머신러닝(machine learning)이란 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야이다.
최근 머신러닝의 발전은 통계나 수학 이론보다 경험을 바탕으로 발전하는 경우도 많다. 컴퓨터 과학 분야가 이런 발전을 주도하고 있다. 컴퓨터 과학 분야의 대표적인 머신러닝 라이브러리는 사이킷런(scikit-learn)이다.

Akka와 Lagom을 Kubernetes 환경에 배포하는 방법을 설명합니다. MiniKube 환경에서 테스트하지만, 상용 Kubernetes 환경에서도 동일한 절차를 따를 수 있습니다.

Kafka는 공식 Docker 이미지가 없으므로 직접 Dockerfile을 작성하여 설치해야 합니다. 이 글에서는 Kafka를 Docker에서 실행하는 과정을 설명합니다.

Zookeeper는 공식 Docker 이미지를 제공하므로 이를 활용하여 컨테이너를 실행할 수 있습니다.
또한, Kafka와 연동할 때 필수적으로 사용됩니다.

웹서비스를 운영하려면 보통 웹서버, WAS, DB를 배포해야 합니다.
Akka나 Lagom을 활용할 경우, Cassandra와 Kafka가 기본적으로 필요합니다.
이 글에서는 Docker를 이용하여 Cassandra를 배포하는 방법을 다룹니다.

쿠버네티스(Kubernetes, k8s)는 컨테이너화된 애플리케이션을 자동으로 배포, 스케일링, 운영할 수 있도록 도와주는 오픈소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼이다.

서버 개발자들은 개발한 서버 프로그램을 배포할 환경을 세팅하는 것에 대해 잘 알아야 한다. 그 환경은 VM이 될 수도 있고, 물리 서버가 될 수도 있다. 최근에는 컨테이너 환경에서 배포하는 경우가 많다. 특히 쿠버네티스(Kubernetes) 환경을 사용하려면, 기본 컨테이너로 **도커(Docker)**를 이해해야 한다.

이 글에서는 Lagom 프레임워크의 핵심 개념을 설명하고, 예제 코드로 MembershipService.scala를 분석합니다.

물리적인 CPU 성능 향상이 한계에 다다르면서, 이제는 단순히 하드웨어를 업그레이드하는 방식만으로 시스템의 성능을 개선하기 어려운 시대에 접어들었다. 더 이상 ‘공짜 점심’은 존재하지 않는다. 과거에는 동일한 소프트웨어라도 더 빠른 CPU로 자연스레 성능 향상을 기대할 수 있었지만, 현대의 프로세서는 더 많은 일을 병렬로 처리할 수 있도록 다중 코어 구조로 진화하고 있다. 이러한 환경 변화는 개발자들에게 “동시성(Concurrency)”이라는 새로운 패러다임에 대한 이해와 대응을 요구한다.

Pomodoro 기법을 활용하여 할 일을 효율적으로 관리할 수 있는 어플리케이션을 개발했습니다.
React, Redux, Firebase 및 AWS Lambda를 활용하여 클라우드 기반의 빠르고 확장 가능한 서비스를 구축하였습니다.