데이터 레이크에서 저지연 포인트 쿼리가 왜 어려운가 전통적인 데이터 레이크 아키텍처에서 Apache Parquet 파일은 OLAP(분석용) 워크로드에 최적화되어 있다. 컬럼 기반 저장 방식 덕분에 대규모 집계 쿼리는 빠르지만, 특정 레코드 하나를 꺼내는 **포인트 쿼리...
Netflix가 Kueue로 배치 잡 시스템을 전환한 이유 Netflix는 수년간 자체 개발한 인하우스 배치 잡 실행 시스템을 운영해 왔다. 그러나 시간이 지나면서 이 시스템의 한계가 누적됐고, 결국 오픈소스 클라우드 네이티브 배치 잡 큐잉 시스템인 Kueue로 대부분...
AI 도구 비용이 10배 폭증했을 때, JetBrains가 선택한 해법 JetBrains는 단 6개월 만에 개발 관련 AI 지출이 약 10배 증가하는 상황을 맞닥뜨렸다. 이는 JetBrains만의 문제가 아니다. AI 코딩 도구가 개발 워크플로우에 빠르게 스며들면서, ...
대용량 비실시간 워크로드에서의 추론 비용 최적화 대규모 언어 모델을 서비스에 통합하는 사례가 늘면서, 추론(inference) 비용이 운영 비용의 핵심 변수로 떠오르고 있다. 특히 실시간 응답이 필수가 아닌 배치성 워크로드 — 문서 분류, 대량 텍스트 처리, 비동기 요...
Angular v22 주요 변경 사항과 실무 적용 포인트 Angular v22가 공식 릴리즈되면서 프론트엔드 생태계에 의미 있는 변화가 생겼다. Java 백엔드 개발자 입장에서도 BFF(Backend for Frontend) 구조나 풀스택 프로젝트에서 Angular를 ...
단 하나의 함수가 CPU를 36%나 잡아먹고 있었다 GreptimeDB는 Prometheus의 원격 읽기 백엔드로 동작할 수 있다. 이 과정의 마지막 단계는 쿼리 엔진이 생성한 컬럼 기반의 RecordBatch를 Prometheus 프로토콜의 행 기반 TimeSerie...