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서버리스(Serverless) 아키텍처의 장단점과 활용 사례 현대의 IT 환경은 빠르게 변화하고 있으며, 기업들은 효율성과 유연성을 극대화하는 방법을 찾아야 합니다. 특히, 애플리케이션 개발과 운영에서 자주 마주치는 문제가 있습니다. 많은 기업들이 서버 관리, 인프라 설정 및 유지보수에 소모되는 시간과 비용을 아끼고 싶어 합니다. 이런 니즈에 부응하여 등장한 것이 바로 서버리스 아키텍처입니다. 서버리스 아키텍처는 개발자가 서버를 직접 관리할 필요 없이 애플리케이션을 구축하고 운영할 수 있게 돕습니다. 이는 특히 작은 팀이나 스타트업이 복잡한 인프라 관리로부터 벗어나고, 제품 개발에 집중할 수 있도록 해줍니다. 하지만 모든 기술이 그렇듯 서버리스 아키텍처도 장단점이 존재합니다. 이 블로그 포스트에서는 서버..

기업용 머신러닝 플랫폼: Google Vertex AI vs. AWS SageMaker vs. Azure ML 오늘날 기업들은 데이터 기반의 의사결정을 위해 머신러닝(ML)을 도입하고 있습니다. 그러나 특정 도메인에서 머신러닝 모델을 구축하고 배포하는 과정은 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 이러한 과정을 단순화하고 체계적으로 지원하기 위해 여러 클라우드 서비스 제공업체들이 다양한 머신러닝 플랫폼을 제공합니다. 이번 포스트에서는 Google Vertex AI, AWS SageMaker, Azure Machine Learning 즉, 세 가지 주요 기업용 머신러닝 플랫폼을 비교하고, 각 플랫폼의 장단점, 가격, 사용 편의성 등을 분석해 보겠습니다.머신러닝 플랫폼 선택은 단순한 결정이 아닙니다. 각..

기업용 로드 밸런서 비교: Nginx vs. HAProxy vs. AWS ALB 최근 기업들은 서비스 가용성과 성능을 극대화하기 위해 로드 밸런서를 필수적으로 사용하고 있습니다. 로드 밸런서는 서버에 전달되는 트래픽을 관리하여 특정 서버에 과부하가 걸리지 않도록 하는 중요한 역할을 합니다. 기업의 IT 인프라에서 로드 밸런서의 선택은 매우 중요한 결정이며, 잘못된 선택은 성능 저하, 서비스 중단, 사용자 경험 악화로 이어질 수 있습니다.여기서는 세 가지 인기 있는 로드 밸런서인 Nginx, HAProxy, 그리고 AWS ALB(Elastic Load Balancer)를 비교하여 각자의 장단점을 분석하고, 기업에서 어떤 상황에 어떤 로드 밸런서를 선택해야 하는지에 대한 인사이트를 제공합니다. 이 글을 통해..

AWS Lambda는 무서버(serverless) 아키텍처를 통해 개발자들이 서버 관리 없이 코드를 실행할 수 있게 해주는 서비스입니다. 그러나 이러한 편리함에도 불구하고, 많은 이용자들이 초기 예상보다 높은 비용에 직면하게 됩니다. 예를 들어, 프로젝트를 위해 Lambda를 설정한 개발자는 예상치 못한 월간 청구서에 놀라게 됩니다. 이러한 상황은 많은 기업에서 공통적으로 발생하며, 이는 대부분 Lambda의 사용 패턴을 최적화하지 않기 때문입니다. 이 블로그 포스트에서는 AWS Lambda의 비용을 어떻게 최적화할 수 있는지에 대해 구체적인 전략을 제시합니다. 특히, 비용을 절감할 수 있는 다양한 방법과 이를 실천하기 위한 팁을 제공할 것입니다. 서버리스 아키텍처의 장점을 극대화하면서도 비용 부담을 줄..