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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 7 편
Consistent Hashing 완전 가이드 2025: 가상 노드, Jump Hash, Rendezvous, 분산 시스템의 핵심 빌딩 블록
DynamoDB, Cassandra, Memcached가 노드 추가/제거 시 데이터 이동을 최소화하는 비밀, Consistent Hashing을 완전 정복한다. 기본 아이디어부터 가상 노드(vnode), Jump Hash, Rendezvous Hashing, 실전 구현까지 700줄로 깊이 있게 다룬다.
2026-04-15 · 26 분 읽기 #consistent-hashing#distributed-systems#sharding#virtual-nodes#jump-hashDB 샤딩 & 파티셔닝 완전 가이드 2025: 수평 확장, Range/Hash/Directory, 리샤딩, Vitess
데이터베이스 샤딩의 모든 것! 수평 vs 수직 분할, 샤딩 키 선택, Range/Hash/Directory/Geographic 샤딩, Hot Spot 문제, 리샤딩, 분산 트랜잭션, Vitess/Citus/CockroachDB 비교, 실전 마이그레이션.
2026-04-15 · 21 분 읽기 #database#sharding#partitioning#horizontal-scaling#vitessDB 완전 가이드 — 내부 구조·인덱스·쿼리 플래너·파티셔닝·Vector DB (Season 2 Ep 13, 2025)
데이터베이스를 "SQL 쓰는 곳"으로만 쓰면 평생 주니어다. B-Tree·LSM-Tree·Hash Index의 내부 구조, 쿼리 플래너가 쿼리를 어떻게 실행으로 바꾸는지, 트랜잭션 격리 수준 4단계, 샤딩·파티셔닝 전략, PostgreSQL의 2025년 독주 현상, 그리고 Vector DB(pgvector·Qdrant·Weaviate)까지 — DB의 내부를 회로도 수준으로 뜯는 한 편. Se
2026-04-15 · 17 분 읽기 #database#postgresql#b-tree#lsm-tree#indexing스케일링 변곡점 완전 가이드: 100명에서 1000만 명까지, 아키텍처는 언제 어떻게 진화하는가 (2025)
100명 → 1K → 10K → 100K → 1M → 10M → 100M 사용자별로 아키텍처는 어떻게 진화해야 하는가. 단일 서버 SQLite부터 글로벌 멀티 리전 샤딩까지, 각 변곡점에서 깨지는 병목과 해결책. Stack Overflow, Shopify, Discord, Figma, Instagram 등 실제 회사의 변곡점 히스토리와 "언제 무엇을 해야 하는지"의 원칙. 조기 최적화의 함정
2026-04-15 · 26 분 읽기 #scaling#architecture#sharding#read-replica#microservicesMongoDB Sharding과 Replica Set 운영 가이드: 클러스터 설계부터 트러블슈팅까지
MongoDB 분산 아키텍처의 핵심인 Sharding과 Replica Set 운영을 심층적으로 다룹니다. Shard Key 선택 전략, Replica Set 페일오버, Chunk 마이그레이션, 밸런서 관리, 백업/복구, 모니터링까지 프로덕션 클러스터 운영의 전체를 코드와 함께 구현합니다.
2026-03-13 · 19 분 읽기 #database#mongodb#sharding#replica-set#clusterMongoDB Sharding 완벽 가이드: 샤드 키 설계부터 운영 자동화까지
MongoDB Sharding의 아키텍처와 샤드 키 전략을 실습합니다. Range/Hashed/Zone Sharding, 청크 분할과 밸런싱, 운영 시 주의사항까지 핸즈온으로 다룹니다.
2026-03-03 · 10 분 읽기 #database#mongodb#sharding#nosql#distributed-systemsRedis Cluster 구축과 운영 실전 가이드 — 샤딩, 레플리케이션, 페일오버
Redis Cluster의 아키텍처부터 6노드 클러스터 구축, 해시 슬롯, 자동 페일오버, 리샤딩까지 운영에 필요한 모든 것을 실전 코드로 다룹니다.
2026-03-03 · 52 분 읽기 #database#redis#redis-cluster#sharding#high-availability