7 주차
이번 주는 오랜만에 다시 주 5일 근무로 돌아왔고, 정말 바쁘게 보낸 한 주였습니다.
노후(?)되었다는 의견에 단체 사진 촬영도 한강에서 하였구여, 최근에 주 1회만 들어오던 간식이 주 2회로 변경되면서 풍족한 간식으로 에너지 보충도 하면서 근무할 수 있었습니다.
특히 7 주차 인턴생활에서 가장 기억에 남은 것을 이제부터 알려드리겠습니다!!
MongoDB Day Seoul 2022
10월 19일 위에 나와있는 장소로 출근을 했습니다.
바로바로 MongoDB 오프라인 컨퍼런스에 참가하기 위해서입니다!!
클라우드 팀의 백엔드 파트가 전부 참여하였고, 9시 30분부터 길게 줄을 서서 출입 통제를 받았습니다.
코로나19 이후로 처음으로 오프라인으로 진행해서 그런지 사람이 정말 많이 왔습니다.
(제가 생각한거 이상으로 너무 많은 사람이 와서 당황했습니다... )
온라인 컨퍼런스는 들어본 적 있지만, 오프라인 컨퍼런스는 처음이라 상당히 기대가 되었습니다.
컨퍼런스에는 MongoDB 관계자들 뿐만 아니라, AWS, NAVER, 인프랩 직원등 다양한 사람들이 와서 MongoDB 사용 경험과 장, 단점들을 이야기해주었습니다.
(물론 때론, 졸리고 지루한 순간들도 있었지만) 강연들이 너무 알차고 도움이 많이 되었던 것 같습니다.
한 가지 아쉬웠던 점은 MongoDB의 다양한 기술들을 다채롭게 다루기 보다는 Atlas Search 위주로 다루었다는 것입니다.
그래도, 실제 MongoDB를 사용하고 있는 기업들의 활용법이나 실제 후기를 생생하게 직접 들을 수 있어서 좋았습니다.
점심은 MongoDB에서 정말 고급스러운 도시락을 제공해주셨습니다.
(물도 맛있더라구요~🤩)
또 다양한 회사의 굿즈도 알차게 챙겼습니다!!
아! 그리고 컨퍼런스 종료 이후에는 상품 추첨식이 있었는데, 느낌은 좋았으나 상품을 타지 못했습니다... 🥶
끝나고는 제가 맨날 혼자서 출근하던 3호선 루트를 다같이 이용하면서 회사로 오니까 기분이 색다르고 좋더라구요~
저의 첫 오프라인 컨퍼런스 였는데 정말 유익하고 즐거웠습니다!
다음에도 또 가고 싶더라니까요~🔥
용어 정리
이번에는 MongoDB 컨퍼런스 중간 중간 들었지만 잘 몰랐고 헷깔렸던 단어나 개념을 정리하는 시간을 가져보겠습니다.
WiredTiger
대부분의 강연자들이 이것으로 인해 MongoDB가 성장하였고, 지금의 위치까지 오겠되었다고 해서 가장 궁금했던 내용입니다.
- MongoDB에서 지원하는 있는 Default Storage Engine
- 이전에는 동시성문제, 캐시 기능 부재로 MongoDB의 범용적 사용에 문제
- Document-Level의 Concurrency를 사용
- Hazard-Pointer나 Skip-List와 같은 기술을 사용
- RDBMS가 사용하고 있는 데이터 파일 압축, 암호화 기능 모두를 가지고 있기에 RDBMS가 가지고 있는 모든 고급 기능을 지원
Sharding(샤딩)
데이터나 Table이 많아질 경우 관리의 어려움 이슈를 해결하기 위한 방법입니다.
그러나, 프로그래밍과 운영의 복잡도가 올라가기에 최대한 피하거나 지연하는 것이 좋다고 하네요
- 같은 Table 스키마를 가지는 데이터를 다수의 데이터베이스에 분산하여 저장하는 방식
- 즉, 데이터를 여러 조각으로 나누어 저장하는 기술
레플리카 셋
쿠버네티스를 경험하였을 때, 다루었던 용어인데 MongoDB 컨퍼런스에서도 종종 언급되다 보니 궁금하였습니다.
결론적으로는 유사한 의미이더라구요
- DB 노드의 장애가 발생하거나, DB에 문제가 발생하는 경우에도 빠르게 장애에 대응해서 복구하는 시간을 줄여서 고가용성 환경을 제공
- 인스턴스에 문제가 생겼을 경우, 레플리카 셋의 구성원 중의 하나인 복제 노드가 장애 노드를 즉시 대체 가능
- 어떤 상황에도 클라이언트와 DB와의 통신은 지속적으로 동작할 수 있도록 구성
클러스터
- 데이터를 저장하는 서버 그룹
- 여러 대의 컴퓨터를 네트워크를 통해 연결하여 하나의 단일 컴퓨터처럼 동작하도록 제작 가능
인스턴스
- 로컬 또는 클라우드에서 특정 소프트웨어를 실행하는 단일 머신
- MongoDB에서는 데이터베이스로 총칭
MongoDB Atlas
MongoDB에 계속 뒤에 거슬리게(?) Atlas라는 용어가 따라 붙어서 찾아보았습니다.
- MongoDB를 설계한 사람들이 만든 모든 것을 관리하는 클라우드 데이터베이스
- AWS, Azure, GCP를 통해 배포에 관한 모든 것을 통합 관리
Apache Lucene
- 자바로 개발된 오픈소스 정보검색 라이브러리
- 소프트웨어 라이브러리로, 루씬 설치 후 사용자가 해당 라이브러리를 이용해 검색서비스 및 어플리케션을 구현
- Full Text를 단어로 쪼개는 방법(Analyzer)을 제시하면 알아서 Index를 구성해주고 빠른 결과를 얻을 수 있음
이번에는 비록 간단하게 용어 정리를 통해 개념을 잡았지만, 추후에는 조금 더 깊게 공부하는 시간도 가져보겠습니다.
또, 위의 개념이 틀렸거나 조언해주고 싶으신 분들은 언제나 편하게 댓글로 말해주시면 감사하겠습니다!!🙇🏼
마치며..
평일에 컨퍼런스를 하다보니 못 갈줄 알았는데, 회사에서 적극적으로 가서 좋은 기술을 접하고 다양한 경험을 할 수 있도록 도와주어서 정말 알차고 뜻깊은 한 주를 보낸 것 같습니다!
