오블완20 Configuración óptima para un servicio MSA de gran escala Para obtener el mejor rendimiento en un servicio de arquitectura de microservicios (MSA) de gran escala, es crucial considerar varios aspectos técnicos y operativos. Aquí se presentan algunas configuraciones clave con ejemplos detallados: 1. **Gestión de Contenedores con Kubernetes** Kubernetes proporciona una manera eficiente de gestionar servicios de microservicios a gran escala. Para optimiza.. 2024. 11. 14. Consideraciones al usar Redis 1. **Persistencia de Datos:** Redis ofrece varias estrategias de persistencia de datos como RDB (Redis Database Backup) y AOF (Append Only File). La elección entre ellas afecta el rendimiento y la confiabilidad, por lo que es crucial seleccionar la opción que mejor se adapte a tus necesidades. ```shell # Configuración de RDB para backups programados save 900 1 save 300 10 save 60 10000 # Configu.. 2024. 11. 13. Redis의 장점과 활용 예시 1. 높은 성능 Redis는 메모리 기반의 데이터 저장소로, 매우 빠른 데이터 읽기 및 쓰기 속도를 제공합니다. 이는 데이터를 RAM에 저장하여 데이터 액세스 속도를 획기적으로 높일 수 있기 때문입니다. ```python import redis import time # Redis 클라이언트 생성 r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0) # 데이터 쓰기 start_time = time.time() r.set('key', 'value') end_time = time.time() print(f"Data write time: {end_time - start_time} seconds") # 데이터 읽기 start_time = time.time() val.. 2024. 11. 12. RDBMS의 단점과 이에 대한 이해 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)은 구조화된 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하는 데 널리 사용됩니다. 그러나 이러한 시스템은 모든 상황에 적합하지 않으며 몇 가지 뚜렷한 단점을 가지고 있습니다. 이번 글에서는 RDBMS의 주요 단점에 대해 설명하고 각 단점을 이해를 돕기 위해 실용적인 예제 코드도 함께 제공하겠습니다. 1. **수평 확장의 어려움** RDBMS는 수직적 확장(더 강력한 하드웨어로 업그레이드)에 최적화되어 있지만, 수평적 확장(여러 서버에 걸쳐 데이터 분산)은 복잡할 수 있습니다. 이는 특히 대량의 데이터를 처리해야 하는 대규모 애플리케이션에서 문제가 됩니다. 예를 들어, MySQL 또는 PostgreSQL을 사용하는 경우, 데이터를 샤딩(sharding)하는 것은 복잡한 작업.. 2024. 11. 11. 이전 1 2 3 4 5 다음
