해당 강의를 수강하기 전에 사전 학습으로 준비하면 좋은 내용들(MySQL, Redis, Kafka, 시스템 설계 등)에 대해 추천해주실 만한 책이나 강의가 있을까요?저에게는 이 강의가 다소 어렵게 느껴져서, 관련 내용을 따로 공부한 후 다시 수강하고 싶습니다.혹시 강의 내용과 연관되어 쿠케님께서 좋다고 느끼셨던 자료나 도움이 되었던 책, 강의 등이 있다면 공유 부탁드립니다!

강사님, 캐싱 관련해서 실무적인 관점의 질문이 있습니다.강의에서 String 타입의 value에 JSON 형식으로 데이터를 저장해서 캐싱 처리를 한다고 배웠는데, 실무에서 어느 범위까지 캐싱하는 게 적절한지 감을 잡고 싶습니다. 과거에 MyBatis의 동적 쿼리처럼 조건부 로직이 포함된 200줄짜리 복잡한 쿼리가 DB에서 파싱되는 시간 자체만으로도 성능 부하를 유발했던 경험이 있습니다.쿼리 자체를 수정하는 것이 베스트겠지만, 현실적으로 어려울 때가 있었습니다. 이런 '고치기 힘든 악성 쿼리'의 실행 자체를 회피하는 목적으로 Redis 캐싱을 적극적으로 사용하는 전략에 대해 궁금합니다. 실무에서는 이런 경우:1. 쿼리 결과 데이터가 어느 정도 크기(예: 수십 MB)까지 Redis에 캐싱을 허용하시나요?데이터가 너무 크면 오히려 Redis에 부담이 될 것 같아서요. 2. 만약 결과가 너무 크다면, 페이징 처리된 일부만 캐싱하시나요?아니면 보고서처럼 핵심 요약 데이터만 따로 캐싱하는 전략을 사용하시나요? 3. 특히 이런 복잡한 집계/통계 쿼리는 데이터 변경이 잦지 않은데,이런 경우 TTL은 보통 어느 정도로 설정하시는지 강사님의 경험이 궁금합니다.

안녕하세요, 강의를 통해 대규모 시스템 설계에 대한 다양하고 실무적인 방법을 배우게 되어 감사히 수강하고 있습니다!수강중 Transactional Outbox 테이블 관련하여 궁금한 부분이 있어 질문드립니다.실무에서는 보통 "Outbox 테이블에 Insert -> kafka send 후 Outbox 상태 Update" 하는 방식으로 쓰일까요? 강의에서는 간단히 Delete로 구현한다고 말씀주셔서 질문드려봅니다!Update 하는 방식도 자주 쓰인다면 Outbox 테이블은 파티셔닝(p20251001 와 같이)하여 관리하고 주기적으로 삭제하는 방식일지도 궁금하여 질문드립니다!  

안녕하세요 강사님!카프카를 사용하면서 궁금한 점이 있어서요~ 예를 들어 주문 시스템을 구현한다고 하면요.주문에 대해 상태가 계속 바뀌어 해당 이벤트를 받을 수 있도록 카프카를 붙이려고해요.consumer가 동일한 주문 id에 대해 상태 업데이트를 해야 하니, producer가 순서 보장되도록 카프카 key도 동일하게 셋팅하면 consumer는 순서대로 status를 제대로 update 하는데요. 만약 producer가 메시지 발행을 비동기적으로 진행하도록 구현했다고 하면,무언가 이슈로 주문 생성 -> 주문 취소 순이 아닌 주문 취소 -> 주문 생성 순으로 발행되었다면consumer 입장에서 메시지 순서가 제대로 들어왔음을 어떻게 인지할 수 있을까요..? 이런 상황은 발생하지 않을까요..? ㅎㅎ

안녕하세요 강사님!아직 완강은 아니지만 너무 재밌게 잘 보면서 많이 배우고 있습니다! 이번 강의를 보다가 궁금한 점이 생겨 질문을 남깁니다!강의에서 제시해주신 조회수라는 정보가 게시판이라는 도메인으로 보았을 때 비교적 중요하지 않다고 하신거에 충분히 동의합니다!근데, 문득 조회수를 통해 수익이 발생하는 서비스(ex. 유튜브)에서는 중요한 정보 아닌가? 라는 고민이 생겼습니다. 중요한 정보인데 쓰기가 자주 발생하는 상황에서 In-Memory 저장소를 메인으로 사용하고 RDB를 백업용으로 사용하면 위험하지 않나? 라는 생각이 들었습니다!이럴 때에는 보통 어떻게 처리하시나요? (이럴 때 NoSQL을 사용하나요?) 

쿠케님 안녕하세요!우선 좋은 강의 제작해주셔서 정말 감사합니다. 강의 들으면서 대규모 시스템을 설계할 때는 어느 것을 신경써야 하고, 또 주의해야 하는지 많은 인사이트를 얻고 있어요. 추석 연휴 동안 제 나름대로 열심히 들어서 이제 한 개 섹션만 남았는데, 완강을 한 뒤에 강의에서 얻은 것들을 토대로 대규모 트래픽을 가정한 서비스를 설계하고, 개발해보려고 합니다. 강의로만 듣고 넘기기에는 아까운 내용들이 많아서 확실하게 제 것으로 만들어야겠다 싶더라고요. 일하면서 써먹으면 더없이 좋겠지만 아쉽게도 그럴 환경은 안 되어서요.. ㅎㅎ 그래서 나름대로 구상을 해보면서 강의를 듣고 있는데, 문득 강의에서 다룬 아키텍처와 기술을 한 번에 다 도입하는 건 오히려 학습 효율을 떨어뜨리는 선택이 아닐까 싶은 생각이 들어서요. 실무에서 Redis 정도는 사용해봤지만, 분산 데이터베이스나 MSA도, Kafka나 CQRS도 이 강의에서 처음 사용해봤습니다. 개념은 대충 주워 듣긴 했지만, 제대로 공부해본 적도 없고요. 결론적으로 하나씩 해보는 게 낫겠다 싶은데, 강의에서 다룬 내용 중 어느 것을 먼저 학습하는 게 좋을지 쿠케님께 조언을 구하고 싶어요. 물론 정답이 없는 문제지만, 지금 당장 제가 일하는 환경에서는 써먹을 일이 별로 없는 내용들이다 보니 무엇을 먼저 하는 게 좋을지 선택하기가 어렵네요. 감사합니다.

안녕하세요, 강사님!Kafka 관련 강의를 듣다가 기술 선택의 기준에 대해 궁금한 점이 생겨 질문드립니다. 현재 강의에서 Kafka를 이벤트 브로커(Event Broker)로 사용하고 계신데,Redis의 Pub/Sub 또는 Redis Streams 기능을 이용하면비슷한 형태로 서비스 간 메시지 전달을 구현할 수도 있을 것 같다는 생각이 들었습니다. 그래서 아래 두 가지 부분이 궁금합니다  Kafka를 선택하신 이유 또는 기준이 무엇인지 예: 처리량, 확장성, 영속성, 장애 복구 등 기술적 관점에서 어떤 요소가 결정적이었는지혹은 실제 서비스 환경에서 Redis 기반 메시징을 사용했을 때의 한계가 있었는지도 궁금합니다. 이벤트 브로커(Event Broker)와 메시지 브로커(Message Broker)의 개념적 차이 두 용어가 거의 비슷하게 사용되는 경우도 많은데,Kafka가 ‘이벤트 브로커’로 분류되는 이유가 무엇인지 알고 싶습니다.실제로 시스템 설계 시, 어떤 기준으로 두 개념을 구분하고 선택하시는지도 궁금합니다. 제가 이해하기로는 Redis는 단순한 메시지 전달 중심,Kafka는 이벤트 스트리밍 및 데이터 파이프라인 중심으로 알고 있는데,이 부분이 맞는 방향인지도 확인해보고 싶습니다. 

학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요!고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다.먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.강사님, 최적화를 진행할 때 보통 어떤 순서로 고민하시나요?예를 들어 트래픽이 몰릴 때 먼저 어디를 확인하고, 어떤 기준으로 개선 방향을 정하시는지가 궁금합니다.

학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요!고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다.먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요.2뎁스 댓글 목록의 테스트 데이터 삽입 시에는 계층 구조까지 파악할 수 있게끔 작성이 되었는데무한 뎁스 댓글의 테스트 데이터 삽입은 계층 구조로 생성하지 않으신 이유가 궁금합니다!

data class로 엔티티를 정의해서 copy로 변경 후 save하는 방식을 사용하셨는데, 일반적으로는 JPA의 더티 체킹을 이용해 변경 감지를 활용하는 경우가 많습니다.혹시 copy 방식을 사용하신 게 의도하신 설계 방향일까요?

현재처럼 서비스 구조가 거의 테이블 단위로 DB와 API 서비스가 분리될 때,이런 구조에서 화면에서 리스트 형태로 두 도메인 데이터를 함께 조회해야 하는 경우가 있을 것 같습니다.예를 들자면 게시글과 게시글 조회 수를 함께 보여주는 리스트 API가 필요한 상황에서,단건 조회라면 프론트에서 별도로 API를 호출해도 괜찮을 것 같은데,페이징 처리나 리스트 형태로 여러 데이터를 묶어서 조회해야 할 때,실무에서는 보통한 서비스에서 다른 서비스를 RestClient(Feign 등) 로 호출해서 데이터를 합치는 방식으로 처리하는지,아니면, 같은 도메인 서비스로 묶어버린다던지아니면 프론트엔드에서 각각의 API를 호출한 뒤 병합하는 방식으로 처리하는지궁금합니다.실제 현업에서는 이런 경우 어떤 접근 방식을 주로 사용하나요?

학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요!고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다.먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.안녕하세요.향로님의 추석 챌리지에서 우연히 제목을 보고 바로 구매했는데 아직 완강하지는 못했지만 정말 좋은 강의 같습니다!선배 개발자님이 개발하시는 느낌으로 보고있습니다! ㅎㅎ궁금한 점은 혹시 실무에서도 이런식으로 서브쿼리를 이용해서 대규모 데이터에 대해서 처리를 하는지가 궁금해져서 질문 남겨봅니다!

안녕하세요 강사님.강의에서 Path Enumeration 방식을 활용해 데이터베이스 조회 성능을 최적화하는 방법을 매우 유익하게 배웠습니다.실제 대규모 서비스 환경에서 이 조회 결과를 Redis로 캐싱하려고 할 때, 캐시를 저장하는 자료구조 선택에 대해 강사님의 의견을 듣고 싶습니다.현재는 Path를 기반으로 DB에서 계층 구조를 유지하며 정렬된 댓글 목록을 조회하고 있습니다. 이 결과를 Redis에 저장하는 방법으로 아래 두 가지를 고려하고 있습니다.1. List 구조 (LRANGE)장점: DB에서 조회한 정렬 순서를 그대로 Redis에 저장할 수 있어, 조회 시 한 번에 가져올 수 있습니다.고민: CUD(특히 중간 삽입) 발생 시 전체 List를 삭제하고 DB에서 다시 조회해 재저장해야 하므로 비효율적일 수 있습니다.2. Sorted Set 구조 (ZADD)장점: 각 댓글을 멤버로 저장하고 Path 값이나 정렬 기준을 score로 부여하면, CUD 발생 시 해당 멤버만 ADD/REMOVE로 처리할 수 있어 갱신이 효율적입니다.고민: Path 기반의 정렬 값을 Redis의 score로 매핑하는 과정이 다소 복잡합니다.이처럼 캐싱 로직의 구현 복잡도(Sorted Set)와 갱신 효율성(List의 TTL 전략) 사이의 균형을 고려할 때,강사님께서는 무한 depth 댓글 구조를 캐싱할 때 어떤 Redis 자료구조가 더 적합하다고 생각하시는지 궁금합니다.감사합니다.

대부분 하나의 DB만을 사용하다보니 shard key가 고려되지 않은 테이블 설계를 보고 많이 사용했는데 처음부터 shard key는 고려하면서 설계를 하는것이 좋을까요?저같은 경우처럼 shard key가 고려되지 않은 테이블에서 샤딩을 하기위해서 shard key를 추가하는 작업은 어느정도의 난이도가 있을까요?강사님이 생각하시는 데이터베이스 샤딩을 위한 기준같은게 있으신지 궁금합니다.

조금 애매한 질문일 수 있는데요...강의에서 언급되는 분산DB, Redis, Kafka, CQRS 등의 기술들을 도입하실때, 나름대로 고려하시는 판단 기준이 있다면 알고 싶습니다.

안녕하세요 강사님 수업 잘 듣고 있습니다.강의 범위에서 조금 벗어난 것 같긴 하지만.. 레디스 서버 구성에 대해 궁금한 점이 있어서 질문 드립니다.강의에서는 여러 대의 웹서버에서 레디스 서버 한 대로 요청을 보내는 구성에 대해서 설명하시는데, 레디스 서버는 이중화/다중화를 고려하지 않는 건지 궁금해서요.웹서버가 수십 대로 구성되어 있더라도 레디스 서버는 보통 한 대로 운영하는 것인지 궁금합니다.

윈도우 버전 이슈로 로컬에 도커를 설치 못하는 상황인데요 (예전에도 설치 이슈있어서 해결하려다가 실패) 혹시 해결 방법 알고 계실까요?해결이 어려우면 깃허브 코드스페이스에서도 실습이 가능한 내용일까요   

uv사용해도 괜찮나요? Poetry 로 JWT 강의 해보다가 막혀서 mac에서 진행했는데 윈도우에서도 하고 싶어서 질문드립니다.

@Query( value ="select count(t.article_id) from ( " + " select article_id from article where board_id = :boardId " + "limit :limit " + ") t", nativeQuery = true ) Long count(@Param("boardId") Long boardId, @Param("limit") Long limit);위와 같이count(*)가 아니라 count(t.article_id) 처럼 alias도 붙여야 하고, 모든 걸 뽑는 게 아니라 딱 서브쿼리 안에서 추출한 article_id만 count로 뽑아줘야 테스트가 통과되더라고요.이유가 있을까요...?

안녕하세요 선생님 클러스터 설정 시 오류가 발생하여 질문 드립니다. ㅜㅜ   다른 질문 글들을 참고하여Cluster 1 삭제 후 재설치도 해보았고,putty로 접속하여 rm -rf /dfs/nn 명령어로 디렉토리 삭제 후 cluster 재설치도 해보았는데계속 오류가 발생합니다. 원인과 해결 방법이 있을지 문의 드립니다..   * stderr로그 일부Caused by: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SafeModeException): Cannot create directory /tmp. Name node is in safe mode. The reported blocks 0 has reached the threshold 0.9990 of total blocks 0. The number of live datanodes 0 needs an additional 1 live datanodes to reach the minimum number 1. Safe mode will be turned off automatically once the thresholds have been reached. NamenodeHostName:server01.hadoop.com at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.newSafemodeException(FSNamesystem.java:1448) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkNameNodeSafeMode(FSNamesystem.java:1435) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.mkdirs(FSNamesystem.java:3100) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.mkdirs(NameNodeRpcServer.java:1123) at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.mkdirs(ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:696) at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.ClientNamenodeProtocolProtos$ClientNamenodeProtocol$2.callBlockingMethod(ClientNamenodeProtocolProtos.java) at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:523) at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:991) at org.apache.hadoop.ipc.Server$RpcCall.run(Server.java:869) at org.apache.hadoop.ipc.Server$RpcCall.run(Server.java:815) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1875) at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:2675) at org.apache.hadoop.ipc.Client.getRpcResponse(Client.java:1499) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1445) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1355) at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:228) at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:116) at com.sun.proxy.$Proxy9.mkdirs(Unknown Source) at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.mkdirs(ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.java:640) at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor8.invoke(Unknown Source) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invokeMethod(RetryInvocationHandler.java:422) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler$Call.invokeMethod(RetryInvocationHandler.java:165) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler$Call.invoke(RetryInvocationHandler.java:157) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler$Call.invokeOnce(RetryInvocationHandler.java:95) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invoke(RetryInvocationHandler.java:359) at com.sun.proxy.$Proxy10.mkdirs(Unknown Source) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.primitiveMkdir(DFSClient.java:2339) ... 18 more