NAVERの面接官が使用するリアルタイム超低遅延プラットフォーム Apache Flink
Hong
ほとんどの開発者は、データ処理について語る際、依然としてバッチ(Batch)やCronJobにとどまっています。しかし、実際のサービス環境ではデータが絶え間なく生成されており、その流れを即座に処理できなければ、遅延・ボトルネック・整合性の問題へとつながります。私自身も大規模なトラフィック環境で、リアルタイム推薦、状態同期、イベント遅延といった問題に直面し、「これをバッチで処理するのが正解なのだろうか?」と何度も悩みました。この講義は、まさにその問いから始まります。Apache Flinkを活用し、データが流れる瞬間に演算を行い、状態を安全に管理し、Event Timeに基づいて正確な結果を導き出す方法を、実務の観点から紐解いていきます。単なる理論の説明ではなく、実際のソースコードや構造を通じて、リアルタイム・ストリーム処理システムがどのように設計・運用されているかを体験できます。リアルタイム処理が漠然としていた方、メッセージングのその先の領域が気になっていた方にとって、この講義は明確な指針となるはずです。
초급
Java, Docker, docker-compose














![[ITⓔコーチング] Oracleで学ぶ実践データ管理강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/327587/cover/8133dede-51cb-4410-949c-cd95aa80b7d6/327587-eng-original.jpg?w=420)




