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[IT 인프라] 클라우드 개념 및 종류, 클라우드 형태, 클라우드 기술 및 용어

AVONADO — Wed, 22 Apr 2026 21:29:03 +0900

1. 클라우드 개념 및 종류

클라우드 : IT인프라 자원을 직접 보유해서 사용하는 것(=온프레미스)이 아닌, 다른 기업의 IT인프라 자원을 빌려서 쓰는 것
클라우드 비용 : 자원을 빌려 쓴 것 만큼의 사용료를 월 과금 형태로 지불

호스팅 vs 서버 호스팅 vs 클라우드
- 호스팅 : 하드웨어로 된 서버의 특정 자원을 빌려씀 → 다른 업체랑 서버 하나를 나눠서 쓰게 될 수도 있음. 서버에 장애가 발생하면 두 업체 모두 서버 못 쓰는 거
- 서버 호스팅 : 하드웨어로 된 서버 하나 자체를 빌려씀
  - 특징 : 자워 변경(확장 혹은 축소)시 OS 설치 등 세팅 시간이 필요함, 빠른 대응이 어려움
- 클라우드 : 호스팅 + 서버 호스팅, 두 가지 자유롭게 바꿔서 쓸 수도 있고 혼합도 가능
  - 특징 : 자원 변경시 유연하게 원하는 만큼 빠르게 변경 가능 (Elastic)

종류
- IaaS : Infra as s Service → 하드웨어 서버만 빌려씀
- PaaS : Platform as a Service → 서버, OS까지 빌려씀
- SaaS : Software as a Service → 서버, OS, Application 까지 빌려씀
  - ex) DB를 PaaS로 사용 → DB가 돌아가는 OS환경, DB까지 설치해서 빌려씀
  - SaaS의 경우 Application을 입맛대로 수정해서 쓸 수 없음
- IaaS : AWS, Azure(MS), GCP, NCP, KT CLoud, NHN Cloud
- PaaS : AWS Elastic Beanstalk, Azure SQL DB, Google BigQuery 등
- SaaS : Microsoft 365, Google Workspace, Adobe CC, Zoom, Groupware, Naver Works 등

2. 클라우드 형태

퍼블릭 클라우드 : 다른 기업의 IT인프라를 빌려다 씀
프라이빗 클라우드 : 기업이 보유한 IT인프라를 클라우드 서비스처럼 기업 내에서 활용
- ex) VMware, Nutanix, Red Hat
하이브리드 클라우드 : 프라이빗 클라우드 + 퍼블릭 클라우드
- 프라이빗 : 임직원들만 쓰는 클라우드, DB같은 중요한 애플리케이션 운영
- 퍼블릭 : 그룹웨어 등 대외적으로 서비스할때 사용되는 클라우드
멀티 클라우드 : 퍼블릭 클라우드 + 퍼블릭 클라우드 (퍼블릭 클라우드끼리 붙여놓은 것)
- 예를 들어 aws와 azure 를 사용중이라고 했을 때, aws에서 장애가 발생해도 나머지 azure로 애플리케이션이 원활하게 돌아가게 하기위해 똑같은 서버를 하나 더 구비해놓는 것

3. 클라우드 기술 및 용어

컨테이너: Container, 리눅스 기반 애플리케이션 운영을 위한 프로세스 격리 기술
컨테이너 런타임 : Container Runtime, 컨테이너를 다루는 도구
도커 : Docker, 컨테이너 기술을 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 만든 컨테이너 런타임 중 가장 유명한 오픈소스 프로젝트

서버가상화(가상머신) : 가상머신 위에 OS올리고 Application 올림 → OS단위로 격리
컨테이너 : 하나의 OS 위에 여러개의 컨테이너 올림 → 컨테이너 단위로 격리
- 가상머신이 메모리를 더 많이 차지함

쿠버네티스 : 다수의 컨테이너를 효율적으로 운영, 관리하기 위해 구글에서 만든 도구
- 구글이 오픈소스로 공개, 현재 기업 환경에 맞는 유료 서비스가 다수 존재(EKS, AKS, GKE 등)
파드(Pod) : 컨테이너들의 모음
노드(Node) : 파드가 운영되는 물리서버 또는 가상머신, 워커 노드라고 부름. (=파드들의 모음)
클러스터(Cluster) : 노드들의 모음
마스터(Master) : 클러스트들의 모음(하위의 모든 것들을 관리하는 노드)

Kubernetes Architecture

쿠버네티스 계층 구조 시각화

Master

⚙ 전체 클러스터를 관리·제어하는 컨트롤 플레인

Cluster 1

Cluster

노드(Node)들의 모음

Worker Node 1

물리 서버 / 가상머신

Pod A

컨테이너 모음

nginx

log-agent

Pod B

컨테이너 모음

api-server

Worker Node 2

물리 서버 / 가상머신

Pod C

컨테이너 모음

db-main

db-backup

Cluster 2

Cluster

노드(Node)들의 모음

Worker Node 3

물리 서버 / 가상머신

Pod D

컨테이너 모음

frontend

Worker Node 4

물리 서버 / 가상머신

Pod E

컨테이너 모음

cache

session

Container

실제 앱이 실행되는 최소 단위

Pod (파드)

컨테이너 묶음. IP 공유

Node (노드)

파드가 동작하는 서버

Cluster (클러스터)

노드들의 집합

Master (마스터)

전체를 관리하는 컨트롤 플레인

클로드한테 시각자료 부탁함...

[IT 인프라] 서버와 클라이언트, 서버의 역할 및 종류

AVONADO — Mon, 20 Apr 2026 21:11:11 +0900

서버 : 클라이언트에게 네트워크를 통해 정보나 서비스를 제공하는 장치(H/W)

클라이언트 : 네트워크를 통하여 서버에 접속해 정보를 확인하거나 서비스를 이용하는 장치(H/W)

클라이언트 컴퓨터 : 서버 컴퓨터에 응용 프로그램을 요청한 뒤 서버에서 보내주면 실행

서버 컴퓨터 : 응용 프로그램을 가지고 있다가 클라이언트 컴퓨터에서 요청하면 보냄

- 대기업의 경우 서비스 요청이 무수히 많아서 하나하나 다 응대하려면 서버가 수만대가 있어야함

웹 애플리케이션(웹 서버)의 구성

- 프로그램 코드(소스코드)

- 웹 서버

- 웹 애플리케이션 서버

- 캐시 서버

- 리버스 프록시 서버

- DB 서버

보통 하나의 서버장치로 다 쓰기도 하는데 그래도 한계가 있으니까 보통은 여러대로 웹서버를 구성함.

작은 서버면 서버 한 대로 괜찮음

웹 서버
- 정적 콘텐츠(소스코드, 텍스트, 이미지 등)을 클라이언트에 전달
- 클라이언트가 요청한 콘텐츠를 탐색해서 요청내용을 보냄
- 이 때 요청 기록(Log)을 반드시 남김
애플리케이션 서버
- 동적 콘텐츠(소스코드, 스트리밍 동영상, 결제 정보 등)을 클라이언트에 전달
- 동적 콘텐츠란 클라이언트의 요청에 따라 달라지는 콘텐츠
  - ex) 유튜브, 넷플릭스 -> 사용자마다 시청기록, 시청하던 시점 등이 다름
  - ex) 쇼핑몰 -> "결제"라는 사용자의 요청이 있을 때에만 생성 됨
- 클라이언트가 요청한 동적 콘텐츠를 웹 서버를 통해서 클라이언트에게 전달해줌
  - 클라이언트 > 웹 서버 > 애플리케이션 서버 > 웹 서버 > 클라이언트
  - 웹 서버는 알바할 때 카운터 역할, 클라이언트가 서버에 뭔가를 요청할 때 항상 처음 응대하는 서버
DB 서버
- 애플리케이션의 정보를 저장해서 운영 관리할 수있는 데이터베이스를 구동하는 서버
- ex) 클라이언트에서 id 7번 글을 클릭, 해당 글은 정적 컨텐츠, 글에 포함된 영상은 동적 컨텐츠임.
  - 하지만 웹서버와 애플리케이션 서버는 컨텐츠를 그냥 들고만 있고 각 컨텐츠가 id 7번글의 콘텐츠인지 어디인지 모름
  - 그래서 DB서버에 요청해서 조회할 데이터에 대한 컨텐츠를 받아와야 함
- 클라이언트 > 웹 서버 > 애플리케이션 서버 > DB서버 > 애플리케이션 서버 > 웹 서버 > 클라이언트
리버스 프록시 서버
- 애플리케이션 서버가 여러개일시 어느 애플리케이션 서버에게 요청을 전달할지 정하는 서버
- ex) 요청받은 영상이 1시간 짜리 영상인데 애플리케이션 서버 중 A서버가 바쁨. 그럼 다른 B서버에게로 클라이언트 요청을 돌리는 관리자 역할
- 애플리케이션 서버가 여러대면 프록시 서버도 여러대
포워드 프록시 서버
- 클라이언트의 요청을 웹 서버에 대신 전달하여 사용자의 정보를 숨겨줌
- IP주소같은 정보를 숨겨서 웹서버에 전달
- 최근에 받았던 요청을 저장(캐싱)해서 동일한 요청이 올 때 웹 서버 > 애플리케이션 서버 > ... 등 거칠 필요없이 바로 클라이언트에게 응답해줌

서버는 클라이언트의 요청을 수행하기 위해 다양한 서버들끼리 통신한 후 결과를 클라이언트에 전달한다.

[Vue.js] defineModel

AVONADO — Wed, 25 Mar 2026 15:37:56 +0900

addUser와 editUser 를 만든다고 생각하면

Form은 하나만 만들면 된다.

그 때 Formdata를 간편하게 관리할 수 있는 방법!!

//부모
<template>
  <UserForm
    v-model="userData"
    v-model:validation="validation"
    v-model:patternList="patternList"
  />
  <button @click="handleAdd">추가</button>
</template>

<script setup>
import { ref } from 'vue'

const userData = ref({ name: '', email: '' })

const validation = ref({
  name: { isError: false, message: '' },
  email: { isError: false, message: '' }
})

const patternList = ref([...])

const handleAdd = async () => {
  // 유효성 검사
  if (!userData.value.name) {
    validation.value.name = { isError: true, message: '이름을 입력하세요' }
    return
  }
  await addApi(userData.value)
}
</script>

//자식
<script setup>
const model      = defineModel()                    // userData
const validation = defineModel('validation')        // validation
const patternList = defineModel('patternList')      // patternList
</script>

<template>
  <input
    v-model="model.name"
    :class="{ 'input-error': validation.name.isError }"
  />
  <span v-if="validation.name.isError">
    {{ validation.name.message }}
  </span>

  <select v-model="model.pattern">
    <option
      v-for="ptn in patternList"
      :key="ptn.value"
      :value="ptn.value"
    >
      {{ ptn.name }}
    </option>
  </select>
</template>

이렇게 ref만 사용해서

자식인 form에서 데이터를 변경하면 부모에서도 바뀐 값으로 add하고 edit할 수 있다.

const validation = defineModel('validation',{ type: Boolean, default: false });
//Typescript
const validation = defineModel<Boolean>('validation',{ default: false });

이런 식으로 타입과 default 값을 정해줄 수도 있다.

하지만 주의해야할점!!

//부모.vue
<script setup>
	const myRef = ref()
</script>

<template>
  <Child v-model="myRef"></Child>
</template>

//자식.vue
<script setup>
	const model = defineModel({ default: 1 })
</script>

위 같은 경우에 부모에서 이 prop에 값을 제공하지 않으면 부모와 자식 컴포넌트 간 동기화가 깨질 수 있다!!

1. 부모 값과 초기값 일치시켜놓거나

2. 자식에 default 값을 안 넣어놔야 동기화가 유지됨

Vue.js 공식에서도 ref를 밀어주는 거 보니까

이렇게 ref만 써서 구성하는게 좋아보이기도하고...

[Vue.js] Ref와 Reactive (2)

AVONADO — Wed, 25 Mar 2026 15:22:59 +0900

개발하다가 궁금한 점이 생겼다

User Manage 페이지에서 Add User와 Edit User 팝업을 만들었고

공통으로 쓰일 FormUser.vue 라는 자식 컴포넌트를 만들어서 두 모달에서 userData를 상속받아 쓰고있었음

근데

//부모
<script>
	const userData = ref({name: ''});
</script>

<template>
	<FormUser :data="userData"/>
</template>

//자식 (FormUser.vue)
<script>
    const props = defineProps(['data']);
    const formData = ref(props.data);
</script>

<template>
	<input type="text" :value="formData.name"/>
</template>

위의 경우에서는 반응성이 끊겨서 자식에서 fromData.name을 수정해도 부모에서 Add 버튼을 누를 때 빈값이 넘어가는데

위 코드에서

//부모
const userData = reactive({ name: '' });

이렇게 ref에서 reactive로 바꿔주기만 해도 자식에서 데이터 입력하는대로 부모에서도 잘바뀌는 거임

이유가 뭐냐하면!!

부모에서 ref로 선언하면 데이터가 원시값처럼 행동하게 돼서

자식에서 ref(props.data) 하는 순간 새로운 RefImpl이 생성되고 원래 ref의 원시값(value)을 그냥 그대로 복사해서 갖고있게 됨(아예 별개의 데이터가 되는 거)

하지만

부모에서 reactive로 선언하면 데이터가 Proxy에 감싸져있어서

자식에서 ref(props.data) 하는 순간 새로운 RefImpl이 생성되는건 동일한데

그 RefImpl이 결국엔 reactive의 Proxy의 주소를 가리키고있게 됨

그래서 반응성이 유지되는 거!!!

근데 위는 안 좋은 예고

1. defineModel

2. emit으로 업데이트하기

3. toRef로 반응성 유지하면서 연결

이 세가지 방법을 더 추천했는데 내가 잘모르는 분야라 나중에 이것들도 정리하겠다!!

[Vue.js] Ref와 Reactive

AVONADO — Thu, 19 Mar 2026 23:04:36 +0900

	Ref	Reactive
지원 타입	모든 타입	객체, 배열
접근	.value	X
템플릿	자동 언래핑(top-level)	그대로 접근
재할당	가능	불가
구조 분해	반응성 유지	반응성 끊김
watch 사용	watch(count, ...)	watch(()=> s.count, ...)

import { ref } from 'vue'

const count = ref(0)
const name  = ref('홍길동')
const list  = ref([1, 2, 3])

// 접근 : .value 필수
count.value++
console.log(name.value)

// 템플릿에서: 자동 언래핑
// <p>{{ count }}</p> ✓

- 숫자, 문자열, 불리언 등 원시값

- 단일 값 하나를 반응형으로 관리

- 외부로 공개/노출하는 컴포저블

- DOM 요소 참조 (template ref)

- 나중에 null로 초기화해야 할 때

- Composition API 전반에 걸쳐 일관성

- top-level이 아니면 언래핑 안 됨

<script setup>
const data = ref({ count: ref(0) })
</script>

<template>
  {{ data.count }}        <!-- [object Object] : data.value 안 풀렸음 -->
  {{ data.value.count }}  <!-- 0 -->
</template>

reactive

import { reactive } from 'vue'

const state = reactive({
  count: 0,
  name: '홍길동',
  list: [1, 2, 3]
})

// .value 없이 바로 접근
state.count++
console.log(state.name)

// 템플릿도 동일
// <p>{{ state.count }}</p> ✓

- Options API에서 data()

- 관련된 상태를 하나의 객체로 그룹화

- 폼(form) 데이터 관리

- 깊은 중첩 객체의 반응성 필요 시

- .value 타이핑이 귀찮을 때

Vue 공식에선 ref를 기본으로 사용하길 권장함

- 원시값과 객체 모두 처리 가능하고, 컴포저블에서 안전하게 구조 분해할 수 있기 때문

// reactive는 구조 분해하면 반응성 끊김
const state = reactive({ count: 0, name: '' })
const { count, name } = state  // 그냥 숫자, 문자열이 됨

// ref는 구조 분해해도 반응성 유지
function useCounter() {
  const count = ref(0)
  const name = ref('')
  return { count, name }
}

const { count, name } = useCounter()  // 여전히 ref
count.value++  // 반응성 살아있음

[컴퓨터구조] 프로세스, 프로세스 제어 블록(PCB, Process Control Block)

AVONADO — Wed, 18 Mar 2026 19:47:49 +0900

정처기를 따다말았다보니 기초가 모자른거같아서 ㅠ_ㅠ

컴구랑 운영체제 공부 좀 해야겄습니다

프로세스

- 실행중인 프로그램, 즉 CPU 메모리에 올라와 있는 프로그램.

포그라운드 프로세스

- 사용자가 보는 앞에서 실행되는 프로세스

백그라운드 프로세스

- 사용자가 보지 못하는 뒤편에서 실행되는 프로세스

- 사용자와 상호작용할 수 없는 프로세스를 서비스, 리눅스에선 데몬이라고 부름.

CPU에 모든 프로그램이 한번에 올라가 실행될 수 없어서 자기에게 할당된 시간만큼만 올라올 수 잇음.

시간이 끝났음을 알리는 인터럽트가 발생하면 다음 차례가 올 때까지 또 무한 대기~

여기서 운영체제의 역할!! 빠르게 번갈아 수행되는 프로세스의 실행 순서를 관리하고, 프로세스에 CPU를 비롯한 자원을 배분함.

이를 위해 운영체제는 프로세스 제어 블록(이하 PCB)를 이용합니다.

프로세스 제어 블록(PCB, Process Control Block)

- 프로세스와 관련된 정보를 저장하는 자료 구조

- 메모리의 커널 영역에 생성 됨

- 옷이나 가전제품에 달려 있는 태그에 해당 제품을 식별하기 위한 정보가 있는 것처럼 프로세스 제어 블록에는 해당 프로세스를 식별하기 위해 꼭 필요한 정보들이 저장 됨

- 프로세스 생성 시에 만들어지고 실행이 끝나면 폐기 됨

PCB에 담긴 정보들

- 프로세스 ID

프로세스 ID, 이하 PID는 특정 프로세스를 식별하기 위해 부여하는 고유한 번호

같은 일을 수행하는 프로그램이라 할지라도 두 번 실행하면 PID가 다름

- 레지스터 값

프로세스가 실행하며 사용했던 프로그램 카운터를 비롯한 레지스터 값들

프로세스는 자신의 실행상태가 돌아오면 이전까지 사용했던 레지스터의 중간값들을 모두 복원함(이전까지 진행했던 작업들을 마저 진행해야하니까)

- 프로세스 상태

현재 프로세스의 상태

입출력장치를 사용하기 위해 기다리고 있는지, CPU를 사용하기 위해 기다리고 있는 상태인지, CPU를 이용하고 있는 상태인지 등등

- CPU 스케줄링 정보

프로세스가 언제, 어떤 순서로 CPU를 할당받을지에 대한 정보

- 메모리 관리 정보

프로세스마다 메모리에 저장된 위치가 다르므로 PCB에는 프로세스가 어느 주소에 저장되어 있는지에 대한 정보가 있어야함

- 사용한 파일과 입출력장치 목록

어떤 입출력장치가 이 프로세스에 할당되었는지, 어떤 파일들을 열었는지에 대한 정보

Node.js 와 Nest.js

AVONADO — Tue, 17 Mar 2026 20:37:09 +0900

Node.js

node는 javascript 기반의 런타임 환경(런타임: 특정 언어로 만든 프로그램들을 실행할 수 있는 환경)

non-blocking I/O와 단일 스레드 이벤트 루프를 통해 높은 처리 성능을 가진다.

Node.js가 자바스크립트를 컴퓨터에서 쉽게 실행시켜주므로 자바스크립트 언어로 서버사이드 어플리케이션 개발을 할 때 활용 됨

단일 스레드 이벤트 루프

단일 스레드는 한 번에 하나의 작업을 실행(Sequential)하며, 멀티 스레드는 동시에 여러 작업(Concurrency)을 처리한다.

node.js는 단일 스레드 환경에서 실행되지만 이벤트 루프와 비동기 콜백을 통해 한 번에 여러 작업을 처리한다.

좀더 자세히 살펴보자면, 자바스크립트는 한 번에 하나의 콜 스택(call stack)과 힙(heap)을 가지는데, 이 스택에 작업이 남아 있을 경우 스레드는 앞서 살펴본 'blocking'상태가 될 것이다.

하지만 여러 작업의 빠른 처리를 위해 공간을 만들어 일단 받은 요청 쌓아두고, 그와 동시에 요청들을 처리하면 어떨까?

콜백 큐로 요청을 쌓아둘 공간을 두고, 콜 스택에서 요청을 처리하는 구조가 바로 비동기 Asynchronous 콜백이다.

이벤트 루프는 위의 콜 스택과 콜백 큐의 상태를 감시하여, 콜 스택이 비었을 때 큐의 첫 번쨰 콜백을 스택에 쌓아 실행할 수 있도록 해주며 효율적인 일 처리를 가능하게 한다.

non-blocking I/O

프로세스가 blocked 됐다는 것은 작업이 중단되었다는 뜻.

프로세스가 읽기 작업을 요청하면 운영체제가 읽기를 시작하며 프로세스를 block하게 되는데, 이때 요청한 작업이 종료될 때까지 해당 작업을 제외한 작업은 실행할 수 없게 된다.

block I/O는 요청이 적은 서비스에서는 최적의 성능을 내고 안정적이지만, 요청마다 스레드를 생성하므로 요처이 많은 상황에서는 성능이 떨어진다는 단점이 있음.

non-blocking은 프로세스가 블로킹 상태가 아니라는 것을 말하는데, 이는 한 작업을 진행 중에도 다른 작업을 동시에 진행할 수 있다는 것이다.

non-blocking I/O는 요청을 단일 스레드에서 처리하기 때문에 context-switching이 일어나지 않는다.

또한 CPU를 다른 프로세스에서 사용함으로서 I/O 대기시간을 줄이거나 활용할 수 있다.

따라서 i/o 환경에서 성능이 매우 좋다는 장점이 있다.

Nest.js

Node.js에 기반을 둔 서버사이드 웹 API 프레임워크

타입스크립트를 지운하며 자바스크립트의 최신 스펙을 사용한다.

최근 몇 년 동안 Node.js와 자바스크립트는 프론트엔드와 백엔드의 공용어가 되었다고 한다.

단일 언어로 프론트와 백엔드를 모두 개발할 수 있는 환경이 된 것인데, 이는 보다 효율적으로 개발에서의 의사소통이나 생산성을 관리할 수 있게 되었다는 말과 동일하다.

또한 Nest.JS는 서버 개발 시의 아키텍처를 누구든 비슷하게 설계하도록 아키텍처 문제를 해결하는데 중점을 두어 개발되었다.

좋은 구조로 어플리케이션을 작성해 프로젝트의 복잡성을 잘 관리하는 것을 목표로 하는 철학을 가지고 있다.

보통 express.js와 많이 비교하는데, Nest.js는 익스프레스를 품고 있어 익스프레스 기반의 미들웨어를 거의 대부분 사용할 수 있어 성능과 확장성이 좋고 유연하다는 장점이 있다.

참고 : https://diane073.tistory.com/260

[PostgreSQL] 아키텍처 및 쿼리 워크플로우

AVONADO — Tue, 10 Mar 2026 16:09:16 +0900

1. 프로세스 아키텍처 (Process Architecture)

PostgreSQL은 사용자의 요청을 처리하기 위해 여러 개의 프로세스를 사용 함

1-1. Postmaster (Daemon Process)

- 데이터 베이스 서버가 시작될 때 가장 먼저 실행되는 부모 프로세스

- 클라이언트의 연결 요청을 감시하고, 요청이 들어오면 새로운 'Backend Process'를 생성(fork)하여 연결을 넘겨줌

1-2. Backend Process

- 클라이언트와 1:1로 매핑되어 실제 SQL 쿼리를 실행하는 프로세스

- 클라이언트가 접속을 종료할 때까지 유지 됨

1-3. Nackground Processes

- 데이터베이스의 성능과 안정성을 유지하기 위해 뒤에서 묵묵히 일하는 프로세스들

- Writer(Checkpointer/Background Writer): 메모리에 있는 데이터를 주기적으로 디스크에 기록

- WAL Writer: 틀내잭션 로그(Write Ahead Log)를 디스크로 안전하게 옮김

- Autovacuum Launcher: 불필요해진 데이터(Garbage)를 정리하여 성능 저하를 막음

2. 메모리 아키텍처 (Memory Archiitecture)

데이터를 효율적으로 처리하기 위해 메모리는 공유 영역과 개별 영역으로 나뉨

2-1. Shared Memory : 모든 프로세스가 공통으로 사용하는 공간

- Shared Buffer : 디스크에서 읽어온 데이터 페이지를 보관하는 캐시 영역

- WAL Buffer : 디스크에 기록하기 전 트랜잭션 로그를 임시 저장

2-2. Local Memory : 각 Nackend Process가 자신만의 작업을 위해 할당받는 공간

- Work Mem : 정렬(sort)이나 조인(join)작업을 수행할 때 사용 됨

- Maintenance Work Mem : 인덱스 생성이나 진공(Vacuum) 작업 등 관리 업무에 사용 됨

3. 저장소 구조 (Storage Architecture)

데이터가 디스크에 불리적으로 어떻게 저장되는지를 결정

3-1. Page/Block : PostgreSQL 저장소의 기본 단위(보통8KB)이다. 실제 행(Row) 데이터가 이 페이지 안에 저장 됨

3-2. MVCC (Multi-Version Concurrency Control) : 동시성을 제어하는 핵심 기술. 데이터를 수정할 때 기존 데이터를 덮어쓰지 않고 새로운 버전을 생성함으로써, 읽기 작업과 쓰기 작업이 서로 방해받지 않게 함

쿼리 워크플로우

연결(Connection) : 클라이언트가 접속을 요청하면 부모 프로세스인 Postmaster가 이를 받아 자식 프로세스인 Backend Process를 생성(fork)함. 이 때부터 해당 클라이언트 전용 통로가 생기는 것임
구문 분석(Parser) : 사용자가 보낸 SQL 문장에 오타가 없는지, 문법에 맞는지 검사하여 분석 트리(Parse Tree)를 만듦
재작성 (Rewrite) : 뷰(View)나 룰(Rule) 시스템을 적용하여 쿼리를 더 단순하거나 구체적인 형태로 변형
최적화 및 계획(Optimizer/Planner) : 핵심 단계. 통계 정보를 바탕으로 인덱스를 쓸지, 테이블 전체를 읽을지 결정하여 가장 비용이 적은 실행 계획 세움
실행 (Executor) : 계획에 따라 데이터를 가져옴
1. Shared Buffers(공유 메모리)에 찾는 데이터가 있는지 확인
2. 없으면 디스크에서 읽어와 메모리에 올림
3. 데이터를 수정한다면 WAL Buffers에 로그를 먼저 남기고 데이터 변경

잘 안 와닿아서 개인적으로 더 알아본 단계 설명

재작성 단계

active_users 라는 이름의 view가 있고 사용자가 쿼리문으로 "select * from active_users" 를 날린 경우 내부적으로는 "select * from users where status == 'active'" 를 실행해서 결과를 사용자에게 보여줌

최적화 단계

PostgreSQL의 옵티마이저는 비용 기반 최적화(CBO, Cost-Based Optimization) 방식 사용

비용은 쿼리를 실행할 때 예상되는 CPU 사용량과 디스크 I/O 등을 숫자로 계산한 값!

상세 워크플로우

경로 생성(Path Generation): 데이털르 가져올 수 있는 모든 가능한 경로 탐색
1. ex) 인덱스를 탈지, 그냥 처음부터 끝까지 풀스캔할지, 어떤 알고리즘을 사용할지 등
비용 계산(Cost Estimation): 각 경로에 대해 수치를 매김. DB가 미리 수집해둔 통계정보를 참조
1. ex) 이 테이블은 데이터가 100만 건이니까 인덱스가 효율적이다, 이 조건은 결과가 1건만 나오겠네 등
최적의 계획 선택(Plan Selection): 계산된 비용 중 가장 낮은(가장 빠른) 경로를 최종 실행 계획(Plan Tree)으로 확정

[ADsP] 3과목 1.통계 분석 - 분포의 특성

AVONADO — Thu, 22 Jan 2026 21:05:35 +0900

집중화 경향
- 집중화 경향은 관찰된 자료들이 어디에 집중되어 있는지를 나타낸 것으로, '산술평균','중앙값','최빈값' 등이 있음
최빈값(Mode)
- 자료의 분포에서 빈도수가 어느 곳에 가장 많이 모여 있는가를 나타냄
- 질적 자료, 양적 자료(이산형, 연속형)에서 모두 확인할 수 있음
중앙값(Median)
- 숫자로 표현되는 양적 자료에만 사용되며, 수치 자료들을 순서대로 나열했을 때 가장 가운데 위치하는 값
- n개의 값이 있을 때 (n+1)/2번째로 큰 값을 찾는 것
- 중앙값 크기는 큰 순서대로 정렬해서 계산하든 작은 순서대로 정렬해서 계산하든 동일함(당연함)
산술평균(Mean)
- 집중화 경향에서 가장 많이 쓰이는 대푯값, 간단하게 '평균'이라고 지칭되기도 함
- 양적 자료에만 사용되며 기술통계학과 추론통계학에서도 매우 중요한 역할을 함
집중화 경향의 대푯값 위치와 특징
- 중앙값 : 극단적인 관찰값의 영향을 거의 받지 않음
- 산술평균 : 수학적 연산이 가능하여 통계에 널리 사용됨
- 최빈값 : 양적 자료와 질적 자료에 활용 가능, 분포가 정규분포가 아닌 경우에 신뢰할 만한 대푯값이 아님

[ADsP] 1.통계학의 정의

AVONADO — Tue, 13 Jan 2026 22:05:58 +0900

티스토리 오랜만인데..핑계가 여러개 있다죠

1.연말

2.연초

3.최근 AIBT 자격증 셤 봄

4.회사일 바쁨

ㅎㅎ;;

(1) 통계학의 정의

- 통계학이란 불확실한 상황에서 현명한 의사결정을 하기 위한 이론과 방법의 체계이며 자료의 수집, 분류, 분석과 해석의 체계를 갖는다.

- 총계학은 매일 발표되는 일기예보, 물가, 실업률, GNP 등과 같은 경제 통계, 야구 시합의 승률 예측 조사, 대학 진학 시 수능성적의 분포와 합격선, 복권의 당첨 확률 계산, 새로운 치료계의 임상실험 결과 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.

(2) 모집단과 표본

- 모집단 : 연구자의 관심이 되는 모든 개체의 집합, 크기가 천차만별

예) 우리나라 남성 키가 연구 대상이라면 수천만 명, 우리 가족이라면 매우 적은 수

- 표본집단 : 모집단에서 조사 대상으로 채택된 일부

예) 우리나라 남성 키를 한 번에 조사하기 어려우므로, 나이대별 표본을 추출하여 연구

- 모수 : 모집단의 특성을 수치로 나타낸 것

- 통계량 : 표본집단의 특성을 수치로 나타낸 것

(3) 통계학의 종류

기술통계학 : 집단의 특성을 파악하는 통계학
- 자료수집, 자료정리, 자료해석의 과정을 통하여 모집단 또는 표본집단의 특성 파악
추리통계학 : 표본집단의 특성으로 모집단의 특성을 규명하는 통계학
- 모집단에서 뽑은 표본을 분석하여 이를 기초로 모집단의 특성을 규명하는 통계학
추리통계학은 모집단에 대한 가정으로 추론하는 모수통계학과 모집단에 대한 가정이 선행되지 않는 비모수통계학으로 구분
- 모수통계학 : 연속적 자료형 사용 됨
- 비모수통계학 : 질적 자료, 수량적 자료, 빈도수 등 비연속적 자료형 사용 됨
모수통계학 : 모집단의 분포모양이 정규분포라는 가정과 활용될 자료가 연속형이어야 한다는 가정을 지님
비모수통계학 : 모집단의 정규성 가정이 필요하지 않으며 심지어 표본의 크기가 충분하지 않아도 활용 가능하며 질적 자료 및 비연속적 자료(빈도수 등)를 활용하여 사용함
- 편리성 : 모수통계학 < 비모수통계학
- 신뢰성 : 모수통계학 > 비모수통계학
- 활용성 : 모수통계학 > 비모수통계학

(4) 자료의 종류

- 통계학에서의 자료는 변수(Variable, var)로 표현되며, 변수란 '측정 결과와 조사 대상에 따라 다른 값으로 나타날 수 있는 특성 혹은 속성'을 뜻함

- 변수는 비정형 데이터를 다루는 질적 변수(Qualitative var)와 정형데이터를 다룰 수 있는 양적 변수(Quantitative var)로 구분이 가능하며, 양적변수는 이산적 변수(Discrete var)와 연속적 변수(Continuius var)로 구분 가능

질적 변수(Qualitative var) : 정교, 성별, 직업 등 속성을 수치로 나타내기 어려운 변수
양적 변수(Quantitative var) : 점수, 통조림 용량, 기업 매출 등 수치로 나타낼 수 있는 변수
- - 이산적 변수(Discrete var) : 세대 수, 학생 수, 휴대폰 판매 수 등과 같이 정수값인 변수
  - 연속적 변수(Continuius var) : 길이, 키, 몸무게, 온도 등 연속적인 실수값인 변수

- 표본조사나 실험을 실시하는 과정에서 추출된 원소들이나 실험 단위로부터 주어진 목적에 적합하도록 관측해 자료를 얻는 것을 측정이라고 한다.

- 측정 방법은 크게 명목척도(Nominal scale) , 서열척도(Ordinal scale) , 등간척도(혹은 구간척도, Interval scale ), 비율척도(Ratio scale)로 구분

명목척도(Nominal scale) : 가장 낮은 수준의 변수, 단순한 구분 기호
- 예) 성별, 종교, 출생지, 자녀 유무, 운동선수의 번호 등
서열척도(Ordinal scale) : 측정 대상 간 순서를 매기기 위한 변수
- 예) 석차, 선호도 등
등간척도(Interval scale) : 측정 대상의 순서, 순서 사이의 간격을 알 수 있는 변수
- 예) 온도, 지능지수, 대학 학년 등
비율척도(Ratio scale) : 등간척도의 특성과 측정자료간의 비유 계산이 결합된 개념
- 예) 연봉, 월급, 거리 등