분류 전체보기30 Django 비동기 처리 성능 최적화 방법 5가지 Django는 전통적으로 동기 방식의 웹 프레임워크였지만, ASGI와 async 뷰의 도입으로 이제는 고성능의 비동기 애플리케이션도 구축할 수 있습니다. 하지만 단순히 async 문법을 사용하는 것만으로는 부족하며, 실제 성능 향상을 위해서는 최적화가 필수입니다.이번 글에서는 Django에서 비동기 처리를 효율적으로 수행하기 위한 핵심 최적화 전략 5가지를 소개합니다.1. 네이티브 async 뷰와 미들웨어 사용Django의 내장 비동기 기능부터 적극 활용하세요.실천 팁:I/O 바운드 작업이 있는 경우 async def 뷰 사용async 호환 미들웨어 사용 (sync 래퍼는 피하기)time.sleep() 같은 동기 함수는 async 뷰에서 사용 금지비동기 뷰는 차단 없이 다중 요청을 동시에 처리할 수 있어.. 2025. 6. 26. NLP 최적화: BERT 기반 챗봇 성능 개선을 위한 하이퍼파라미터 튜닝 7가지 BERT는 자연어 처리(NLP)에 혁신을 가져오며, 챗봇이 문맥을 이해하는 능력을 획기적으로 향상시켰습니다. 하지만 단순히 사전 학습된 모델을 사용하는 것만으로는 충분하지 않습니다. BERT의 성능을 최대한 끌어내기 위해서는 적절한 하이퍼파라미터 튜닝이 필수입니다.이 글에서는 BERT 기반 챗봇의 응답 품질과 추론 속도를 개선할 수 있는 7가지 튜닝 전략을 소개합니다.1. 학습률 스케줄링학습률은 수렴 속도와 최종 정확도에 가장 큰 영향을 미칩니다.실천 방법:파인튜닝 시 2e-5 또는 3e-5의 낮은 학습률로 시작전체 스텝의 5~10% 정도를 warm-up 단계로 설정 후 선형 감소안정적인 학습을 위해 cosine decay 적용도 고려학습률 스케줄링은 초기 과적합과 후반 미학습을 모두 방지해 줍니다.2... 2025. 6. 25. Microservices 모니터링: 장애 대응 자동화를 위한 핵심 지표 5가지 마이크로서비스 아키텍처에서는 장애가 불가피하지만, 서비스 중단은 그렇지 않습니다. 사전 대응 가능한 모니터링과 자동화된 장애 대응 메커니즘을 도입하면, 분산된 서비스 전반에서 문제를 빠르게 감지·격리·복구할 수 있습니다.이를 위해서는 정확한 지표를 추적하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 장애 대응 자동화를 가능하게 해주는 핵심 모니터링 지표 5가지를 소개합니다.1. 엔드포인트 및 서비스별 오류율서비스가 얼마나 자주 실패하는지를 실시간으로 파악하세요.구현 팁:HTTP 4xx/5xx 오류율을 엔드포인트별로 측정gRPC, GraphQL 등은 별도 오류 코드로 추적이동 평균 기반 경고 임계값 설정특정 엔드포인트에서 오류율이 급증하면, 성능 저하나 통합 문제를 빠르게 식별할 수 있습니다.2. 응답 지연 및 레이턴.. 2025. 6. 25. Secure CI/CD: 툴체인 보호를 위한 5가지 보안 설정 현대적인 소프트웨어 개발은 효율적이고 신뢰성 있는 코드 배포를 위해 CI/CD(지속적 통합/지속적 배포) 파이프라인에 크게 의존하고 있습니다. 하지만 이 시스템들이 복잡성과 자동화 수준이 높아질수록 공격자의 주요 타겟이 되기도 합니다. CI/CD 파이프라인이 침해당할 경우, 전체 소프트웨어 공급망이 위협받을 수 있습니다.이러한 리스크를 줄이기 위해, 빌드 및 배포 툴체인을 보호할 수 있는 핵심 보안 설정 5가지를 소개합니다.1. 파이프라인 전반에 최소 권한 원칙 적용필요한 권한만 부여하고 나머지는 제한하세요.구현 팁:세분화된 범위를 가진 RBAC(역할 기반 접근 제어) 활용빌드, 배포, 감사 역할을 분리접근 권한 및 자격 증명은 주기적으로 감사 및 교체GitHub, GitLab, Jenkins 등은 이러.. 2025. 6. 24. Serverless 아키텍처: 비용 절감을 위한 실전 팁 4가지 서버리스 아키텍처는 자동 확장, 운영 부담 감소, 사용량 기반 과금 모델을 통해 효율적인 비용 구조를 제공합니다. 하지만 잘못 구성하거나 무분별하게 사용할 경우, 예상치 못한 고비용이 발생할 수 있습니다. 진정한 비용 절감을 위해서는 전략적인 최적화가 필요합니다.이번 글에서는 서버리스 환경에서 성능을 유지하면서도 비용을 줄일 수 있는 실용적인 팁 4가지를 소개합니다.1. 함수 메모리 및 타임아웃 설정 최적화과도한 리소스 할당은 불필요한 비용 낭비로 이어질 수 있습니다.최적화 방법:AWS CloudWatch, Datadog 등을 활용해 실행 시간과 메모리 사용량 분석다양한 메모리 옵션으로 벤치마크 수행하여 최적의 성능/비용 비율 찾기타임아웃은 실제 소요 시간 기준으로 보수적으로 설정“혹시 몰라서”라는 이유.. 2025. 6. 24. Machine Learning Ops: 데브옵스 통합을 위한 6단계 워크플로우 머신러닝이 엔터프라이즈 환경에서 점점 성숙해짐에 따라, 소프트웨어 엔지니어링과 동일한 수준의 안정성과 반복 가능성을 갖춘 운영 체계를 갖추는 것이 중요해졌습니다. 바로 이 지점에서 MLOps(Machine Learning Operations)가 등장합니다.MLOps는 ML 모델 개발과 데브옵스를 결합하여, 모델을 신뢰성 있게 배포·모니터링·유지보수할 수 있도록 돕는 분야입니다.이 글에서는 DevOps 파이프라인에 머신러닝을 통합할 수 있는 실전 중심의 6단계 MLOps 워크플로우를 소개합니다.1. 데이터 버전 관리 및 파이프라인 자동화일관되고 재현 가능한 데이터는 ML 워크플로우의 기반입니다.핵심 실천법:DVC 또는 LakeFS와 같은 도구로 데이터 버전 관리Apache Airflow, Prefect를 .. 2025. 6. 24. 이전 1 2 3 4 5 다음