ACID Transactions

ACID는 데이터베이스 트랜잭션의 네 가지 핵심 속성(원자성, 일관성, 고립성, 영구성)을 의미하며, 데이터의 무결성과 신뢰성 유지를 보장하는 필수 원칙입니다. 시스템 오류나 장애에도 안전한 데이터 처리를 제공합니다.

[Microservices] 분산 아키텍처 조정 패턴: 오케스트레이션 vs 코레오그래피

분산 아키텍처의 조정 패턴인 오케스트레이션과 코레오그래피의 차이, 통신·일관성·조정의 결합력, 워크플로우·이벤트 기반 전략, 복원력 있는 분산 시스템을 위한 선택 기준와 실무 적용 가이드.

[Technology] CRDT(Conflict-Free Replicated Data Types) 개요와 활용

CRDT(Conflict-Free Replicated Data Types)는 분산 시스템에서 충돌 없이 데이터를 자동 병합하는 자료구조다. 상태 기반·연산 기반 모델, 교환·결합·항등 법칙, LWW·G-Counter·OR-Set 등 핵심 타입과 구현 예제, Google Docs·Figma·Redis·Yjs 등 활용 사례와 성능 최적화·OT와의 비교까지 정리한다.

[Database] SQL 인덱스의 이해와 활용

SQL 인덱스의 개념, 클러스터/비클러스터 인덱스 차이, B-트리 구조, 성능 최적화, 쿼리 실행 계획, 인덱스 유지보수와 데이터 검색 효율 향상을 위한 실무 핵심 이론과 활용 노하우를 정리했다. DB 성능 튜닝과 인덱스 전략 수립에 필요한 기초부터 실무까지 다룬다.

[Docker] 컨테이너: 진정한 혁신인가?

컨테이너와 Docker의 기본 개념, 이미지·레지스트리·실행·관리, 네트워크·볼륨 활용, 보안·성능 고려사항, 마이크로서비스·오케스트레이션, 배포·운영 전략까지 개발·운영 실무에 필요한 핵심 이론과 Docker·Kubernetes·Podman 실습을 체계적으로 정리한 가이드입니다.

[Algorithm] Two Sum (LeetCode 1): 두 수의 합

LeetCode 1번 Two Sum 문제의 정의, 해시맵·브루트포스·투 포인터 등 다양한 풀이법, 시간·공간 복잡도 분석, 코너 케이스와 실전 코딩 테스트 대비 팁을 상세히 다룹니다. Python·Java·C++ 구현 예시, 복잡도 비교 표, 참고 문헌을 포함합니다.

[Algorithm] 알고리즘의 주제별 분류와 설계 기법

정렬·탐색·그래프·동적 계획법·그리디·문자열 매칭 등 알고리즘의 주제별 분류와 결정·확률 알고리즘, 설계 기법(분할정복·DP·탐욕)을 정리한다. 각 유형별 특징·시간·공간 복잡도, 파이썬 구현 예시, FAQ·참고 문헌을 포함해 코딩 테스트와 실무 적용에 활용할 수 있도록 구성했다.

[Algorithm] 코딩 테스트의 역사·유형·준비 방법과 실전 대비 가이드

코딩 테스트의 역사(MS·구글·국내 도입), 온라인 저지·과제 전형 등 유형, 스택·큐·DP·그래프 등 필수 알고리즘과 자료구조, 점수 산정·준비 전략·FAQ·참고 자료를 정리한 실전 대비 가이드입니다.

[Architecture] C4 모델 쉽게 이해하기

C4 모델은 소프트웨어 아키텍처를 Context·Containers·Components·Code 네 단계로 시각화하는 프레임워크다. Simon Brown이 제안한 이 방식은 복잡한 시스템을 이해하기 쉽게 표현하고, 팀 간 커뮤니케이션과 애자일 환경의 문서화를 향상시키는 데 널리 쓰인다.

[Architecture] Generative AI 기업 아키텍처 설계

기업 내 생성형 AI 아키텍처 설계 시 핵심 구성요소, LLM과 파인튜닝, RAG·벡터DB·GraphRAG, 도메인 데이터 연계 및 실무 적용 전략을 다룬다. DSFT·RAG·RA-FT·GraphRAG 네 가지 패턴의 정의·사용 사례·기업 전략, 데이터 처리·모델 선택·성능 평가·도메인 전문가 협업, 적용 예제와 FAQ·참고 자료를 포함한다.