본문 바로가기

빅데이터

 (30)
데이터도 Git처럼! DVC로 인공지능 프로젝트에서 데이터 버전 관리 완벽 정복 데이터 버전 관리의 중요성데이터는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 프로젝트의 핵심입니다. 하지만 데이터가 계속해서 변화하고, 버전 관리를 하지 않으면 과거 데이터를 다시 불러오거나 실험 결과를 재현하기 어렵습니다. 데이터 버전 관리(Data Versioning)는 이러한 문제를 해결합니다. 데이터를 시간에 따라 추적하고, 변경 사항을 기록하며, 특정 시점의 데이터를 손쉽게 다시 가져올 수 있게 해줍니다. 이는 데이터 신뢰성을 보장하고, 협업을 원활하게 하며, 실험의 재현성을 확보하는 데 매우 중요합니다.DVC란 무엇인가?DVC(Data Version Control)는 오픈소스 도구로, 대용량 데이터 파일과 머신러닝 프로젝트에서 데이터 버전 관리를 가능하게 합니다. 마치 Git이 코드의 버전을 관리하듯..
로그 관리를 혁신하다: Grafana Loki의 모든 것 로그 데이터는 현대 IT 인프라에서 중요한 요소입니다. 이 데이터를 효율적으로 수집, 관리, 분석하는 것은 시스템 유지 및 모니터링의 핵심입니다. 이번 블로그에서는 로그 관리를 혁신할 수 있는 Grafana Loki에 대해 알아보고, 도입 시의 장점 및 다른 로그 분석 솔루션과의 차이점을 설명합니다. 또한 Loki 시스템의 내부 동작 방식과 간단한 설치 방법도 소개하겠습니다.Grafana Loki란?Grafana Loki는 수평적 확장이 가능한 고가용성의 멀티테넌트 로그 집계 시스템입니다. Prometheus에서 영감을 받아 개발된 Loki는 로그의 내용을 인덱싱하는 대신, 각 로그 스트림에 레이블을 붙여 로그를 관리합니다. 이러한 방식은 로그 저장 비용을 대폭 줄일 수 있으며, 운영이 매우 간단하다는 ..
Python 병렬 처리의 진화: Ray를 활용한 병렬 처리 쉽게 시작하기! 왜 병렬 처리가 중요한가?병렬 처리는 컴퓨터 성능을 최대로 활용하기 위해 여러 작업을 동시에 실행하는 기술입니다. 특히 데이터 양이 방대하거나 연산이 복잡한 작업에서는 병렬 처리가 필수적입니다. Python은 직관적이고 사용하기 쉬운 언어지만, 기본적으로는 CPU의 하나의 코어만 활용합니다. 이를 해결하기 위한 여러 병렬 처리 솔루션들이 존재하는데, 그 중에서도 최근 주목받고 있는 라이브러리가 Ray입니다.Ray란 무엇인가?Ray는 분산 컴퓨팅과 병렬 처리를 쉽게 구현할 수 있도록 도와주는 Python 기반의 오픈 소스 라이브러리입니다. Ray의 가장 큰 장점은 코드 구조를 크게 변경하지 않고도 손쉽게 병렬 처리를 적용할 수 있다는 것입니다. 머신러닝과 같은 고성능 분산 컴퓨팅이 필요한 영역뿐만 아니라,..
데이터 사일로: 비즈니스의 숨겨진 함정과 해결책 데이터 사일로란 무엇인가?오늘날의 데이터 중심 시대에서, 데이터는 기업의 가장 중요한 자산 중 하나입니다. 그러나 이 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 조직 내 모든 부서와 팀이 자유롭게 데이터에 접근하고 공유할 수 있어야 합니다. 하지만 많은 기업에서는 특정 부서나 팀이 자신들만의 데이터를 독점적으로 관리하고 다른 부서와 공유하지 않는 현상이 발생합니다. 이러한 현상을 **'데이터 사일로(Data Silo)'**라고 합니다.데이터 사일로는 부서 간 협업을 저해하고, 데이터의 중복 및 불일치를 야기하며, 나아가 조직 전체의 의사결정을 왜곡할 수 있습니다. 이는 기업의 효율성을 저하시키고, 데이터 기반 전략 수립에 어려움을 초래합니다.데이터 사일로의 원인데이터 사일로가 발생하는 주요 원인은 다음과 같습..
Kafka 토픽 네이밍 규칙: 혼돈을 피하고 효율성을 극대화하는 방법 Apache Kafka를 사용해 데이터를 처리할 때, 토픽의 이름을 어떻게 정하느냐는 시스템의 확장성과 유지보수에 큰 영향을 미칩니다. 단순해 보일 수 있지만, 잘못된 네이밍은 조직 내 데이터 파이프라인의 혼란을 초래할 수 있습니다. 이 글에서는 Kafka 토픽을 정의할 때 고려해야 할 주요 사항과 이를 통해 버전 관리까지 효율적으로 할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.1. 네이밍 규칙의 중요성Kafka 토픽 네이밍은 단순히 이름을 정하는 문제를 넘어, 데이터가 어떻게 구조화되고, 어떻게 접근될지에 대한 중요한 문제입니다. 일관된 네이밍 규칙이 없다면, 시간이 지나면서 토픽의 이름이 불규칙해지고, 결국에는 어떤 토픽이 어떤 데이터를 담고 있는지조차 파악하기 어려워질 수 있습니다​.2. 유효한 문자와 구조적..
[Lucene] 정보 검색 라이브러리 루씬이란 무엇인가? 루씬(Lucene)은 Apache Software Foundation에서 개발한 고성능 검색 라이브러리로, 텍스트 검색과 인덱싱 기능을 제공하는 자바 기반의 오픈 소스 소프트웨어입니다. 다음은 루씬의 주요 특징과 대표 사용 사례에 대한 설명입니다.주요 특징고성능 검색: 루씬은 매우 빠르고 효율적인 텍스트 검색 기능을 제공합니다. 대규모 데이터셋에서도 빠른 검색 속도를 유지할 수 있습니다.유연한 인덱싱: 다양한 형태의 데이터를 인덱싱할 수 있으며, 텍스트, 숫자, 날짜 등을 포함한 다양한 데이터 타입을 지원합니다.강력한 쿼리 언어: 루씬은 복잡한 쿼리를 작성할 수 있는 강력한 쿼리 언어를 제공합니다. Boolean 쿼리, Phrase 쿼리, Range 쿼리 등 다양한 쿼리 타입을 지원합니다.확장성: 플러그..
[Knowledge Graph] 지식 그래프란 무엇인가? 지식 그래프(Knowledge Graph)는 정보를 노드(개체)와 엣지(관계)로 구조화하여 데이터 간의 관계와 맥락을 이해하고, 새로운 지식을 추론하는 데 사용되는 그래프 데이터베이스의 한 유형입니다. 지식 그래프는 다양한 데이터 소스에서 정보를 수집하고 연결하여 복잡한 질문에 대한 답변을 제공하고 의미 있는 연관성을 발견하는 데 매우 유용합니다.주요 개념노드(Node): 개체(엔티티)를 나타냅니다. 예를 들어, 사람, 장소, 사물 등이 노드가 될 수 있습니다. 각 노드는 속성(키-값 쌍)을 가질 수 있습니다.엣지(Edge): 노드 간의 관계를 나타냅니다. 예를 들어, "Alice는 Bob의 친구이다"와 같은 관계가 엣지로 표현됩니다. 엣지 역시 속성을 가질 수 있습니다.속성(Properties): 노드..
[WorkFlow] 일잘하는 사람들은 모두 안다는 Zapier 알아보기! Zapier는 다양한 웹 애플리케이션과 서비스를 연결하여 자동화 워크플로우를 구축할 수 있게 해주는 도구입니다. Zapier를 사용하면 코딩 없이도 여러 애플리케이션 간의 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 시간과 노력을 절약하고, 반복적인 작업을 줄이며, 업무 효율성을 높일 수 있습니다.Zapier의 주요 개념Zap:Zap은 Zapier에서 정의한 자동화된 워크플로우를 의미합니다. Zap은 하나의 트리거와 하나 이상의 액션으로 구성됩니다.Trigger: Zap이 시작되는 조건입니다. 예를 들어, Gmail에서 새로운 이메일을 받았을 때, Google Sheets에 새로운 행이 추가되었을 때 등이 트리거가 될 수 있습니다.Action: 트리거가 발생했을 때 수행되는 작업입니다. 예를 들어, 새로운 ..

티스토리툴바