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데이터베이스 관리 시스템을 운영하거나 데이터와 관련된 작업을 할 때, 특정 테이블의 구조를 이해하는 것은 매우 중요합니다. PostgreSQL에서는 information_schema.columns 뷰를 활용하여 테이블의 컬럼 정보를 손쉽게 조회할 수 있습니다. 이 글에서는 information_schema.columns 뷰를 사용하여 특정 테이블의 컬럼 상세 정보를 어떻게 확인할 수 있는지 알아보겠습니다. 1. information_schema.columns 소개information_schema.columns는 데이터베이스 내 모든 스키마의 컬럼 정보를 담고 있는 시스템 카탈로그 뷰입니다.사용자가 접근할 수 있는 모든 테이블의 컬럼 정보를 조회할 수 있습니다. 2. 필요한 정보 선택하기column_nam..

안녕하세요! 데이텀 팀 데이터분석가 박상욱입니다. 현재 제가 하는 업무는 web/App log 분석 관련해서 진행하고 있습니다. 제가 다룰 주제는 'Web/App log 데이터를 사용하여 Google Analytics KPI 이관'이며, 이번글에서는 Google Analytics와 수집된 로그 지표의 비교분석에 대해 이야기 하도록 하겠습니다. 먼저 Web/App Log와 Google Analytics가 무엇인지 간단히 살펴보겠습니다. Web/App Log분석(웹/앱 로그 분석)이란? 유저가 웹 또는 앱 서비스를 이용할 때, 어떤 유저가 어느 페이지에 접속하여 얼마나 오랫동안 머물렀는 지 등의 log 데이터를 수집하여 마케팅에 필요로하는 지표들을 중심으로 분석하는 것입니다. \유저 A가 사이트 페이지에 접..

ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING 구문은 SQL의 윈도우 함수에서 사용되며, 윈도우 프레임을 정의합니다. 이것을 심화 버전으로 설명하면 다음과 같습니다: 윈도우 프레임 윈도우 프레임은 윈도우 함수가 작동할 데이터의 범위를 정의합니다. 윈도우 프레임을 설정함으로써 함수는 해당 프레임 내에서만 작동하게 됩니다. - UNBOUNDED PRECEDING UNBOUNDED PRECEDING은 윈도우 프레임의 시작을 나타냅니다. 이것은 현재 행을 포함한 윈도우의 가장 첫 번째 행을 지정합니다. - UNBOUNDED FOLLOWING UNBOUNDED FOLLOWING은 윈도우 프레임의 끝을 나타냅니다. 이것은 현재 행을 포함한 윈도우의 가장 마지막..

SQL에서 FIRST_VALUE 함수는 데이터 집합 내에서 첫 번째 값을 반환하는 유용한 함수입니다. 이 함수는 특히 윈도우 함수나 ORDER BY 절과 함께 사용될 때 더욱 강력한 기능을 발휘합니다. 이 블로그에서는 FIRST_VALUE 함수의 사용법과 몇 가지 예제를 살펴보겠습니다. FIRST_VALUE 함수 구문 sqlCopy code FIRST_VALUE(expression) OVER ( [PARTITION BY partition_expression, ... ] ORDER BY order_expression [ASC | DESC] ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING ) expression: 반환할 값입니다. PARTITION BY:..

퀴즈 이벤트 기간 : 2024-03-20(수) 공지사항 게시 이후 ~ 2024-03-29(금) 23:59:59 현재 업비트에서 블록체인 데이터 쿼리를 지원하는 플랫폼인 더그래프(GRT)에서 업비트 회원님들을 위한 퀴즈 이벤트를 진행합니다. 프로젝트에 대한 다양한 정보와 함께 총 740,745 GRT가 지급됩니다 업비트 비트코인, 이더리움, 리플, NFT 등 다양한 디지털 자산, 국내 거래량 1위 거래소 업비트에서 지금 확인해보세요. No.1 Digital Asset Exchange in Korea, Upbit. Trade various digital assets conveniently and securely including upbit.com 퀴즈 정답 1. 블록체인 세계에서 The Graph의 주요 목..

Git은 소스 코드 버전 관리 시스템(VCS)으로, 여러 명의 개발자가 협업하고 소스 코드의 변화를 효과적으로 관리할 수 있도록 도와주는 도구입니다. Git은 Linus Torvalds에 의해 만들어졌으며, 가장 널리 사용되는 버전 관리 시스템 중 하나입니다. Git의 주요 특징: 분산 버전 관리 시스템(DVCS): Git은 분산 버전 관리 시스템으로, 모든 개발자가 전체 프로젝트의 히스토리를 가지고 있습니다. 이는 오프라인에서도 작업이 가능하고, 각자의 로컬에서 변경사항을 효과적으로 관리할 수 있게 합니다. 브랜치: Git은 가볍고 빠르게 브랜치를 생성하고 전환할 수 있습니다. 이를 통해 독립적으로 작업하거나 기능을 실험하는 데에 유용합니다. 병합(Merge): 브랜치에서의 작업이 완료되면, Git은 ..

실제 파이썬 코드를 통해 예시를 공부해봤습니다. # 원본 데이터셋 복사 rfm_online_sales = online_sales.copy() # 날짜 형식 변환 rfm_online_sales['거래날짜'] = pd.to_datetime(rfm_online_sales['거래날짜']) # 데이터 내 마지막 날짜 계산 last_date = rfm_online_sales['거래날짜'].max() # Recency 계산 recency_data = rfm_online_sales.groupby('고객ID')['거래날짜'].max().reset_index() recency_data['Recency'] = (last_date - recency_data['거래날짜']).dt.days # Frequency 계산 freque..

파이썬은 데이터를 읽고 처리하는 데 매우 효과적인 도구입니다. 다양한 데이터 소스에서 데이터를 읽을 수 있는 방법이 있습니다. 이 글에서는 CSV, Excel, JSON, SQL 데이터베이스 및 웹에서 데이터를 읽는 방법을 알아보겠습니다. 1. CSV 파일 읽기 CSV(Comma-Separated Values) 파일은 쉼표로 구분된 텍스트 파일입니다. 파이썬에서 CSV 파일을 읽으려면 csv 모듈을 사용합니다. import csv # CSV 파일 열기 with open('data.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) # 각 행 읽기 for row in reader: print(row) 2. Excel 파일 읽기 Excel 파일을 읽으려면 pandas 라이브러리..

PostgreSQL에서 사용할 수 있는 주요 날짜 및 시간 관련 함수를 설명하겠습니다. CURRENT_DATE / CURRENT_TIME / CURRENT_TIMESTAMP: 각각 현재 날짜, 시간, 날짜와 시간을 반환합니다. DATE_TRUNC(unit, date): 날짜를 특정 단위로 자릅니다. 예를 들어, 'hour'로 지정하면 해당 날짜의 시간 부분을 제거합니다. DATE_PART(unit, date): 날짜에서 특정 단위의 값을 추출합니다. 연도, 월, 일 등의 값을 추출할 수 있습니다. TO_CHAR(timestamp, format): 날짜를 지정된 형식으로 변환합니다. AGE(end_date, start_date): 두 날짜 간의 차이를 계산합니다. start_date부터 end_date까지..

NOW() / CURRENT_TIMESTAMP() / SYSDATE(): 현재 시간을 반환합니다. 이 함수들은 동일한 값을 반환합니다. CURDATE() / CURRENT_DATE(): 현재 날짜를 반환합니다. 이 또한 두 함수는 동일한 값을 반환합니다. CURTIME() / CURRENT_TIME(): 현재 시간을 반환합니다. 이 또한 두 함수는 동일한 값을 반환합니다. DATE_FORMAT(date, format): 날짜를 원하는 형식으로 포맷합니다. 첫 번째 매개변수로 날짜를, 두 번째 매개변수로 포맷을 지정합니다. DATEDIFF(date1, date2): 두 날짜 간의 일 수 차이를 계산합니다. date1에서 date2를 빼서 일 수를 반환합니다. DATE_ADD(date, INTERVAL ex..

PostgreSQL과 MySQL은 동일한 기능을 많이 제공합니다. 하지만, 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS)에는 큰 차이점이 있습니다. 빠르게 정리해보겠습니다. 1. MySQL 은 읽기 전용 명령을 관리하는데 선호됩니다. 동시성이 필요한 경우에는 선호되지 않습니다. 2. PostgreSQL 읽기와 쓰기 작업 가능하며, 대규모 데이터 세트 및 복잡한 쿼리를 관리하는 경우에 선호됩니다. 하지만, 읽기 전용 작업에는 선호되지 않습니다. 3. MySQL 은 PostgreSQL 보다 기능이 적지만, 읽기 전용 쿼리에서 가볍고 안정적이기 때문에 빠른 처리 속도를 유지할 수 있습니다. 4. PostgreSQL은 처음부터 ACID를 준수하도록 구축되어있으며, 동시 트랜잭션이 필요한 경우에 최적이지만 읽기..

Cold Start 란? 추천 시스템에서의 "Cold Start"는 새로운 사용자나 항목에 대한 추천을 만드는 과정에서 발생하는 문제를 의미합니다. 이것은 새로운 사용자나 항목에 대한 충분한 정보가 없어서 발생하는 도전적인 문제입니다. 즉, 시스템이 해당 사용자나 항목에 대한 행동 기록을 충분히 수집하지 못했기 때문에 발생합니다. Cold Start 문제는 추천 시스템의 성능을 저하시킬 수 있으며, 사용자 경험에 영향을 미칠 수 있습니다. Cold Start 문제 발생 원인 추천 시스템에서의 Cold Start 문제는 크게 두 가지 측면에서 발생합니다: 사용자(Cold User)와 항목(Cold Item)에 관련된 문제입니다. Cold User (사용자): 새로운 사용자: 추천 시스템은 사용자의 과거 행..

generate_series는 PostgreSQL에서 제공하는 함수로, 특정 범위 내의 연속된 값을 생성합니다. 이 함수는 일반적으로 날짜, 시간 또는 숫자와 같은 연속적인 값들을 만들 때 사용됩니다. select date(generate_series(start_at, end_at,'1 day')), start_at, end_at, goodsno from table_a 예를 들어, generate_series('2024-02-01'::date, '2024-02-10'::date, '1 day')와 같이 사용하면 '2024-02-01'부터 '2024-02-20'까지의 날짜를 일일 단위로 생성합니다. 이를 통해 일련의 날짜 값을 가지고 있는 테이블을 만들거나, 특정 날짜 범위에 대한 집계 또는 분석을 수행할..

추천 시스템은 현대의 다양한 서비스에서 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 핵심 기술 중 하나로 부상했습니다. 그 중에서도 협업 필터링과 Matrix Factorization(MF)은 많은 추천 시스템에서 활용되는 강력한 알고리즘입니다. 이번 글에서는 이 두 가지 알고리즘의 기본 개념에 대해 알아보겠습니다. 1. 협업 필터링의 이해 협업 필터링은 사용자들 간의 상호 작용 정보를 기반으로 아이템을 추천하는 기술입니다. 이는 사용자가 선호하는 아이템을 다른 유사한 사용자들의 선호도를 기반으로 예측하는 방식입니다. 주로 사용자 기반 협업 필터링과 아이템 기반 협업 필터링으로 나뉩니다. 사용자 기반 협업 필터링 유사한 사용자들끼리 그룹을 형성하고, 해당 그룹의 선호도를 기반으로 추천을 수행합니다. 예를 들어, ..

Apache Airflow를 사용하여 데이터 파이프라인을 운영하는 것은 강력하고 유연한 도구를 활용하는 데 있어 매우 중요합니다. 이번 글에서는 Airflow를 효과적으로 활용하기 위한 모범 사례와 유용한 팁에 대해 알아보겠습니다. 1. DAG 분리 및 모듈화: 1.1 단일 DAG 원칙: 각 DAG는 특정한 작업 흐름을 나타내어야 합니다. 여러 작업 흐름이 하나의 DAG에 들어가면 가독성이 떨어질 수 있습니다. 1.2 모듈화: 관련된 작업들은 별도의 모듈로 분리하여 재사용성을 높이고 유지보수를 용이하게 합니다. # my_dag.py from my_module import create_tasks dag = DAG('my_dag', ...) tasks = create_tasks(dag) 2. 성능 최적화: ..

Apache Airflow에서 DAG(Directed Acyclic Graph)를 작성하고 예약하는 것은 데이터 파이프라인을 정의하고 관리하는 핵심적인 단계입니다. 이번 글에서는 Airflow에서 DAG를 작성하고 작업을 예약하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 1. DAG 정의: 1.1 Python 스크립트 작성: DAG를 정의하려면 Python 스크립트를 작성해야 합니다. 이 스크립트는 각 작업을 DAG 객체에 추가하고 작업 간의 의존성을 설정하는 역할을 합니다. from airflow import DAG from airflow.operators.python_operator import PythonOperator from datetime import datetime, timedelta # DAG ..

데이터 과학 및 엔지니어링 분야에서 Apache Airflow는 데이터 파이프라인을 효과적으로 관리하고 예약하며 모니터링하는 데 필수적인 오픈 소스 도구로 자리 잡고 있습니다. 이 글에서는 Apache Airflow의 기본 개념과 왜 데이터 전문가들이 이를 사용하는지에 대해 알아보겠습니다. 1. Apache Airflow의 핵심 개념: 1.1 Directed Acyclic Graphs (DAGs): Airflow에서 작업들은 Directed Acyclic Graphs (DAGs)로 표현됩니다. DAG는 여러 작업들이 의존성을 가지며 비순환적인 구조를 갖는 데이터 흐름을 나타냅니다. 1.2 작업과 Operator: DAG 내에서 실행되는 개별 작업들을 Operator라고 부릅니다. Operator는 특정 ..

데이터 전처리는 데이터를 분석이나 머신러닝 모델에 적용하기 전에 데이터를 정리하고 가공하는 과정을 말합니다. 이를 통해 데이터의 품질을 향상시키고 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 아래는 데이터 전처리를 잘 할 수 있는 몇 가지 방법과 주의할 점을 제시합니다. 데이터 이해하기: 데이터의 특성과 분포를 잘 이해하는 것이 중요합니다. 이를 통해 어떤 전처리가 필요한지 판단할 수 있습니다. 데이터 누락 확인: 결측치(Missing values)를 확인하고 적절한 대체나 제거를 수행하세요. pandas 라이브러리를 사용하면 결측치 처리가 용이합니다. import pandas as pd # 결측치 확인 df.isnull().sum() # 결측치 대체 df.fillna(value, inplace=True) 이상..

지도 학습은 정답이 주어진 데이터에서 모델을 학습하는 반면, 비지도 학습은 데이터의 숨은 구조나 패턴을 찾아내는 방법입니다. 이번 글에서는 비지도 학습의 핵심 개념과 장점, 다양한 응용 사례에 대해 살펴보겠습니다. 1. 비지도 학습의 기본 개념: 비지도 학습은 라벨이 없는 데이터를 기반으로 모델을 학습시키는 방식입니다. 주요한 비지도 학습 기법으로는 군집화, 차원 축소, 자기 지도 학습 등이 있습니다. 군집화 (Clustering): 비슷한 특성을 갖는 데이터들을 그룹화하는 기법입니다. 예시: 고객 세그먼테이션, 이미지 분할 차원 축소 (Dimensionality Reduction): 고차원 데이터의 특성을 줄여 새로운 표현을 만드는 기법입니다. 예시: 주성분 분석 (PCA), t-SNE 자기 지도 학습..

지도 학습은 기계 학습에서 가장 기본이 되는 학습 방법 중 하나로, 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 정답(레이블)을 사용하여 모델을 학습시키는 방식입니다. 지도 학습은 주로 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 1. 분류 (Classification): 분류는 주어진 입력 데이터를 미리 정의된 클래스 중 하나로 분류하는 문제입니다. 간단한 예로는 이메일이 스팸인지 아닌지를 예측하는 것이 있습니다. 예시: 이메일 스팸 분류 입력 데이터: 이메일의 텍스트 내용 레이블: 스팸 또는 정상 이메일 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text..

AWS Athena 에서 아래와 같이 콤마(Comma)로 구분되어 한 행에 3개의 데이터가 나열되어 있다고 가정하자. fruit 사과, 수박, 참외 한 행에 있는 데이터를 아래와 같이 3개의 행으로 나타내고 싶은 경우 어떻게 하면 될까? fruit 사과 수박 참외 Cross JOIN : 카티션 곱(CARTESIAN PRODUCT) 한쪽 테이블의 모든 행과 다른 쪽 테이블의 모든 행을 조인시키는 기능입니다. 상호 조인 결과의 전체 행 개수는 두 테이블의 각 행 의 개수를 곱한 수만큼 됩니다. 우선 아래와 같이 split 함수를 쓰게 되면 WITH t AS ( SELECT '사과,수박,참외' AS fruit ) SELECT split(t.fruit, ',') Array 형식으로 결과값이 나온다. [사과, ..

스트리밍 데이터 처리를 위한 플랫폼들은 여러 가지가 있습니다. KSQL과 유사한 다른 스트리밍 플랫폼들과의 비교를 통해 장단점을 살펴보면 좋을 것 같습니다. 1. Apache Flink 장점: Flink은 스트리밍 및 배치 처리를 모두 지원하며 상태 관리와 관련된 기능이 강력합니다. 이벤트 시간 윈도우, 정확한 한 번 처리 보장 등의 기능을 제공합니다. 단점: Flink은 배포와 관리가 다소 복잡하고, 학습 곡선이 가파릅니다. 2. Apache Spark Streaming 장점: Spark Streaming은 배치 처리와 스트리밍 처리를 함께 제공하여 유연한 사용이 가능합니다. 큰 규모의 데이터를 처리하는 데 강점이 있습니다. 단점: 초당 수백만 개 이상의 이벤트를 처리하는 경우에는 처리 지연이 발생할 ..

KSQL의 몇 가지 고급 기능과 성능 최적화에 대해 다루도록 하겠습니다. 1. 윈도우 함수 활용 윈도우 함수는 시간 또는 이벤트 윈도우에 데이터를 그룹화하고 집계하는 데 사용됩니다. 이 기능을 사용하여 특정 시간 간격 내의 데이터를 처리하거나 윈도우를 이동시켜 실시간 집계를 수행할 수 있습니다. 2. 조인의 활용 KSQL은 여러 스트림 간의 조인을 지원합니다. 여러 데이터 소스로부터 데이터를 가져와 조인을 수행하거나 조인 조건에 따라 스트림을 결합할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 풍부하게 조합하고 분석할 수 있습니다. 3. 효율적인 쿼리 작성 KSQL에서 효율적인 쿼리를 작성하는 것은 중요합니다. 데이터 처리 속도를 높이기 위해 인덱스, 옵티마이저 힌트 등을 활용하여 쿼리를 최적화하는 방법을 다룰 수..

KSQL을 사용하여 스트리밍 데이터를 처리하는 것을 알아보겠습니다. 예를 들어, 실시간으로 들어오는 거래 데이터를 다루고 분석하는 과정을 살펴보겠습니다. 1. 데이터 스트림 생성 먼저, KSQL을 사용하여 데이터를 스트리밍하는 토픽을 생성합니다. 예를 들어, 거래 데이터를 다루는 토픽을 생성할 수 있습니다. -- 거래 데이터를 다루는 토픽 생성 CREATE STREAM transaction_data (id INT, amount DOUBLE, timestamp BIGINT) WITH (KAFKA_TOPIC='raw_transactions', VALUE_FORMAT='JSON'); 위 코드는 raw_transactions라는 카프카 토픽으로부터 JSON 형식의 거래 데이터를 읽어와 transaction_da..

1. 데이터 스트림 생성 CREATE STREAM user_events (id INT, event_name VARCHAR, timestamp BIGINT) WITH (KAFKA_TOPIC='user_events', VALUE_FORMAT='JSON'); 이 예제는 user_events 스트림을 생성하고, 이벤트의 ID, 이름, 타임스탬프를 포함하는 JSON 데이터를 받아들이도록 정의합니다. 2. 데이터 필터링 CREATE STREAM high_value_events AS SELECT * FROM user_events WHERE id > 100; 여기서는 user_events 스트림에서 ID가 100보다 큰 이벤트들을 high_value_events 스트림으로 필터링합니다. 3. 데이터 조인 CREATE ..

KSQL은 스트리밍 데이터를 쿼리하고 처리하기 위한 오픈소스 툴로, 카프카의 메시지 스트림을 간단한 SQL 문법을 사용해 다룰 수 있게 해줍니다. 이를 통해 개발자와 데이터 엔지니어들은 복잡한 Java 또는 파이썬 코드를 작성하지 않고도 스트리밍 데이터를 다룰 수 있습니다. KSQL은 실시간으로 데이터를 처리하고 변환할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 기존의 데이터베이스 쿼리와 유사한 SQL 문법을 사용하기 때문에, 기존의 SQL 쿼리 경험이 있는 사람들에게는 쉽게 접근할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 실시간으로 데이터를 필터링, 집계, 조인, 윈도우링 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, KSQL은 Kafka 스트림 처리 어플리케이션을 빌드하고 실행하는 데에도 도움이 됩니다. KSQL의..

Kubernetes의 최신 동향과 업데이트 Kubernetes는 지속적으로 발전하고 있으며, 컨테이너 오케스트레이션 분야에서의 새로운 트렌드와 기술을 선도하고 있습니다. 최신 동향과 주요 업데이트에 대해 알아보겠습니다. 1. Kubernetes 1.x 버전의 안정성과 성능 개선 Kubernetes 커뮤니티는 1.x 버전의 안정성을 높이고 성능을 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 지속적인 버그 수정과 최적화를 통해 사용자들에게 더욱 안정적이고 효율적인 환경을 제공하고 있습니다. 2. Kubernetes 2.x: Multi-Cluster 및 더 나은 확장성 Kubernetes 2.x는 멀티클러스터 관리 및 높은 확장성을 위한 새로운 기능들을 도입하고 있습니다. 이는 대규모 및 복잡한 애플리케이션 환경에서 K..

Kubernetes의 장점 및 이점 Kubernetes는 현대적인 애플리케이션을 효과적으로 관리하기 위한 강력한 도구로 인정받고 있습니다. 다양한 이점들이 Kubernetes를 선택하는 기업과 개발자들에게 제공되고 있으며, 여기에는 다음과 같은 주요 장점들이 포함되어 있습니다. 1. 자동화된 배포 및 스케일링: Kubernetes는 애플리케이션의 배포와 스케일링을 자동으로 관리하여 개발자들이 애플리케이션 코드에 집중할 수 있도록 돕습니다. 이는 효율성을 높이고 운영 복잡성을 줄이는 데 기여합니다. 2. 높은 가용성 및 안정성: Kubernetes는 애플리케이션을 여러 노드에 분산하여 가용성을 높이고, 문제 발생 시 자동으로 복구하여 안정성을 보장합니다. 이는 사용자에게 끊김 없는 서비스를 제공하는 데 도..

Kubernetes 도구 및 생태계 소개 Kubernetes는 컨테이너 오케스트레이션을 위한 강력한 기반을 제공하며, 다양한 도구와 확장 기능을 포함한 풍부한 생태계를 가지고 있습니다. 이 블로그에서는 Kubernetes의 주요 도구와 확장 기능들에 대해 살펴보겠습니다. 1. kubectl: Kubernetes의 커맨드 라인 도구 kubectl은 Kubernetes 클러스터를 제어하고 관리하기 위한 주요 커맨드 라인 도구입니다. Pod, Service, Deployment 등의 Kubernetes 리소스를 관리하고 클러스터와의 상호작용을 쉽게 할 수 있도록 지원합니다. 2. Helm: Kubernetes 패키지 매니저 Helm은 Kubernetes 애플리케이션을 패키지화하고 배포하기 위한 패키지 매니저입..

Kubernetes를 사용한 성공적인 사용 사례 Kubernetes는 현대적인 애플리케이션의 관리를 위한 강력한 플랫폼으로 널리 사용되고 있습니다. 다양한 기업과 조직에서 Kubernetes를 도입함으로써 어떻게 비즈니스 및 기술적인 이점을 얻고 있는지 살펴보겠습니다. 1. 스케일러블한 마이크로서비스 아키텍처: 마이크로서비스 아키텍처는 소프트웨어를 여러 작은 독립적인 서비스로 나누어 개발하고 운영하는 방식입니다. Kubernetes는 이런 마이크로서비스들을 효율적으로 관리할 수 있는 이상적인 플랫폼입니다. 예를 들어, Netflix는 수백 개의 마이크로서비스를 Kubernetes 위에서 운영하여 수천만의 사용자에게 안정적인 서비스를 제공하고 있습니다. 2. 클라우드 네이티브 애플리케이션 배포: Kuber..