AI시대의 소프트웨어 아키텍처

CQRS 패턴은 마이크로소프트의 소프트웨어 아키텍트이자 소프트웨어 설계 전문가인 그레그 영(Greg Young)에 의해 제안되었습니다. CQRS 패턴은 2000년대 후반에, 정확히는 2009년경, 그가 DDD(Domain-Driven Design)와 관련된 커뮤니티와 컨퍼런스에서 CQRS 개념을 처음 설명하면서 널리 알려지기 시작했습니다.  또한, CQRS 패턴은 DDD(Domain-Driven Design) 커뮤니티에서도 널리 채택되었으며, 에릭 에반스(Eric Evans)의 DDD 철학과 밀접한 관련이 있습니다. 그레그 영은 DDD의 철학을 더욱 발전시켜 CQRS와 같은 패턴을 만들어냈으며, 그 이후 마이크로서비스 아키텍처와 이벤트 소싱 등에서도 자주 사용되며 많은 기업에서 이를 채택하고 있습니다. ..

T4, V100, A100, H100은 모두 NVIDIA의 데이터 센터용 GPU이며, 주로 인공지능(AI), 딥러닝, 고성능 컴퓨팅(HPC) 작업에 사용됩니다. 각 GPU는 성능과 기능 면에서 차이가 있으며, 세대가 올라갈수록 일반적으로 성능이 향상됩니다. 아래는 각 GPU의 주요 성능 차이점과 용도에 대한 비교입니다.  1. NVIDIA T4   - 세대: Turing 아키텍처   - 메모리: 16GB GDDR6   - 성능: FP32 기준으로 약 8.1 TFLOPS, INT8에서는 약 130 TOPS   - 사용처: 주로 추론(inference) 작업에 적합하며, 특히 전력 소모가 적고 비용 대비 효율이 높아 클라우드 서비스에서 널리 사용됩니다.   - 장점: 에너지 효율이 좋아 소규모 또는 중간 규..

AWS의 VPC(Virtual Private Cloud)는 사용자에게 논리적으로 격리된 네트워크 환경을 제공합니다. 이 환경을 통해 AWS 클라우드 리소스 간의 네트워크를 설정하고 관리할 수 있습니다. VPC의 개념은 클라우드 네트워크의 기본 요소 중 하나로, Microsoft Azure와 Google Cloud Platform(GCP)에서도 유사하게 제공됩니다. 구체적인 설명을 AWS VPC를 중심으로 하고, Azure 및 GCP의 유사한 기능과 차이점을 소개하겠습니다.  1. AWS의 VPC(Virtual Private Cloud)AWS VPC는 가상 네트워크를 생성하여 사용자가 직접 네트워크 설정을 관리할 수 있게 합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다: 1) 서브넷 구성:  - VPC 내부에서 여러..