Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/software-architecture-patterns-for-big-data
소개
안녕하세요! 오늘은 저와 함께 Coursera에서 제공하는 ‘대규모 데이터 처리를 위한 소프트웨어 아키텍처 패턴’ 과정을 리뷰해보려 합니다. 이 과정은 대규모 소프트웨어 시스템을 다루고 싶어하는 분들에게 적합합니다. 특히 빅데이터를 프로덕션에 적용하는 데 필요한 아키텍처 패턴에 대해 깊이 있게 배울 수 있습니다.
과정 개요
이 과정에서는 먼저 빅데이터 프로토타입을 고품질의 테스트된 프로덕션 소프트웨어로 변환하는 방법을 배웁니다. 이를 통해 분산 시스템의 성능 특성을 측정하고, 문제 영역을 식별하여 성능을 향상시키는 확장 가능한 솔루션을 구현하는 법을 익힐 수 있습니다. 과정이 끝나면 어떻게 프로덕션 데이터 저장소를 확장할 수 있는지에 대한 지식도 확보하게 됩니다.
강의 내용
과정은 총 4주로 구성되어 있으며, 각 주차별로 다양한 주제를 다룹니다:
- 예측 모델: 첫 주에는 예측 모델에 대한 테스트 작성을 배우며, 이를 통해 반복적으로 개선할 수 있는 방법을 이해합니다.
- 분산 시스템의 성능: 두 번째 주에는 프로덕션에서 분산 시스템이 예상대로 작동하도록 성능 테스트를 작성하는 방법을 배웁니다.
- 대규모 작업의 수평 분배: 세 번째 주에는 대기열을 활용하여 대량의 작업을 수평 분배하는 방법을 배웁니다.
- 고가용성 분산 시스템: 마지막 주에는 고가용성 분산 시스템의 장점과 단점에 대해 배우게 됩니다.
추천 이유
이 과정은 대규모 데이터 처리가 점점 더 중요해지는 시대에 필수적인 내용으로 가득 차 있어, 데이터 엔지니어, 소프트웨어 개발자, 그리고 아키텍트들에게 강력히 추천합니다. 실습 위주로 진행되므로 실제 문제 해결 능력을 키우는 데에도 큰 도움이 될 것입니다. 또한 예측 모델과 성능 측정 기법을 학습할 수 있어, 실무에 바로 적용하기도 용이합니다.
마무리
기술의 발전과 함께 데이터 관리의 중요성이 날로 커지고 있습니다. 이 과정을 통해 여러분의 역량을 한층 더 높일 수 있을 것입니다. 많은 분들이 이 과정을 통해 소프트웨어 아키텍처에 대한 깊이 있는 이해를 할 수 있기를 바랍니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/software-architecture-patterns-for-big-data