가상 쓰레드 정리하는 방법✅ 메모리 비용을 처리하기 위해 어떤식으로 접근 했는가→ Spring Context의 메모리를 직접 사용하는 방식은 장기적으로 부담이 된다고 판단해, 대신 Redis 기반 In-memory Cache를 도입해 메모리 관리를 분산시켰습니다. 특히 읽기 빈도가 높고 데이터 변경 가능성이 낮은 영역에 대해서는 Spring Cache를 함께 적용해, DB 조회를 줄이고 전체 시스템 부하를 분산하는 방식으로 접근했습니다. ✅ Spring Boot Annotation→ @Data@Getter, @Setter, @RequiredArgsConstructor, @ToString, @EqualsAndHashCode 어노테이션을 모두 가짐 → @ SpringBootApplication애플리케이..

Java 버전별 특징🔧 Java 8✅ 람다 표현식 (Lambda Expression)→ 함수를 간단한 식으로 표현해, 익명 클래스나 반복 로직을 더 간결하게 작성할 수 있음list.forEach(s -> System.out.println(s)); ✅ Stream API→ 컬렉션 처리에서 반복문 대신 선언적 방식(map, filter, reduce 등)으로 데이터 흐름을 처리할 수 있음list.stream().filter(s -> s.length() > 3).collect(Collectors.toList()); ✅ Optional 클래스→ null 처리 안전성을 높이기 위해 도입된 객체 래퍼 클래스→ NullPointerException 방지에 도움이 됨Optional name = Optional...

2025년 3월에 대학원에 입학해서 이제 막 1학기를 마무리하고 여름방학이다 .입학 전에는 퇴근 후 온전히 나만의 시간이 있었지만, 그게 얼마나 소중한 시간이었는지 알지 못했다. 당연하게 여겼던 것 같다.대학원에 다니기 시작하면서, 회사와 병행하느라 힘든 날을 보냈고, 방학 때 입학 전처럼 여유로운 삶을 다시 누리니 감사함을 느끼는 중이다. ☀️ 여름방학이라고 마냥 쉬는 건 아님 물론 방학이라고 해서 아무것도 안 하는 건 아니다.논문을 쓸 수 있는 조건 중 하나가 TOEIC 점수 취득인데, 그 요건을 충족하기 위해 이번 여름방학을 활용하고 있다.막 엄청 열심히 하는 건 아니지만, 그래도 나름대로 꾸준히 하고 있는 중이다. 여름학기를 수강하는 분들도 있는데, 대부분 빨리 졸업하고 싶은 사람들이 선택하는 듯..

오늘은 데이터 분석의 기본 EDA(Exploratory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석) 에 대해 스터디한 내용을 정리해보려고 해요.단순히 그래프 몇 개 그리는 게 아니라, 데이터의 상태를 꼼꼼히 점검하고, 인사이트를 얻는 과정이라는 걸 다시 한 번 느꼈습니다. 1. Basic Analysis 코드 정리데이터를 받으면 가장 먼저 실행하는 기본 코드들! 아래 코드들은 판다스 DataFrame을 기준으로 설명합니다.df_train.head() # 상위 5개 행 출력df_train.tail() # 하위 5개 행 출력df_train.shape # (행 개수, 열 개수) 출력df_train.info() # 각 열의 데이터 타입과 결측..

Apache Airflow는 복잡한 데이터 워크플로우를 자동화하는 데 매우 유용한 도구입니다. 이 글에서는 Airflow의 Task Group을 효과적으로 활용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. Task Group이란?Task Group은 여러 태스크를 논리적으로 묶어주는 역할을 합니다. 이를 통해 복잡한 워크플로우를 더 작은 단위로 나누어 관리할 수 있습니다. Task Group 내의 태스크들은 순차적 또는 병렬로 실행될 수 있으며, >> 또는 >>> 연산자를 사용하여 태스크 간의 종속성을 정의할 수 있습니다. 2. Task Group의 사용 방법Step 1: TaskGroup 객체 생성여기서 dag은 이미 정의된 DAG 객체입니다. from airflow.models import TaskGroup..

Airflow에서 다수의 고객사에 대해 각각 배치를 수행하는 경우, "고객사 간은 병렬로 처리하면서, 고객사 내부의 작업은 순차로 실행"되는 구조가 필요할 수 있습니다. ✨ 목표 시나리오고객사별 작업 목록1 번 고객사에 1,2,3,4 작업이 대기중이다.13 번 고객사에 10,20 작업이 대기중이다. 14 번 고객사에 100,200 작업이 대기중이다. { 1: [1, 2, 3, 4], 13: [10, 20], 14: [100, 200],} 기대 실행 구조1번 고객사의 첫번째 작업과 13번 고객사의 첫번째 작업과 100번 고객사의 첫번째 작업을 병렬처리 한다.각 고객사의 첫번째 작업이 끝나면 고객사별 다음 작업을 순차적으로 실행한다.Company_Batch_1_1 ➞ Company_Batch..

📘 문제 1. 다음 중 append() 함수에 대한 설명으로 옳은 것은 무엇인가요?A. 새로운 행렬을 생성한다B. 리스트에 이름을 붙인다C. 벡터에 새로운 값을 삽입한다D. 행렬을 전치(transpose)한다 더보기C. 벡터에 새로운 값을 삽입한다 x append(x, 99, after = 2) # [1] 1 2 99 3 📘 문제 2. 아래 코드의 실행 결과로 올바른 것은 무엇인가요?fruit A. "orange"B. 3C. "3"D. 오류 발생 더보기B. 3 출력 결과orange 3 📘 문제 3. 다음 중 matrix(1:6, nrow = 2, byrow = TRUE)의 결과로 올바른 것은?A. [,1] [,2] [,3][1,] 1 3 5[2,] 2 ..

요즘 Airflow를 쓰면서 하나하나 세팅을 직접 해보고 있는데,그 중에서도 "사용자마다 볼 수 있는 DAG을 제한하고 싶다"는 니즈가 생겼다.그리고 아예 REST API로 계정도 자동으로 만들 수 있게 해보자! 라는 마음으로 삽질 시작! 🔐 사용자별 DAG 권한 제어는 어떻게 하지?Airflow는 Roles라는 개념으로 사용자 권한을 나눈다.기본적으로는 다음과 같다:Admin: 모든 DAG, 모든 권한 가능User: 할당된 DAG만 볼 수 있음(추가로 Viewer, Op, 커스텀 Role도 만들 수 있음)DAG에 접근 제어를 하려면 DAG 파일에 아래처럼 access_control을 명시해주면 된다. # dag_example.pyaccess_control = { "example_dag_id": ..