실리콘밸리 AI 개발자의 LLM 서비스를 위한 RAG
Hong
₩165,000
얼리버드
70%
₩49,500
입문 / JavaScript, Python, 인공지능(AI), ChatGPT, RAG
5.0
(3)
LLM의 한계? 실리콘밸리 현업에서 겪은 RAG 시행착오와 운영 노하우로 실전 문제 해결법을 알려드립니다.
입문
JavaScript, Python, 인공지능(AI)

분산 NoSQL 데이터베이스 Cassandra의 기본 개념부터 실무 활용까지 체계적으로 학습합니다. 데이터 모델링, 쿼리 최적화, 클러스터 구성 등 실전 중심의 이론과 실습을 통해 대용량 데이터 처리 역량을 키웁니다. 데이터베이스 경험이 없어도 실리콘밸리 현업 개발자의 노하우를 바탕으로 Cassandra 전문가로 성장할 수 있습니다.
수강생 99명
난이도 초급
수강기한 무제한





다우기술
임직원들도 이 강의를 듣고 있어요!





다우기술
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먼저 경험한 수강생들의 후기
5.0
warna
인프런에서 항상 이정도로 꾸준하게 활동하시면서 이만큼의 지식을 제공해주시는 분이 있을까 합니다... 난생 처음 들어봤지만 그냥 단순하게 DB 관점뿐만 아니라 분산 시스템 자체를 배운거 같아요.. 양질의 강의 감사합니다.
5.0
Deck
최고다 진짜... 인프런에서 분산 시스템 관점에서 손에 꼽는 강의라고 생각합니다.
5.0
식케이
이런 구조의 Database는 처음이라서 좀 낯설었고 어려웠지만 단순한 Database 관점뿐만 아니라 분산 환경까지 같이 학습 할 수 있었던 강의였습니다. 수업 자료도 풍부해서 낯설지마 학습하기에는 어렵지 않았던거 같아요.
대규모 서비스에 최적화된 Cassandra 아키텍처 설계 능력
10,000 TPS 이상 트래픽을 처리하는 데이터 모델링 및 쿼리 최적화
장애 상황에 강한 Cassandra 클러스터 구축 및 운영 노하우
실전 문제 해결을 통한 Cassandra 성능 튜닝 및 트러블슈팅
분산 데이터베이스 아키텍처 설계 능력
이 강의는 RDBMS가 버거워지는 대용량·분산 영역을, Discord 풍 메시징 시스템을 직접 모델링하며 끝까지 파고드는 Apache Cassandra 5.0 실전 강의입니다. 단일 노드부터 3노드 클러스터, 멀티 DC, TypeScript 연동까지 다룹니다.
-- 채널의 최신 메시지 50개 CREATE TABLE messages_by_channel ( channel_id uuid, message_id timeuuid, sender_name text, content text, PRIMARY KEY ((channel_id), message_id) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (message_id DESC); SELECT * FROM messages_by_channel WHERE channel_id = ? LIMIT 50;
하나라도 겪어 보셨다면, Cassandra가 왜 다르게 설계됐는지 더 잘 와닿을 거예요.
읽기 복제본을 붙여도 쓰기 병목은 그대로입니다. 트래픽이 튀는 순간 가장 먼저 비명을 지르는 건 데이터베이스예요.
키를 나누고 라우팅을 손으로 관리하다 보면, 애플리케이션 코드가 점점 너덜너덜해집니다.
마스터가 멈추면 서비스도 멈춥니다. 장애 한 번에 밤잠을 설친 경험, 한 번쯤 있으실 거예요.
Cassandra는 바로 이 지점들을 설계의 출발점으로 삼습니다.
Apache Cassandra는 대규모 데이터를 여러 노드에 나눠 저장하는 오픈소스 NoSQL 분산 데이터베이스(distributed database)입니다. 관계형 데이터베이스(RDBMS)로는 버거운 초당 수만 건의 쓰기, 멈추면 안 되는 서비스, 끝없이 쌓이는 시계열 데이터 — 이 지점에서 Cassandra의 설계가 빛납니다.
Commit Log와 Memtable 기반의 쓰기 경로로 대량 쓰기를 빠르게 흡수합니다. 메시지·로그·이벤트처럼 끝없이 쌓이는 데이터에 강합니다.
마스터 없는 링 구조라 한 노드가 죽어도 서비스가 멈추지 않습니다. 노드를 더 붙이면 용량과 처리량이 함께 늘어납니다.
CAP에서 가용성을 택하되, 일관성 레벨을 쿼리마다 조절합니다. "어디서 강하게, 어디서 느슨하게"를 직접 설계하게 됩니다.
Cassandra는 수많은 사용자를 감당해야 하는 곳에서 오래 검증돼 왔습니다. 이 강의는 그 워크로드를 직접 다뤄 봅니다.
수십억 개의 메시지를 채널·DM 단위로 저장. 이 강의의 실습 도메인이 바로 이 메시징 모델입니다.
시청 기록·추천을 떠받치는 대규모 분산 저장소로 오래 운영해 온 대표 사례.
수만 대 규모의 노드로 운영되는 것으로 알려진, 초대형 클러스터의 상징.
이 규모의 설계, Discord 풍 메시징 백엔드로 직접 손에 익혀 보세요.
커리큘럼 보러 가기실제로 만들 법한 메시징 시스템을 쿼리 우선 설계와 데이터 모델링(data modeling)으로 직접 풀어 갑니다. 그 과정에서 관계형과는 다른 Cassandra의 데이터 모델링 사고방식이 자연스럽게 몸에 뱁니다.
기초·모델링·내부 구조
복제·일관성·튜닝
지리적 분산 복제
JavaScript / TypeScript 드라이버
같은 "채널 최신 메시지 50개" 조회도, 관계형과 Cassandra는 출발점이 다릅니다.
-- 정규화된 테이블을 JOIN으로 엮는다 SELECT m.*, u.name FROM messages m JOIN users u ON u.id = m.sender_id WHERE m.channel_id = ? ORDER BY m.created_at DESC LIMIT 50;
-- 조회 모양에 맞춰 테이블을 미리 만든다 SELECT * FROM messages_by_channel WHERE channel_id = ? LIMIT 50; -- 정렬·비정규화는 쓰기 시점에 끝내둔다
JOIN과 정규화 대신, 어떻게 읽을지를 먼저 정하고 테이블을 만듭니다. 이 강의가 가장 공들이는 사고방식이에요.
실제 강의에서 어떻게 모델을 짜고 클러스터를 다루는지 짧은 클립으로 미리 확인해 보세요.
기초 문법에서 출발해 데이터 모델링, 분산 내부, 일관성과 튜닝, 멀티 DC와 앱 연동까지 한 흐름으로 이어집니다.
등장 배경과 적합 워크로드, RDBMS·MongoDB와의 차이. Docker Compose 단일 노드, IntelliJ·cqlsh 셋업과 첫 Keyspace까지.
데이터 타입·Primary Key·CRUD·Collection·UDT. 쿼리 우선 설계로 채널 타임라인·1:1 DM·검색을 모델링하고 안티패턴과 LWT까지.
토큰 링, 쓰기·읽기 경로, Compaction, Tombstone. 1노드를 3노드로 키우며 Replication Factor·Gossip·Snitch·nodetool을 다룹니다.
CAP와 Cassandra의 선택, R+W>N. TRACING·ALLOW FILTERING·SAI·Materialized View, cassandra-stress로 대용량 성능 분석까지.
2 DC 구성, NetworkTopologyStrategy, LOCAL·EACH_QUORUM. TypeScript 드라이버로 메시징 모델·페이징을 구현하고 Testcontainers로 테스트.
불리한 케이스, Discord의 ScyllaDB 이전, ScyllaDB·DynamoDB 비교와 강의 마무리·추가 학습 리소스.
단일 노드에서 멀티 DC까지 한 흐름으로 이어집니다.
지금 시작하기집에서 빈둥대다 개발에 흥미를 느껴 공부를 시작했고, 지금은 판교에서 플랫폼 서버 개발을 담당하고 있습니다. 제가 공부했던 방법과 실무에서 마주치는 여러 문제·해결책을 나누고 싶어 지식공유자 활동을 이어가고 있습니다.
"저에게 지식공유는 '습관'이에요." 인터뷰 보기 →
강의는 저 혼자의 지식으로 만들어지지 않습니다. 현업에서 활약하는 개발자들이 함께합니다.
카카오 서버 개발 · 면접관
토스에서 서버 개발
신세계 그룹을 거쳐 네이버에서 개발
실리콘밸리 개발자 · 토스 개발자 추천으로 합류
메시징 시스템을 직접 만들며 Cassandra의 사고방식을 손에 익히세요.
수강 시작하기Apache Cassandra 5.0 · Docker 실습
배움은 강의 밖에서도 이어집니다. 개발자들이 모여 커리어 고민, 현업의 상황, 기술 이야기를 자유롭게 나누는 카카오톡 오픈채팅을 운영하고 있어요. 강의를 듣다 막힌 부분도 편하게 물어보세요.
커리어, 현업의 상황, 기술적인 고민까지. 가볍게 묻고 같이 답을 찾는 공간입니다.
open.kakao.com/o/ggBVZsai
학습 대상은
누구일까요?
Cassandra 도입 후 성능 최적화 및 운영에 어려움을 겪는 개발자
RDBMS 한계를 넘어 NoSQL 기반 대용량 데이터 모델링을 마스터하고 싶은 개발자
10,000 TPS 이상의 고성능 분산 데이터베이스 시스템을 설계/운영해야 하는 백엔드 엔지니어
Cassandra 실전 노하우로 커리어 성장을 원하는 데이터/백엔드 전문가
Discord, Netflix와 같은 대규모 서비스의 데이터 아키텍처를 심층적으로 분석하고 싶은 개발자
인프런인증
커리어인증
10,215
명
수강생
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165
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4.7
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강의 평점
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강의
집에서 빈둥대다 개발에 흥미를 느껴 개발 공부를 시작하였고 현재는 판교에서 플랫폼 서버 개발을 담당하여 진행하고 있습니다. 제가 공부를 했던 방법과 실무에서 접하실 수 있는 여러가지 문제점들과 해결책을 여러분들에게 제공하고 싶어 지식공유자 활동을 이어나가고 있습니다.
강의는 오로지 저만의 지식을 통해 만들어지지 않습니다. 모든 강의는 함께하시는 분들이 계십니다.
토스 개발자분의 추천으로 합류하신 실리콘 밸리 개발자 Waddy
[지식공유자 경력]
[前] 샌드박스IP 관련 블록체인 개발자
[前] 메타버스 백엔드 개발자
[現] 판교에서 고여가는 서버 개발자
[인터뷰 이력]
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[공식 사이트]
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