텔을 전부 탐색하며 일치하는 모델을 찾고 있는데, 그냥 단순히 bruteforce 로직을 보여주시려고 하신걸까요?? 호텔과 location을 조인해서 가져오거나, 그냥 location에서 name 인덱싱을 걸고 호텔 id 값 찾아서 + 호텔 조회하는 그런 방식을 생각했는데 logic으로 적어주신 이후 최적화 과정이 빠진 것이 아쉽습니다. 이런 부분들을 어떻게 최적화 할 수 있는지 다양한 방법들을 배우고 싶습니다ㅠ 제가 맞다고 주장하는 것이 아니라 몰라서 질문 드립니다.감사합니다 :)

1초로하면 현재 성공, 실패 각각 200, 0으로 나오고 2초로 해야 100개 씩 성공하는데 정상인가요?

환경은 windows 11 64비트이구요,자바 21, redis는 물론 docker 8.2.1 실행 중이엇구요 하지만SplitShardedBloomFilterRedisHandlerTest 클래스에 mightContain 테스트 함수 실행 하면 첨부한 이미지 처럼 에러가 출력 됩니다. 아래는 docker 버전 정보입니다. 

현재 강의에서는 Inventory table을 따로 분리해두었습니다.그런데 Inventory Table을 분리한 이유에 대해 말씀해 주실 때, 분리하는 게 좋다고만 말씀해주신 것 같아서 설명이 부족하다는 생각이 들었습니다. Inventory가 재고라는 의미를 가지는 것으로 알고 있어서 items table에 있는 수량을 Inventory로 옮기는 것이 더 옳은 설계가 아닌가라는 생각이 들었습니다.물론 지금 강사님께서 설명해주신 구조도 맞다고 보지만, 그 구조를 유지한다면 현재 Inventory table에 유의미한 칼럼이 없기 때문에 Inventory table이 없어야 하지 않나라는 생각을 했습니다. 그리고 재고가 자주 바뀌는 상황이 발생한다고 한다면 오히려 Inventory table에 재고를 넘겨줘야한다고 생각을 하는데요. 왜냐하면 Items table에 재고 칼럼이 있다면 재고가 바뀌는 순간에는 Items table의 데이터를 수정할 수 없게 됩니다. 그러면 관리자가 Item을 수정하려고 할 때, 재고가 많이 바뀌는 상황에는 그만큼 수정 쿼리가 대기를 하게 될 것이라고 생각하는데요. (물론 이 정도까지의 문제는 생기지 않을 것이라고 생각합니다.) 또한 이 글에서 강사님께서 말씀해주신 유형별 재고 관리 정책 부분은 Inventory가 재고라는 성격을 나타낸다는 점에서 Inventory table에서 관리할 것 같고, 트래픽 증가 시 성능 문제가 생긴다면 여기서 또 테이블 분리를 시도하거나 레디스 같은 memory DB를 생각해볼 수 있을 것 같습니다. 그래서 질문은현재 재고 칼럼의 위치를 어디에 두는 게 맞는지, 트래픽 증가의 성능 문제가 있다면 오히려 Inventory 테이블로 넘겨주는 게 맞는게 아닌지유형별 재고 관리 정책이 필요한 경우에 강사님께서 생각하시는 확장성 있는 구조는 무엇인지가 궁금합니다.  혹시 제가 잘못 알고 있거나 잘못 이해한 부분이 있다면 같이 짚어주시면 감사하겠습니다!

안녕하세요 백엔드 개발자를 희망하고 있는 학생입니다.유저별 포인트 같은 정합성이 중요한 데이터로 로그를 따로 관리 해야한다고 말씀 해 주셨는데 이런 경우(배치 도구를 스프링 배치를 사용할 경우에) 로그 테이블을 따로 만들어서 관리 해주는게 나중에 자소서 쓸 때도 도움이 되나요?   

안녕하세요!강의를 통해 많은 인사이트를 얻었습니다. 좋은 강의 제공해주셔서 감사합니다. 강의를 수강하는 과정에서 궁금한 점이 생겨 질문 남깁니다. 시스템 디자인 단계에서 응답 시간(P95/P99)이나 TPS 같은 성능 목표를 설정할 때,인스턴스 스펙이나 인프라 제약도 함께 고려해야 하는지가 궁금합니다. 특히 학생이나 개인 프로젝트의 경우 프리티어처럼 제한된 리소스를 사용하는 일이 많은데,이런 환경에서는 인프라 제약을 기준으로 현실적인 목표치를 설정하는 것이 맞는지,아니면 인프라 스펙을 별도로 고려하지 않고 일반적인 목표값을 그대로 설정하는 것이 더 바람직한지 조언 부탁드립니다. 감사합니다!

 ------------------------------ 해결 방안-------------------------------저와 비슷한 이슈가 있으신분은 이렇게 처리 부탁드립니다! 인텔리제이 설정에서 Preferences > Build, Execution, Deployment > Build Tools > Gradle에서Build and run using : GradleRun tests using : Gradle 이렇게 수정 하고 다시 시도 부탁드립니다!!!  쿠케님 감사합니다 :)    안녕하세요 우선 좋은 강의 만들어주셔서 정말 감사드립니다.GET - http://localhost:8080/cache-strategy/NONE/items/{{itemId}} 해당 API 를 호출 하게 되면ItemController -> KukeCacheAspect -> KukeCacheKeyGenerator -> ItemNoneCacheService  대충 이런 흐름으로 가게 되는데요.KukeCacheKeyGenerator 객체에서 for (int i = 0; i<args.length; i++) { context.setVariable(parameterNames[i], args[i]); } parameterNames 객체에 NPE 에러가 발생 되고 있습니다.코드는 강의 자료실 통해 제공해주신 코드로 실행 해보았습니다. 이 부분 어떻게 수정을 해야 할까요?  

안녕하세요, Tinder 설계 강의 내용에 궁금한 점이 생겨 질문 드립니다. Matching Service와 Cassandra 사용에 대한 질문입니다.Matching Service의 MQ와 /swipe의 matching 응답값 강의에서는 REST API는 지연이 발생할 수 있으므로 MQ를 사용했다고 말씀하셨습니다. 이때 API 명세에 있는 matching 값의 해석이 헷갈립니다. matching은 swipe 시점에서 자신이 상대와 매칭되었는지 알 수 있는 값이라고 생각되는데, 그러면 동기 처리가 필요한 것 아닌가 생각이 듭니다. 즉 Cassandra에서 inverse swipe이 존재하는지를 확인한 뒤에야 API 응답을 보낼 수 있는 것 아닌가요?Cassandra의 필요성RDB 조회만으로 inverse swipe 여부를 파악할 수 있을 것 같습니다. 그러면 Cassandra는 캐싱 용도로 사용한 것이라고 보아야 하나요? 원래 설계에서 Cassandra가 자연스럽게 도입된 이유가 궁금합니다.Cassandra - RDB 동기화 여부swipe 기록을 RDB와 Cassandra에도 모두 저장할 때, 일시적 오류 등으로 한쪽에만 저장될 수도 있을 것 같은데, 이런 상황에 대비해 RDB와 Cassandra 간 동기화가 필요한지 궁금합니다.감사합니다.

시스템 디자인 관련 질문서버가 PreSigned URL 을 발급하면 클라이언트가 URL 을 기반으로 Blob Storage에 다이렉트로 파일을 업로드 한 것으로 이해했습니다.클라이언트가 업로드를 하는데 서버가 현재 청크의 진행상황을 탐지하여 Key-Value 에 업데이트 하는 메커니즘이 궁금합니다.가령 서버가 Blob Storage 를 주기적으로 찔러 업데이트하는 과정일지 궁금합니다. 그림 상으로는 서버가 청크 진행상황을 알기위해서 추가적인 메커니즘이 있을까 생각이 들어서요.

안녕하세요!덕분에 아키텍처에 대한 큰 그림을 그려보며 강의를 듣고 있습니다. MSA 전환 시점 관련해서 질문 드립니다.모놀리식 아키텍처에서 MSA로 전환하는 적절한 시점은 어떤 기준으로 잡는게 좋을까요?물론 상황마다 다르겠지만, 강사님은 어떤 기준을 가장 중요하게 생각하시는지 궁금합니다.예를 들어, Scale-out 한계, 빌드&배포 시간 증가, 혹은 서비스 크기와 복잡성 같은 요소들.. 이 있을 것 같은데 제가 미처 생각 못한 부분이 있다면 덧붙여 답변 부탁드립니다.감사합니다!

안녕하세요 강사님! 강의 잘 듣고 있습니다.실제 서비스 환경에서 로드 밸런서를 두는 시점(예: 트래픽 기준이나 서버 수 기준)을 어떻게 판단하시는지 궁금합니다.단순히 서버 부하율이 높아졌을 때 적용하는 건지, 아니면 아키텍처 설계 초기에 미리 구성하는 경우가 더 일반적인지도 궁금합니다.

안녕하세요!시스템 개발 및 설계 과정에서 '대규모 시스템', '분산 환경', '분산 데이터 모델링'과 같은 개념들을 본격적으로 고려하고 도입해야 하는 시점은 언제일까요?실무에서 경험해보지 못해서 '대규모' 라는 말이 막연해서 실무에서 어떤 것을 기준으로 고려하는지 혹은 지표 같은 것을 측정하는 방법이 있는지 궁금해서 질문 드립니다!