데이터의 흐름을 바꾸는 마법: 효율적인 백엔드를 위한 스트리밍 데이터 처리 실전 가이드
1. 덩어리(Batch) 대신 흐름(Stream)을 선택해야 하는 이유 2. 언어별 스트리밍 처리, 어떤 도구를 선택할까? 3. 안정적인 데이터 파이프라인 설계를 위한 체크리스트 4. 실제 서비스에 적용하는 ‘스트리밍 API’ 시나리오 결론: 지속 가능한 백엔드 성장을 위하여
Node.js
복잡한 비즈니스 로직의 구원자: 현대적 워크플로우 엔진과 내구성 있는 실행(Durable Execution) 전략
1. ‘ stateless’의 한계와 새로운 도전 2. 내구성 있는 실행(Durable Execution)이란 무엇일까요? 3. 분산 트랜잭션의 해결사, 사가 패턴(Saga Pattern) 4. 언어별 최적의 도구 선택하기 (Java, Python, Node.js) 5. 설계 시 반드시 기억해야 할 ‘멱등성(Idempotency)’ 요약 및 마무리