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Spring Boot 의 성공한 전략을 따라가고 있다라고 볼수있다. ( Java 8부터는 Future및 Stream을 포함하여 쓸만한 언어스펙을 가지고 있기때문에 이제는 큰 단점이 되지 못한다.)
부록 : 데브옵스의 분리
이제 서버 개발자가 모니터링/배포자동화등을 직접 구축 하는것에서 분리되는 개발패턴인 데스옵스가 등장하기 시작하였으며
우리의 개발팀도 이러한것에서 도움을 받고 조금더 아키텍처 적인 부분에 집중을 할수 있게되었습니다.
시스팀의 단일지점 포인트는 항상 존재합니다. 이것을 어떻게 분산처리 할것인가? 는 단순하게
스케일 아웃이 되는 자동화된 시스템을 이용하는것으로 해결되지 않습니다.
멀티스레딩 프로그래밍이 사라지고 있다고 스케일업을 하지 말아야되는것은 아닙니다.
4기 : 1~3기의 장점을 잘 융합하는 하이브리드 마이크로 서비스의 시대 : 2015
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- 도메인 객체인 엔티티,Aggregate,Repository를 OOP를 통해 분리하는 방법 (OOP설계능력 향상을 통한 도메인처리)
- 대용량 처리에서 역압력 사용을 위한 스트림의 활용과 메시지큐의 활용 ( Akka,Kafka 등등)
- 분산처리를 위한 라우팅설계및 클러스터활용과 다른 플랫폼을 상호 연동하는 방법
- 전통적인 예외처리를 개선하는 패러다임의 활용 ( Let it Crash By Supervisor )
- 다양한 테스트 개발환경 구축과 유닛테스트 커버리지를 올릴수 있는 방안및 지속적 통합(CI)
부록 : 분산처리 부하테스트
이제 구성 서비스가 분산처리가 되는것에 넘어, 이러한 시스템을 테스팅하는 툴 역시 고도화되기 시작하였습니다.
위 지표는 실제 제가 작성한 신규 서비스를 분산 테스트팀과 함께 램프업( 사용자가 증가하고 감소하는 실제 시나리오)
로드 테스트를 시도하고 리포팅을 내본 결과입니다.
5기 : 클라우드의 전성기 : 2019
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클라우드에는 우리가 필요로하는 모든것이 갖추어지기 시작했으며,
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- Kafka VS Kinesis : https://devidea.tistory.com/68
- 모니터링 시스템을 구축할것인가? 이용할것인가? : https://www.44bits.io/ko/keyword/datadog
- SSO 구축 : https://aws.amazon.com/ko/blogs/korea/single-sign-on-between-okta-universal-directory-and-aws/
부록: DataDog
원클릭으로 시스템모니터링뿐만아니라 다양한 로깅툴을 연결하고 AI기술과 연합하여 장애를 푸시하는 수준을 넘어
예측하는 서비스를 이용할수 있다.