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[Category:] SW Development

The C4 model for visualizing software architecture

The C4 model for visualizing software architecture

오랫만에 Software관련 책을 하나 읽었다. 분량이 그리 많지 않은 내용이라 쉽게 읽었다. Software 개발은 항상 문서작성을 포함하는 범주로 나는 정의하고 있다. 왜냐하면 Software는 혼자서 작성하는 일이 거의 없고 공동의 작업결과물이기 때문이다. 공동의 작업은 필수적으로 소통이 따르게 마련이며 이 때의 소통은 Software가 어떻게 만드러지며 어떤 과정을 거쳐 여기까지 왔는지를 표현하기 때문이다. 따라서 이런 소통의 결과물 없이 Software만 얘기한다면 그냥 길가에 굴러 다니는 돌맹이에 불과할 것이다. 우리가 역사적 기념물이나 유적을 만날 때 아는 것 만큼 본다고들 많이 얘기한다. 즉, 내가 얼마만큼 알고…

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Concurrency and parallelism

Concurrency and parallelism

We need to clarify an important point. Concurrency and parallelism are two concepts that are often confused, leading to misunderstandings. Parallel means that two or more tasks are executed at the same time. This is possible only if the CPU supports it, requiring multiple cores to achieve parallelism. However, modern CPUs are typically multi-core, and single-core CPUs are largely outdated and no longer widely used, as they are significantly outperformed by multi-core ones. This shift is because modern applications are designed to…

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알쓸코기: 알아두면 쓸데있는 코딩기술 – Generic

알쓸코기: 알아두면 쓸데있는 코딩기술 – Generic

개발을 하다보면 비슷한 구조나 패턴의 코드가 반복되는 경우를 많이 겪을 것이다. 이런 상황에서 좀더 깔끔하고 간략하게 코드를 정리하고 싶은데 딱히 떠오르지 않는다면 Java의 Generic이 해결책이 될 수 있다. 사실 대부분의 Java 개발자라면 Generic에 대해서 어느정도 알고 있으리라 생각된다. 특히 Collection의 클래스나 Stream의 경우 Generic을 활용하기 때문에 익숙할 것으로 생각된다. 하지만 이런 Generic을 이용하여 템플릿 형태의 메소드나 클래스를 직접 제작하거나 활용하는 경우는 그리 많지 않을 것이다. 이 글에서는 Generic을 활용하여 코드의 간결성과 재사용성을 높이는 방법에 대해 소개하고자 한다. 이전 글에서는 경로탐색을…

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알쓸코기: 알아두면 쓸데있는 코딩기술 – Deque

알쓸코기: 알아두면 쓸데있는 코딩기술 – Deque

개발을 하다보면 어떤 자료구조를 사용하느냐에 따라 성능이 크게 달리지는 경우가 있다. 그리고 느린 성능으로 인해 사후에 원인을 분석하고 해결하려면 생각보다 많은 시간과 비용이 소모된다는 것은 대부분의 개발자들은 알고 있을 것이다. 이를 미연에 방지할 수 있는 가장 쉬운 방법은 개발 과정에서 어플리케이션의 성격과 구조를 충분히 이해하고 그 상황과 궁합이 가장 잘 맞는 자료구조를 선택하는 것이라 할 수 있다. 이런 생각까지 닿으면 명장의 목수가 연장을 자유자재로 다루듯 자료구조를 적절하게 선택, 적용하는 능력은 개발자들에게는 필수 요건이라 할 수 있다. 일반적으로 Java에서 List형태의 자료구조를…

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Get to know the Contraction Hierarchy

Get to know the Contraction Hierarchy

앞서 길찾기 알고리즘 관련해서 2개의 알고리즘(Dijkstra, BidirectionalDijkstra)에 대해 살펴봤다. 컴퓨터를 활용하여 길을 찾아가는 알고리즘의 목적은 크게 최적의 경로를 최대한 빨리 찾아내는 것이라 할 수 있다. 이론적으로 이들 알고리즘은 최적의 경로를 찾아주는 것을 보장하지만 최대한 빨리 찾는 것에는 한계를 드러내고 있다. 앞에서 설명한 BidirectionalDijkstra 알고리즘도 이런 맥락에서 탐색속도를 개선하기 위한 하나의 방법으로 볼 수 있다. 이처럼 Dijkstra Algorithm의 탐색 속도는 탐색공간 크기에 종속적일 수 밖에 없으며 나아가 길찾기가 한 국가를 넘어 글로벌 규모로 확대해 나간다면 탐색 속도는 서비스 경쟁력을 유지에 중요한…

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Understanding Bidirectional Dijkstra Algorithm

Understanding Bidirectional Dijkstra Algorithm

Dijkstra Algorithm은 내비게이션의 길찾기 뿐만 아니라 최단거리를 찾는 알고리즘으로 잘 알려져 있다. Dijkstra Algorithm은 출발지와 목적지 사이의 최단 거리 탐색을 보장하긴 하지만 탐색 거리가 멀면 멀수록 소요되는 시간도 비례적으로 증가한다는 것이 맹점이다. 이런 문제점을 해결하기 위해 다양한 방법들이 시도 되었으며 그 중 대표적인 것이 A*와 양방향 탐색이라 할 수 있다. 이 글에서는 내비게이션 업계에서 주로 적용하고 A*알고리즘보다 최적 경로 탐색을 보장하면서 탐색시간을 거의 절반으로 줄일 수 있는 양방향 탐색(Bidirectional Dijkstra Algorithm)을 자세히 알아보고자 한다. 참고로 Dijkstra Algorithm에 대해 이해가 필요하다면…

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Implementing Mutable PriorityQueue

Implementing Mutable PriorityQueue

내비게이션 경로탐색 알고리즘으로 가장 잘 알려져 있고 많이 이용하는 알고리즘이 Dijkstra 알고리즘이다. 알고리즘 수행 결과로 만들어진 경로는 최단거리를 제외하면 빠른경로/운전하기 편한 경로와 같이 정성적으로 판단하는 부분이 많다. 이와 같은 척도를 제외하면 경로탐색 엔진의 품질을 측정하는 중요한 척도는 경로탐색 과정에서 소요되는 시간일 것이다.  Dijkstra 알고리즘을 이용하면 최적의 경로를 찾긴 하지만 탐색시간이라는 비용을 지불해야 한다. 내비게이션 품질에서 탐색시간이라는 비용을 줄이기 위해 A*와 같이 탐색공간(Search Space)을 줄이는 Heuristic 기법들을 많이 활용하고 있으며 최근에는 개념을 바꿔 전처리(Preprocessing) 단계를 이용하여 좀 더 교통공학적으로 접근하여 탐색속도를 개선하려는…

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Rust memory safety explained

Rust memory safety explained

What makes the Rust language one of the best for writing fast, memory-safe applications? Rust’s memory safety features are baked into the language itself. In Rust, behaviors that are not memory-safe are treated not as runtime errors but as compiler errors. Whole classes of problems, like use-after-free(해제된 메모리 접근) error, are syntactically wrong in Rust. This doesn’t mean that code written in Rust is entirely bulletproof or infallible. Some runtime issues, line race conditions, are still the developer’s responsibility. But…

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Dijkstra Algorithm Explained

Dijkstra Algorithm Explained

개요 이 글은 자동차 내비게이션의 경로탐색 또는 그래프 이론에서 접하는 최단거리 탐색에 대해 설명한다. 출발지와 목적지 사이의 최단거리 경로탐색에 활용되는 알고리즘으로는 다익스트라 알고리즘이 대표적이라 할 수 있다. 다익스트라 알고리즘이 내부적으로 어떤 처리과정을 거쳐 결과를 만들어내는지에 대해 살펴보도록 한다. 다익스트라를 이용한 최단거리 찾기 그래프 이론에서 그래프는 링크(edge)와 노드(vertex)로 구성된다. 링크에 가중치(weight)가 적용되는 그래프를 가중치 그래프(weighted graph)라고 하며 이 가중치 그래프 상에서 출발지 노드가 주어졌을 때 다익스트라 알고리즘은 이 출발지 노드와 연결 가능한 모든 목적지 노드들 사이의 최단거리 경로와 거리(가중치의 합)를 구해낸다….

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ZooKeeper 긁적이기

ZooKeeper 긁적이기

ZooKeeper는 MSA에서 Scalable한 구조를 유지가히 위해 많은 오픈소스 솔루션이 내부적으로 활용하는 Coordination 서비스라 할 수 있다. 대표적으로 Kafka에서 내부적으로 환경을 관리하고 클러스터를 유지하기 위해 사용하는 정도로 알고 있다. ZooKeeper의 탄생을 보면 야후(Yahoo)가 아직은 그 명성이 살아 있을 때 클라우드 환경으로 전환과 맞물려 자체으로 필요에 의해 만든 후 오픈소스로 공개한 서비스이다(2011). 클라우드/MSA환경에서는 안정적인 서비스 운영을 위해 Scalable한 구조가 필수적이다. 이때 서비스의 트래픽 상황에 따라 노드 개수가 늘어나거나 줄어들어야 하며 바이너리 업데이트 배포시에도 모든 노드들에 동일한 환경이 구성되도록 해야 한다. 예를 들면…

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