멘토 Pick! 25년 7월 마지막 주 아티클 모음

안녕하세요 여러분!
이번 주도 카카오 출신 멘토님께서 이번 주에 직접 선정한 아티클을 공유드립니다!

멘토's Pick에서 트렌디한 인사이트를 놓치지 마세요! 🚀

🤔 들어가기 전에 알아두면 좋습니다!

• 대부분 아티클은 영문으로 제공됩니다. 영문 글을 읽을 때 크롬 번역 플러그인을 쓰면 읽기가 불편하나, 크롬 플러그인 하나를 설치하면 한국어를 읽듯이 좀 더 쉽게 영어 아티클을 읽을 수 있습니다. Trancy Chrome 플러그인을 설치 후 더 쉽게 읽을 수 있습니다.
• 아티클을 읽고 어떤 점을 더 고민해 보고, 생각해 보면 좋을지 제시해 주시는 멘토님의 Comment도 잘 활용해 보시면 좋습니다!

💡무신사 쿠폰 시스템, DB 성능 64% 개선으로 기술 부채를 갚다

• 자사의 쿠폰 시스템 DB 성능을 개선한 방법을 비효율적인 쿼리 분석부터 인덱스 최적화, 테이블 설계 개선, 쿼리 리팩토링까지 자세하게 설명합니다.

💌 멘토님의 Comment
: 시스템을 오래 운영하다 보면 누구나 기술 부채를 만나게 됩니다. 특히 데이터베이스 성능 문제는 한 번 쌓이면 쉽게 해결하기 어렵고, 기존 데이터를 유지한채로 구조를 변경하는건 정말 쉽지 않은 문제입니다. 성능튜닝을 근본적으로 해결하려면 단순히 CPU, Memory등 인프라 자원을 추가하는 게 아니라 원인을 명확히 분석하고 정확히 어디서 성능 저하가 생겼는지 파악해 접근해 정확한 진단을 하고 적절한 처방이 필요합니다.

 

지금 운영 중인 서비스에서도 데이터베이스 성능 문제로 고민하고 있다면, 이 글을 통해 무신사가 선택한 전략과 개선 과정을 참고해 기술 부채를 해결할 수 있는 힌트를 얻어 보시길 바랍니다.

💡37 Things I Learned About Information Retrieval in Two Years at a Vector Database Company

• 벡터 검색을 실제 현장에서 활용하며 얻은 교훈들을 정리한 글입니다. 
• 벡터 데이터베이스의 실질적인 동작 방식부터 자주 오해하는 개념, 다양한 임베딩 타입, 하이브리드 검색 등 기술적 경험을 공유합니다.

💌 멘토님의 Comment
: 요즘 '벡터 DB'나 '벡터 검색'이란 말이 자주 보이는데, 솔직히 정확히 어떤 기술인지 잘 모르고 넘어가는 경우가 많습니다. 간단히 말하면 벡터 검색이란 텍스트나 이미지 같은 데이터를 숫자 형태(벡터)로 변환해 비슷한 데이터를 빠르게 찾아주는 검색 방식입니다.

 

예를 들면, 벡터 검색은 정확도가 아니라 '유사도'로 데이터를 찾기 때문에 '비슷하지만 엉뚱한 결과'가 나올 수도 있다는 거죠. 또한 벡터 DB라고 해서 벡터만 저장하는 게 아니라, 메타데이터나 원본 데이터도 같이 관리한다는 사실도 알려줍니다.

 

하지만 벡터 검색이 모든 경우에 적합한 건 아닙니다. 예를 들어 ‘수도꼭지 고치는 법’과 ‘수도꼭지 구매처’는 벡터상으로 유사하다고 판단될 수 있지만, 실제로 사용자가 원하는 내용은 전혀 다를 수 있습니다. 따라서 벡터 검색은 정확한 동작 방식을 알고 적절히 활용해야 합니다.

💡There is no memory safety without thread safety

• 최근 자주 언급되는 메모리 안전성 개념을 다루면서, 단지 메모리 관리만 잘 한다고 끝나는 문제가 아니라 스레드 안전성도 함께 고려해야 진정한 메모리 안전성이 확보된다고 설명합니다.
• 특히 Go 언어에서 data race를 통해 메모리 안전성이 깨질 수 있는 실제 사례를 코드로 직접 보여줍니다. 

💌 멘토님의 Comment
: 보통 메모리 안전성은 메모리만 잘 관리하면 된다고 생각하기 쉽습니다. 하지만 여러 스레드가 동시에 같은 메모리에 접근하면서 생기는 문제도 메모리 안전성을 위협할 수 있습니다.

 

Go는 메모리 안전한 언어로 알려져 있지만, 실제로는 데이터 레이스 상황에서 예상치 못한 방식으로 메모리가 깨질 수 있다는 점을 보여줍니다. 반면 Java는 비슷한 상황에서도 언어 차원에서 명확히 정의된 동작을 보장하기 때문에 이러한 문제가 없습니다. Rust는 아예 언어 차원에서 data race 자체를 방지하도록 설계되었습니다.

 

이렇게 언어마다 메모리 및 스레드 안전성을 보장하는 방식이 다르다는 점을 이해하면 개발자가 언어를 선택하거나 시스템을 설계할 때 좀 더 정확한 판단을 할 수 있습니다. 특히 Java를 사용하는 개발자라면, 왜 Java가 data race 상황에서도 상대적으로 안정적인지 이해하는 좋은 계기가 될 수 있을 것 같습니다.

 

현재 사용하는 언어나 프레임워크는 메모리나 스레드 문제로부터 얼마나 안전한지, 그리고 그 안전성이 보장되는 방식이 무엇인지 점검해 보면 좋겠습니다.

깊이 있는 인사이트와 현실적인 조언이 담긴 멘토님들의 인터뷰와 커리어 성장 콘텐츠가 데브클럽에서 정기적으로 업데이트되고 있습니다.

실력 있는 현직 개발자 멘토들과 직접 소통하고, 생생한 실무 노하우와 커리어 성장 전략을 배워보세요!

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