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품목정보
| 발행일 | 2015년 05월 28일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 348쪽 | 589g | 170*225*12mm |
| ISBN13 | 9791185890234 |
| ISBN10 | 1185890238 |
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저 자 소 개
오다 케이지_1, 2, 3, 4장 집필
일본 오라클 주식회사 컨설팅부 매니저로 과거에는 성능 문제 해결사 역할을 했다. 당시의 경험을 바탕으로 특정 제품의 컨설턴트로서 일하고 있으나, 오라클 제품뿐만 아니라 다양한 분야를 컨설팅할 수 있게 노력하고 있다. 가리키는 것에 재미를 느껴서 현재는 JPOUG(일본 오라클 사용자 그룹)에서도 활동 중이다. 《그림으로 공부하는 IT 인프라 구조》, 《그림으로 공부하는 시스템 구축을 위한 오라클 설계》(이상 쇼에이사)의 감수와 《그림으로 공부하는 OS/스토리지/네트워크 데이터베이스는 이렇게 사용되고 있다》, 《그림으로 공부하는 오라클 구조》, 《44개의 안티 패턴으로 배우는 DB 시스템》(이상, 쇼에이사), 《데이터베이스》(일본과학기술연합), 《곧바로 사용할 수 있는 오라클 관리 기술》(기술평론사) 등을 집필했다. 최근에는 사람을 키우는 일과 취미 생활로서 철인 3종 경기, 그리고 영어 공부를 즐기고 있다.
쿠레마츠 타니히토_5장 집필
일본 오라클 주식회사 시니어 컨설턴트로 일하는 중이며, 이 분야에 발을 내딛게 된 것은 초등학교 때 접했던 N-80 Basic. 리눅스 비즈니스화가 한창이었던 때, 리눅스 패키지 개발 관련 학생 벤처 대회에 참가하여 운용 관리 패키지를 기획하고 UI를 설계한 것이 계기였다. 이때 기획한 제품이 굿 디자인상을 받았으며, 개발한 리눅스 리소스 계측용 기능은 실제 리눅스 커널 개발팀에 의해 채택되기도 했다. 이전 직장인 Emprix(본사 미국)에서는 컨설턴트로서 일본 SI 회사나 일반 기업을 위한 다양한 성능 개선 컨설팅을 담당했다. 이 책에서 전수하는 노하우도 이때의 경험을 기반으로 삼았다. 2008년에 미국 오라클이 Emprix의 웹 개발 관련 부분을 인수함으로써 일본 오라클로 이적했다. 현재는 이전 직장에서 하던 일에 더해 자바, 웹로직, Exalogic 등의 미들웨어 제품의 성능 개선 작업을 컨설팅하고 있다. 취미로는 이즈섬에 있는 개인 소유의 작은 산림을 관리하기 위해 생태 관리학 등을 배우는 중이며, 사냥, 임업, 치산치수에 매료돼 있다. 언젠가는 산에 대한 책도 쓰고 싶다.
오카다 노리마사_6장 집필
사용자 중심의 IT 기업에서 인프라 전반의 설계, 구축, 운용을 담당하다 일본 오라클로 이직하여 오라클 제품의 설계나 PM 지원, DB 지원 등을 담당했다. 현재는 모 대형 가상화 소프트웨어 개발사에서 컨설턴트 및 기술 매니저로 일하고 있으며, 가상화 기반이나 클라우드 설계, 운용에 관한 컨설팅을 하고 있다. 첫 직장에서 배운 사용자 시점과 이전 직장에서 배운 미들웨어 계층, 그리고 현재 직장에서의 인프라 계층 등 여러 계층을 컨설팅한 경험을 토대로, 개별 기능이나 제품에 의존하지 않고 시스템 전체를 바라보는 관점을 가지고서 일하고자 노력 중이다. 취미는 고객과의 친목, 상사 및 동료와의 팀 만들기이며, 사내에선 시니어 회식 담당자라는 타이틀도 가지고 있다. 훌륭한 아빠와 멋쟁이를 동시에 추구하기 위해 매일 연구에 몰두하나 아직 뚜렷한 성과는 없는 것 같다.
히라야마 츠요시_7장 집필
동경이과대학 공학부 재학 시절부터 썬 사이트(Sun Site) 사용자였으며, 주 전공은 계산기과학과 통계학이었다. 일본을 대표하는 인터넷 회사를 거쳐, 일본에서 가장 큰 규모를 자랑하는 캐피털사와 증권 회사를 대상으로 높은 성능 요건을 가진 증권 시스템의 오픈 마이그레이션 기획, 개발, 운용 전반을 담당했다. 오라클오픈월드(OracleOpenWorld)에서 Oracle Enterprise Manager on AWS에 대해 강연했으며, 현재는 세계 최대 규모의 클라우드 컴퓨팅 제공 회사의 아키텍트 및 컨설턴트로서 다수의 대규모 글로벌 사업을 담당하고 있다. 존경하는 엔지니어는 썬(Sun)의 빌 조이. 좌우명은 ‘데이터가 없는 곳에서 시스템은 태어나지 않는다. 시스템도 성능도 데이터 중심으로 생각하자’이며, 좋아하는 기술은 Oracle, VCE, AWS다.
일본 오라클 주식회사 컨설팅부 매니저로 과거에는 성능 문제 해결사 역할을 했다. 당시의 경험을 바탕으로 특정 제품의 컨설턴트로서 일하고 있으나, 오라클 제품뿐만 아니라 다양한 분야를 컨설팅할 수 있게 노력하고 있다. 가리키는 것에 재미를 느껴서 현재는 JPOUG(일본 오라클 사용자 그룹)에서도 활동 중이다. 《그림으로 공부하는 IT 인프라 구조》, 《그림으로 공부하는 시스템 구축을 위한 오라클 설계》(이상 쇼에이사)의 감수와 《그림으로 공부하는 OS/스토리지/네트워크 데이터베이스는 이렇게 사용되고 있다》, 《그림으로 공부하는 오라클 구조》, 《44개의 안티 패턴으로 배우는 DB 시스템》(이상, 쇼에이사), 《데이터베이스》(일본과학기술연합), 《곧바로 사용할 수 있는 오라클 관리 기술》(기술평론사) 등을 집필했다. 최근에는 사람을 키우는 일과 취미 생활로서 철인 3종 경기, 그리고 영어 공부를 즐기고 있다.
쿠레마츠 타니히토_5장 집필
일본 오라클 주식회사 시니어 컨설턴트로 일하는 중이며, 이 분야에 발을 내딛게 된 것은 초등학교 때 접했던 N-80 Basic. 리눅스 비즈니스화가 한창이었던 때, 리눅스 패키지 개발 관련 학생 벤처 대회에 참가하여 운용 관리 패키지를 기획하고 UI를 설계한 것이 계기였다. 이때 기획한 제품이 굿 디자인상을 받았으며, 개발한 리눅스 리소스 계측용 기능은 실제 리눅스 커널 개발팀에 의해 채택되기도 했다. 이전 직장인 Emprix(본사 미국)에서는 컨설턴트로서 일본 SI 회사나 일반 기업을 위한 다양한 성능 개선 컨설팅을 담당했다. 이 책에서 전수하는 노하우도 이때의 경험을 기반으로 삼았다. 2008년에 미국 오라클이 Emprix의 웹 개발 관련 부분을 인수함으로써 일본 오라클로 이적했다. 현재는 이전 직장에서 하던 일에 더해 자바, 웹로직, Exalogic 등의 미들웨어 제품의 성능 개선 작업을 컨설팅하고 있다. 취미로는 이즈섬에 있는 개인 소유의 작은 산림을 관리하기 위해 생태 관리학 등을 배우는 중이며, 사냥, 임업, 치산치수에 매료돼 있다. 언젠가는 산에 대한 책도 쓰고 싶다.
오카다 노리마사_6장 집필
사용자 중심의 IT 기업에서 인프라 전반의 설계, 구축, 운용을 담당하다 일본 오라클로 이직하여 오라클 제품의 설계나 PM 지원, DB 지원 등을 담당했다. 현재는 모 대형 가상화 소프트웨어 개발사에서 컨설턴트 및 기술 매니저로 일하고 있으며, 가상화 기반이나 클라우드 설계, 운용에 관한 컨설팅을 하고 있다. 첫 직장에서 배운 사용자 시점과 이전 직장에서 배운 미들웨어 계층, 그리고 현재 직장에서의 인프라 계층 등 여러 계층을 컨설팅한 경험을 토대로, 개별 기능이나 제품에 의존하지 않고 시스템 전체를 바라보는 관점을 가지고서 일하고자 노력 중이다. 취미는 고객과의 친목, 상사 및 동료와의 팀 만들기이며, 사내에선 시니어 회식 담당자라는 타이틀도 가지고 있다. 훌륭한 아빠와 멋쟁이를 동시에 추구하기 위해 매일 연구에 몰두하나 아직 뚜렷한 성과는 없는 것 같다.
히라야마 츠요시_7장 집필
동경이과대학 공학부 재학 시절부터 썬 사이트(Sun Site) 사용자였으며, 주 전공은 계산기과학과 통계학이었다. 일본을 대표하는 인터넷 회사를 거쳐, 일본에서 가장 큰 규모를 자랑하는 캐피털사와 증권 회사를 대상으로 높은 성능 요건을 가진 증권 시스템의 오픈 마이그레이션 기획, 개발, 운용 전반을 담당했다. 오라클오픈월드(OracleOpenWorld)에서 Oracle Enterprise Manager on AWS에 대해 강연했으며, 현재는 세계 최대 규모의 클라우드 컴퓨팅 제공 회사의 아키텍트 및 컨설턴트로서 다수의 대규모 글로벌 사업을 담당하고 있다. 존경하는 엔지니어는 썬(Sun)의 빌 조이. 좌우명은 ‘데이터가 없는 곳에서 시스템은 태어나지 않는다. 시스템도 성능도 데이터 중심으로 생각하자’이며, 좋아하는 기술은 Oracle, VCE, AWS다.
역자 : 김완섭
네덜란드 ITC에서 GIS(지리정보시스템) 연계 재난재해 관리학(석사)을 전공했다. 약 9년간 한국 및 일본 대기업에서 다양한 IT 분야 업무를 담당했다. 일본에서는 시스템 엔지니어로 5년간 근무했으며, 대기업 세콤(SECOM) 계열사인 파스코에서 외무성, 국토지리정보원 등 일본 정부 기관을 대상으로 한 시스템 통합(SI) 업무를 담당했다. 이후 야후재팬으로 직장을 옮겨 야후맵 개발 담당 시니어 엔지니어로 근무하다 2010년 귀국하여 SK에서 내비게이션 데이터 담당 매니저로 근무했다. 저서로는 《나는 도쿄 롯폰기로 출근한다》가 있으며, 역서로는 《빅 데이터 시대의 하둡 완벽 입문》, 《웹 서비스 개발 철저 공략》, 《 코딩을 지탱하는 기술》, 《따라하며 배우는 서버 부하분산 입문》, 《SQL 더 쉽게 더 깊게》, 《성공으로 이끄는 팀 개발 실천 기술》, 《부트스트랩 사이트 디자인》, 《퍼펙트 루비》 등이 있다.
책 속으로 책속으로 보이기/감추기
독자들도 이미 알다시피 IT 세계는 점점 블랙박스화되고 있다. 이런 변화와 함께 엔지니어가 피할 수 없는 분야가 바로 ‘성능’이다. 아무리 블랙박스화가 진행되더라도 엔지니어가 구조를 이해해서 성능을 튜닝해야 하기 때문이다. 블랙박스화는 바꿔 말하면 ‘보이지 않는(보지 않고도 할 수 있는) 것’을 의미하며, 또한 엔지니어가 해야 할 일이 사라지는 것을 의미하기도 한다. 하지만 성능만은 내부를 파악해서 튜닝을 해주어야 한다. 이 책에서도 설명하지만, 가상화나 클라우드화 모두 성능 개선에 대해 고려해야 할 것들이 줄기는커녕 오히려 늘어나고 있다. 이러한 난관을 헤치고 엔지니어 여러분들의 밝은 미래를 위해서 반드시 이 책이 도움되길 바란다. _xv
이와 같이 알고리즘에는 떼려야 뗄 수 없는 장점과 단점이 늘 공존한다. 이렇게 ‘한쪽을 얻기 위해 다른 한쪽을 포기해야 한다’는 사고방식이 중요한데, 의외로 이 점을 인식하지 못해서 발생하는 문제가 많다. 예를 들면, 데이터가 온 순서대로 저장했으므로 데이터가 늘어나면 검색에 많은 시간이 걸리게 되는 것은 당연한 일이다. 참고로 이런 생각 방식은 알고리즘뿐만 아니라 아키텍처에서도 중요하다. _8p
참고로 배치 처리는 조금 다르다. 이 처리는 적은 수의 스레드가 연속적으로 처리하는 형태가 일반적이기 때문이다. 따라서 다른 스레드가 끼어들지 않는다. 즉, 처리 시간이 길어지더라도 대기 행렬은 길어지지 않는 것이다. 배치 처리의 경우, 대기 행렬이 짧더라도 성능에 문제가 있는 경우가 있다. 이는 대기 행렬로는 알 수 없으므로, 처리 시간이 긴지를 확인해서 판단하는 것이 일반적인 방법이다 _64p
‘스펙인트(SPECint)’라 불리는 데이터가 공개돼 있다. 이것은 특정 CPU가 어느 정도의 계산 성능을 내는지 측정한 결과다. 이것을 사용하면 특정 CPU와 다른 CPU의 성능을 비교할 수 있으므로, 서버 설치 시 등의 경우에 새로운 CPU 수를 결정하기(‘사이징’이라고 한다) 위한 참고 데이터로 삼을 수 있다. 사이징은 샘플 애플리케이션에서 측정하는 것이 바람직하지만, 현실적으로는 힘든 일이기에 기존 서버의 리소스 사용량(2장에서 소개한 CPU 사용률 데이터와 스펙인트)을 이용해서 계산하는 것이 일반적이다. 참고로, 가끔 맞지 않는 경우도 있으니 주의하자. _150p
최근에는 서버 가상화가 보편화되었는데, 시스템 구축 시에 가상화 채택을 전제로 검토하는 경우가 많다. 가상화 환경에서는 복수의 VM(가상 머신)이 하나의 서버에서 동작한다. 이를 통해 리소스를 효율적으로 공유하고 비용을 절감할 수 있지만, 과도하게 공유하면 경합이 발생해서 성능이 저하될 수도 있다. 이 때문에 리소스 효율화와 성능 간 균형을 맞추는 것이 중요하다. _230p
즉, 클라우드 환경에서는 항상 최신 버전을 적용하는 것이 가능하다. 따라서 온프레미스 환경에서는 최신 벤치마크 지표와 비교해서 시간이 지날수록 성능이 저하되는 경향이 있지만, 클라우드에서는 최신 버전이 적용되기 때문에 시간이 지날수록 성능이 향상된다. 반대로, 클라우드 환경에서는 기존 방식인 한계치 관리를 바탕으로 한 일괄 교체 방식을, 최신 기능을 도입하여 지속적으로 성능을 개선해 가는 방식으로 바꾸기 때문에 운용 부서가 적극적으로 한계치 개선을 해야 하는 중요한 역할을 담당하게 된다.
이와 같이 알고리즘에는 떼려야 뗄 수 없는 장점과 단점이 늘 공존한다. 이렇게 ‘한쪽을 얻기 위해 다른 한쪽을 포기해야 한다’는 사고방식이 중요한데, 의외로 이 점을 인식하지 못해서 발생하는 문제가 많다. 예를 들면, 데이터가 온 순서대로 저장했으므로 데이터가 늘어나면 검색에 많은 시간이 걸리게 되는 것은 당연한 일이다. 참고로 이런 생각 방식은 알고리즘뿐만 아니라 아키텍처에서도 중요하다. _8p
참고로 배치 처리는 조금 다르다. 이 처리는 적은 수의 스레드가 연속적으로 처리하는 형태가 일반적이기 때문이다. 따라서 다른 스레드가 끼어들지 않는다. 즉, 처리 시간이 길어지더라도 대기 행렬은 길어지지 않는 것이다. 배치 처리의 경우, 대기 행렬이 짧더라도 성능에 문제가 있는 경우가 있다. 이는 대기 행렬로는 알 수 없으므로, 처리 시간이 긴지를 확인해서 판단하는 것이 일반적인 방법이다 _64p
‘스펙인트(SPECint)’라 불리는 데이터가 공개돼 있다. 이것은 특정 CPU가 어느 정도의 계산 성능을 내는지 측정한 결과다. 이것을 사용하면 특정 CPU와 다른 CPU의 성능을 비교할 수 있으므로, 서버 설치 시 등의 경우에 새로운 CPU 수를 결정하기(‘사이징’이라고 한다) 위한 참고 데이터로 삼을 수 있다. 사이징은 샘플 애플리케이션에서 측정하는 것이 바람직하지만, 현실적으로는 힘든 일이기에 기존 서버의 리소스 사용량(2장에서 소개한 CPU 사용률 데이터와 스펙인트)을 이용해서 계산하는 것이 일반적이다. 참고로, 가끔 맞지 않는 경우도 있으니 주의하자. _150p
최근에는 서버 가상화가 보편화되었는데, 시스템 구축 시에 가상화 채택을 전제로 검토하는 경우가 많다. 가상화 환경에서는 복수의 VM(가상 머신)이 하나의 서버에서 동작한다. 이를 통해 리소스를 효율적으로 공유하고 비용을 절감할 수 있지만, 과도하게 공유하면 경합이 발생해서 성능이 저하될 수도 있다. 이 때문에 리소스 효율화와 성능 간 균형을 맞추는 것이 중요하다. _230p
즉, 클라우드 환경에서는 항상 최신 버전을 적용하는 것이 가능하다. 따라서 온프레미스 환경에서는 최신 벤치마크 지표와 비교해서 시간이 지날수록 성능이 저하되는 경향이 있지만, 클라우드에서는 최신 버전이 적용되기 때문에 시간이 지날수록 성능이 향상된다. 반대로, 클라우드 환경에서는 기존 방식인 한계치 관리를 바탕으로 한 일괄 교체 방식을, 최신 기능을 도입하여 지속적으로 성능을 개선해 가는 방식으로 바꾸기 때문에 운용 부서가 적극적으로 한계치 개선을 해야 하는 중요한 역할을 담당하게 된다.
---p.320
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