This material is made to educate operators, who deal with cassandra in production environment and based on cassandra version 1.1.X
이 자료는 Cassandra를 상용 환경에서 운용하기 위한, 운용자를 위한 교육 자료로 Cassandra 1.1.X를 기준으로 설명한 자료입니다.
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이 자료는 Cassandra를 상용 환경에서 운용하기 위한, 운용자를 위한 교육 자료로 Cassandra 1.1.X를 기준으로 설명한 자료입니다.
넥슨 글로벌 플랫폼 구축 이야기 : DB Migration case study (임현수 플랫폼인프라실 Technical Manager, 넥...Amazon Web Services Korea
넥슨 글로벌 플랫폼 구축 이야기 : DB Migration case study
이 세션에서는 넥슨의 Case study를 통하여 글로벌플랫폼 구축을 위해 기존 플랫폼을 AWS로 Migration하는 과정 및 발생가능한 이슈를 공유합니다. 넥슨이 DB서버를 이전하는 과정 속에서 마주한 기술적 고민과 이슈를 통하여 AWS 활용 시 고려해야 할 부분들에 대해 소개하고 함께 이야기 나누고자 합니다.
게임 서비스를 위한 AWS상의 고성능 SQL 데이터베이스 구성 (이정훈 솔루션즈 아키텍트, AWS) :: Gaming on AWS 2018Amazon Web Services Korea
게임 서비스를 위한 AWS상의 고성능 SQL 데이터베이스 구성
게임 서비스 아키텍처에서 관계형 데이터베이스는 핵심 컴포넌트이며 또한 전체 서비스의 성능 병목 지점이 되곤 합니다. 이 세션에서는 AWS 상에서 게임 서비스를 구현할 때, 기존 물리환경에서의 DB 성능과 동일하거나 더 높은 성능을 얻을 수 있는 구성을 설명 드리며, MS SQL 구성의 성능 데모를 시연하고자 합니다.
This document discusses Julia 0.5, packages for Julia like DataFrames.jl and TensorFlow.jl, and the Julia community. Key points include:
- Julia 0.5 was released in September 2016 with improvements like generator expressions and fused broadcasting syntax.
- Popular Julia packages for working with data like DataFrames.jl and the machine learning library TensorFlow.jl were presented.
- The global Julia community and local Julia Korea community, which works to translate Julia documentation, were described.
This document discusses KakaoBank's reasons for adopting an open source approach. It provides three main reasons:
1. The focus is on data and using open source tools allows focusing on data instead of specific technologies.
2. Open source allows for innovation beyond what closed source software allows by avoiding limitations and enabling new opportunities.
3. Open source exits the constraints of legacy systems and localization, freeing the organization to innovate more.
Structured Streaming with Apache SparkDataya Nolja
This document discusses structured streaming in Apache Spark. It begins with an overview of how structured streaming allows for batch, streaming and static table processing using a DataFrame/Dataset API. It then covers the logical and physical planning processes when using structured streaming, similar to normal DataFrame operations. Finally, it acknowledges some current limitations in structured streaming, such as lack of support for update modes and complex transformations, but notes that it provides scalability and accuracy benefits over other streaming methods in Spark.
2. 자기소개
절대 깨지지 않는 견고한 서비스를 지향
국내 최초(?) 은행 오픈소스 DB 엔지니어
우육빛깔 까칠행원
(KT하이텔 > 티몬 > 카카오 > 한국카카오은행)
성동찬 (Chris / Chan)
http://gywn.net
https://www.facebook.com/dongchan.sung