AI시대의 소프트웨어 아키텍처

Private cloud를 구현하기 위해 필요한 인프라 구성 요소는 다음과 같습니다. 이 구성 요소는 클라우드의 안정성, 성능, 확장성, 보안성을 확보하는 데 중요합니다.  1. 하드웨어 인프라- 서버: 고성능 물리적 서버가 필요합니다. CPU, RAM, 스토리지 용량이 워크로드에 적합해야 합니다.- 스토리지: 데이터 저장소를 제공하는 시스템입니다.  - SAN (Storage Area Network)  - NAS (Network Attached Storage)  - DAS (Direct Attached Storage)- 네트워크 장비:   - 고속 스위치, 라우터  - 방화벽 및 로드 밸런서  - SDN (Software-Defined Networking) 사용 가능- 전력 및 냉각 시스템: 데이터 센..

AWS(Amazon Web Services)는 다양한 서버 인스턴스 유형을 제공하여 고객이 워크로드에 맞는 최적의 성능과 비용 효율성을 선택할 수 있도록 하고 있습니다. AWS 인스턴스는 크게 EC2(Elastic Compute Cloud) 서비스를 통해 제공되며, 각 인스턴스는 다양한 인스턴스 타입으로 분류됩니다. 이 인스턴스 타입은 CPU, 메모리, 스토리지, 네트워크 성능을 기준으로 설계되어 다양한 용도에 맞게 선택할 수 있습니다. 아래는 AWS에서 제공하는 주요 인스턴스 타입과 그 유형에 대한 설명입니다. 1. 범용 인스턴스 (General Purpose Instances) 범용 인스턴스는 CPU, 메모리, 네트워크 자원의 균형이 잘 맞는 인스턴스 유형입니다. 다양한 애플리케이션에서 사용될 수 있..

DB 서버의 하드웨어 용량을 산정하는 것은 시스템 성능과 안정성을 보장하는 데 매우 중요합니다. CPU, 메모리, 디스크와 같은 자원의 적절한 용량을 산정하기 위해서는 시스템의 트래픽, 데이터 처리 요구 사항, 예상되는 성장 등을 고려해야 합니다. 아래는 DB 서버의 각 하드웨어 구성 요소에 대한 용량 산정 방법을 구체적으로 설명합니다. 1. CPU 용량 산정 CPU 용량은 DB 서버에서 트랜잭션을 처리하고 쿼리를 실행하는 데 매우 중요한 요소입니다. CPU 용량을 산정할 때는 다음 요소들을 고려해야 합니다. # 1.1 트랜잭션 수(TPM: Transactions Per Minute)   - 예상되는 초당 또는 분당 트랜잭션 수(TPM 또는 TPS)에 따라 CPU 요구사항이 결정됩니다. 트랜잭션 수가 많..

IT 시스템 구축 시, TPMC(Total Transactions per Minute, Commit)는 시스템 성능 요구 사항을 평가할 때 중요한 지표입니다. 단위 업무 시스템별로 필요한 TPMC는 해당 시스템이 처리해야 하는 거래량을 정의하고, 시스템의 성능을 결정하는 데 도움이 됩니다. TPMC를 구하는 방식은 다음과 같은 절차로 이루어집니다.  1. 단위 업무 시스템 정의 및 업무 분석   - 먼저 구축할 단위 업무 시스템(예: 주문 관리 시스템, 재고 관리 시스템, 결제 시스템 등)을 명확히 정의합니다.   - 각 시스템의 주요 트랜잭션을 파악하고, 해당 트랜잭션이 발생하는 빈도를 추정합니다.  예를 들어, 주문 관리 시스템에서는 "주문 생성", "주문 취소", "주문 조회" 같은 트랜잭션이 있을..

오늘은 클라우드 환경에서 MSA(MicroService Architecture)구현시 가장 Popular하게 사용되는 쿠버네티스를 활용한 AI서비스 구현 사례에 대하여 구체적 예시를 통하여 알아보겠습니다.쿠버네티스를 활용하여 AI 서비스를 구현할 때, 다양한 서비스 아키텍처와 워크플로우가 가능합니다. 아래에 구체적인 AI 서비스 구현 예시를 들어보겠습니다. I.      예시 1 : 이미지 분류 서비스서비스 설명 : 사용자가 이미지를 업로드하면, 해당 이미지를 분석하여 카테고리를 분류해주는 AI 기반 이미지 분류 서비스입니다. 이 서비스는 딥러닝 모델을 이용하여 다양한 이미지 데이터셋을 학습한 후, 실시간으로 이미지를 분류하는 기능을 제공합니다. 쿠버네티스 활용 방법 :1. 모델 학습 환경 구축:   -..

AI 학습용 서버의 용량을 산정할 때는 여러 요소를 고려해야 합니다. AI 모델을 학습시키는 데 필요한 자원은 학습 데이터의 크기, 모델의 복잡성, 학습 알고리즘, 그리고 원하는 성능 수준에 따라 크게 달라지기 때문입니다. 용량 산정 시 고려해야 할 주요 요소와 산정 방법은 다음과 같습니다.I.     AI학습용 서버 용량 산정시 고려사항 1. 데이터셋 크기   - 데이터 저장 공간: AI 학습용 데이터셋은 보통 이미지, 텍스트, 오디오 등의 다양한 형태로 존재하며, 이들의 크기에 따라 저장 공간이 결정됩니다. 예를 들어, 이미지 데이터셋은 파일 크기가 크고, 텍스트 데이터셋은 상대적으로 작습니다.     - 예시: 100GB의 이미지 데이터를 처리하는 경우, 최소한 그 데이터를 저장할 수 있는 용량이 ..

TPMC(Total Transactions Per Minute, Commit)을 기반으로 네트워크 대역폭을 구하는 것은 시스템의 데이터 처리량과 성능을 바탕으로 네트워크 대역폭을 추정하는 방법입니다. 여기서는 TPMC 성능 측정을 통해 네트워크에서 요구되는 대역폭을 추정하는 방법을 설명하겠습니다.  1. TPMC의 정의   - TPMC(Total Transactions Per Minute, Commit)는 시스템이 분당 처리할 수 있는 트랜잭션 수를 나타냅니다.   - 이는 초당 트랜잭션 수로 변환할 수 있습니다:     TPS = TPMC/60     여기서 TPS(Transactions Per Second)는 시스템이 초당 처리할 수 있는 트랜잭션 수입니다.  2. 네트워크 대역폭의 정의   - 네트..

TPMC(Total Transactions Per Minute, Commit)를 기반으로 메모리 용량과 디스크 용량을 산정하는 것은 시스템 설계에서 매우 중요한 단계입니다. 서버가 처리할 수 있는 트랜잭션 수를 기반으로 하드웨어 요구 사항을 산정함으로써, 시스템 성능을 극대화할 수 있습니다. 이를 위해서는 트랜잭션 처리량과 데이터 처리 특성에 대한 구체적인 분석이 필요합니다. 1. 메모리 용량 산정메모리는 트랜잭션 처리 시 데이터 캐싱, 버퍼링, 세션 관리 등에 사용됩니다. 메모리 요구 사항을 산정할 때는 다음과 같은 요소를 고려해야 합니다. (1) 각 트랜잭션이 사용하는 메모리량 계산    - 각 트랜잭션이 처리하는 데이터의 크기(예: 읽기/쓰기 데이터 양, 캐시 사용량 등)를 파악해야 합니다.    ..

IT 분야에서 사용하는 TPMC(Total Transactions Per Minute, Commit)는 데이터베이스나 서버의 성능을 측정하는 데 사용하는 지표로, 주로 시스템이 처리할 수 있는 분당 트랜잭션 수를 계산하는 방식입니다. 이는 서버 용량 산정, 시스템 확장 계획, 또는 성능 평가에 활용됩니다. TPMC(Total Transactions Per Minute, Commit) 계산 방법 TPMC는 특정 시간 동안 데이터베이스나 애플리케이션 서버가 처리하는 총 트랜잭션 수를 측정하여 계산합니다. 서버나 데이터베이스의 성능을 평가하기 위한 벤치마크로서 많이 사용되며, 다음과 같은 요소들을 고려하여 구할 수 있습니다. 1. 트랜잭션 정의   - 트랜잭션: 사용자 요청에 대한 처리 단위를 의미하며, 하나..