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물론 이 코드는, 실행 최적화에의해 다중코어로 병렬처리가 될수 있습니다. Task의 개수가 코어개수를 초과했을시 병렬처리가아닌/동시성 설명이 가능합니다. Task VS Thread : Task는 Thread를 효율적으로 사용하는 좀더 추상적 개체로 OS에따라 스케쥴 방식이 틀리고 또한 프레임워크따라 Task별 스레드수가 조절가능하기때문에 틀려질수있습니다. 이 부분은 깊게 들어가지 않고, Actor가 어떻게 스레드수를 고려하여 튜닝가능한지? 이전 섹션에서 설명한 actor-dispatcher 편에서 설정기능을에서 더 참고하십시오자세하게 설명예정입니다. |
Parallelism
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병렬처리의 경우 작업을 명시적으로 여러개의 물리(코어)적 연산 장치에 각각 Join시켜 동시(병렬)에 처리하는 방식입니다.
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어느방식을 사용하던, 실제로는 꼭 한가지 방식 한정적으로 작동 되지 않습니다.
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여러가지 장비에 어떻게 복수 작업을 배분하여 시킬것인가? ( 병렬처리) 의 고민이될듯하며 조금더 복잡한 분산처리모델을 적용 시키면 ( 동시성과 병렬처리의 조합) 비용이 큰 작업단위를 연산단위를 더 작은단위로 잘게(Slice)나눠 빠른 분산처리를 통해 작업총량에 걸리는 시간을 어떻게 줄일까? Akka에서는 StrameSinkAndFlows+Cluster 조합으로 이러한 문제를 풀려고 하고있습니다.고비용/대용량 연산을 나눠서 작은단위로 빠르게 처리 하자는게 모토입니다.( 그게 멀티스레드내에서? 혹은 네트워크를 통해서이던지? ) 1시간마다 배치를 돌려 밀린일을 한꺼번에한다던지? 이러한 기능은 AKKA와 맞지 않는 Job의 형태입니다. |
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