일본 치바현's blog

🔹 분산 데이터베이스(Distributed Database)란?1. 분산 데이터베이스의 정의분산 데이터베이스(Distributed Database, DDB)는 여러 개의 독립적인 데이터베이스를 네트워크로 연결하여 하나의 시스템처럼 동작하도록 구성된 데이터베이스 시스템입니다.이러한 시스템은 대규모 데이터 처리, 고가용성(High Availability), 확장성(Scalability)을 보장하기 위해 사용됩니다. ✅ 분산 데이터베이스의 주요 특징: 데이터가 여러 노드(서버)에 분산 저장됨 사용자에게는 하나의 데이터베이스처럼 보임 노드 간 데이터 동기화 및 일관성 유지 필요 성능 향상을 위한 샤딩(Sharding) 및 복제(Replication) 지원 클라우드 환경에서 필수적인 데이터베이스 아키..

🔹 TDD란?1. TDD의 정의테스트 주도 개발(TDD, Test-Driven Development)은 코드를 작성하기 전에 테스트를 먼저 작성하고, 해당 테스트를 통과하기 위해 최소한의 코드를 구현하는 소프트웨어 개발 방법론입니다. 이를 통해 코드의 품질과 유지보수성을 향상시키며, 소프트웨어의 기능이 정확히 구현되었는지 검증할 수 있습니다. ✅ TDD의 주요 목적: 코드 작성 전에 명확한 요구사항과 기대 결과를 정의하여 오류를 최소화 테스트를 통해 코드의 정확성과 안정성을 보장하여 유지보수성을 향상 테스트 자동화를 통해 개발 속도를 높이고 반복적인 검증 작업을 최소화 간결하고 효율적인 코드를 작성하여 소프트웨어의 성능과 가독성을 개선 개발자와 QA 팀 간의 협업을 강화하여 소프트웨어의 신뢰..

🔹 OLAP(Online Analytical Processing)이란?1. OLAP의 정의OLAP(Online Analytical Processing, 온라인 분석 처리)는 대량의 데이터를 다차원적으로 분석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 데이터 처리 방식입니다.OLAP은 기업이 비즈니스 인텔리전스(BI, Business Intelligence)를 활용하여 효율적인 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. ✅ OLAP의 주요 특징: 대량 데이터 분석에 최적화 다차원 데이터 모델을 활용하여 심층적인 분석 가능 빠른 데이터 조회 및 시각화 지원 비즈니스 인텔리전스(BI)와 연계하여 의사결정 지원 📌 OLAP은 데이터 웨어하우스(DWH)와 함께 사용되며, 데이터 마트(Data Mart)와도 밀접한..

🔹 회귀 테스트란?1. 회귀 테스트의 정의회귀 테스트(Regression Testing)는 소프트웨어의 코드나 기능이 수정된 후에도 기존 기능이 예상대로 동작하는지 확인하기 위해 수행되는 검증 과정입니다. 이를 통해 코드 변경이 기존 기능에 부정적인 영향을 미치지 않았음을 보장하여 시스템의 안정성과 신뢰성을 유지할 수 있습니다. ✅ 회귀 테스트의 주요 목적: 코드 수정 후 기존 기능이 정상적으로 작동하는지 검증 코드 변경으로 인한 부작용과 새로운 결함을 조기에 발견 테스트 자동화를 통해 반복적인 검증 작업을 최소화하여 시간과 비용 절감 소프트웨어의 유지보수성과 재사용성을 향상하여 품질을 보장 사용자 경험과 시스템의 안정성을 유지하여 고객 만족도 개선 회귀 테스트는 ISO/IEC 29119 ..

🔹 OLTP(Online Transaction Processing)란?1. OLTP의 정의OLTP(Online Transaction Processing, 온라인 트랜잭션 처리)는 실시간으로 다수의 사용자가 데이터베이스에서 트랜잭션을 수행할 수 있도록 설계된 시스템입니다.✅ OLTP의 주요 특징: 빠른 응답 속도 (밀리초 단위의 빠른 처리) 다중 사용자 지원 (수천~수백만 명의 사용자 동시 처리) 짧고 빈번한 트랜잭션 실행 ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 보장 데이터 정합성 및 무결성 유지 📌 OLTP는 온라인 쇼핑몰, 은행 시스템, 예약 시스템 등 실시간 처리가 필요한 환경에서 필수적 🔹 OLTP vs OLAP(Online A..

🔹 버그 관리란?1. 버그 관리의 정의버그 관리(Bug Management)는 소프트웨어 개발 과정에서 발생한 결함을 식별, 추적 및 해결하여 시스템의 안정성과 품질을 유지하는 프로세스입니다. 이를 통해 버그로 인한 시스템의 오작동을 최소화하고, 사용자 경험과 제품 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. ✅ 버그 관리의 주요 목적: 소프트웨어의 결함을 신속히 발견하고 해결하여 시스템의 안정성 보장 버그의 우선순위를 설정하여 자원을 효율적으로 관리 버그의 발생 원인을 분석하여 재발을 방지 버그 추적 시스템을 통해 결함의 상태와 해결 과정을 명확히 기록 테스트 및 유지보수 과정에서의 협업을 강화하여 개발 생산성을 향상 버그 관리는 ISO/IEC 29119 국제 표준에서 권장하는 소프트웨어 테스트 절차..

🔹 데이터 마이닝(Data Mining)이란?1. 데이터 마이닝의 정의데이터 마이닝(Data Mining)은 대량의 데이터에서 의미 있는 패턴, 상관관계, 트렌드를 발견하는 기술입니다.빅데이터 시대에서 기업들은 데이터 마이닝을 활용하여 고객 행동 분석, 시장 예측, 사기 탐지 등 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. ✅ 데이터 마이닝의 주요 특징: 자동화된 데이터 분석 가능 머신러닝과 결합하여 고급 분석 수행 대량의 데이터를 기반으로 패턴을 식별 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 의사결정 지원 📌 데이터 마이닝은 데이터 웨어하우스, AI, 머신러닝과 밀접한 연관이 있음 🔹 데이터 마이닝 vs 전통적 데이터 분석구분데이터 마이닝전통적 데이터 분석목적패턴 및 트렌드 발견기존 데이터 요약데이터 유..

🔹 테스트 커버리지란?1. 테스트 커버리지의 정의테스트 커버리지(Test Coverage)는 소프트웨어 테스트가 전체 시스템의 코드와 기능을 어느 정도까지 검증했는지를 측정하는 지표입니다. 이를 통해 테스트가 누락된 영역을 식별하고, 소프트웨어의 품질과 안정성을 보장할 수 있습니다. ✅ 테스트 커버리지의 주요 목적: 테스트의 완전성과 정확성을 평가하여 소프트웨어의 신뢰성 보장 테스트가 포함된 코드와 기능의 비율을 측정하여 검증 범위를 최적화 테스트가 누락된 영역을 식별하여 잠재적인 오류를 사전에 발견 테스트 계획의 효율성을 높이고 유지보수 비용을 절감 테스트 자동화를 통해 반복적인 작업을 최소화하고 테스트의 일관성 유지 테스트 커버리지는 ISO/IEC 29119 국제 표준에서 권장하는 소프..

🔹 데이터 마트(Data Mart)란?1. 데이터 마트의 정의데이터 마트(Data Mart)는 데이터 웨어하우스(DWH)에서 특정 부서(예: 영업, 마케팅, 인사 등)의 요구에 맞게 데이터를 추출하여 저장한 작은 규모의 데이터 저장소입니다. ✅ 데이터 마트의 주요 특징: 특정 비즈니스 부서(영업, 마케팅, 인사 등)에 최적화 데이터 웨어하우스보다 작은 규모로 빠른 성능 제공 OLAP(Online Analytical Processing) 환경 지원 사용자가 쉽게 접근하고 분석할 수 있도록 설계 📌 데이터 마트는 데이터 웨어하우스의 서브셋(Subset)으로, 부서별 맞춤형 데이터 분석을 지원 🔹 데이터 마트 vs 데이터 웨어하우스(DWH)구분데이터 마트(Data Mart)데이터 웨어하우스(..

🔹 테스트 케이스 설계란?1. 테스트 케이스 설계의 정의테스트 케이스 설계(Test Case Design)는 소프트웨어의 특정 기능이나 프로세스를 검증하기 위해 필요한 입력값, 실행 조건 및 예상 결과를 체계적으로 정의하는 프로세스입니다. 이를 통해 시스템이 요구사항에 따라 정확히 동작하는지 검증하고, 오류와 결함을 조기에 발견하여 수정할 수 있습니다. ✅ 테스트 케이스 설계의 주요 목적: 시스템의 기능성과 성능을 검증하여 품질을 보장 다양한 입력값과 시나리오를 통해 경계 조건과 예외 상황을 검증 테스트의 일관성과 재현성을 유지하여 신뢰성 확보 테스트 자동화를 통해 반복적인 작업을 최소화하고 효율성을 극대화 테스트 결과를 명확히 문서화하여 이해관계자와 공유 테스트 케이스 설계는 ISO/IE..