[Volume 2][Chapter 05] Q&A - Githubissues

NW-study / system-design-interview

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[Volume 2][Chapter 05] Q&A #21

Open travelbeeee opened 4 months ago

travelbeeee commented 4 months ago

Chap 05

Gorilla Database
- 정보가 정말 너무 없다...
- 책에걸려있는주석

KKambi commented 4 months ago

모니터링 구조 예시

24 04 23

zziri commented 4 months ago

Chap 05

플링크 스트림 프로세싱 엔진?? (p.178)
- Apache Flink는 Kafka Streams 와 같은 스트림 처리 프레임워크 링크
냉동 저장소?? (p.183)
- 잘 사용하지 않는 데이터들을 '저전력 스토리지 서버'에 저장하기도 함 링크
결론 : 시각화 시스템과 경보 시스템은 사서 쓰자!

janeljs commented 4 months ago

p.175 push vs pull 모델 성능

풀 모델은 일반적으로 TCP를 사용
푸시 모델은 보통 UDP를 사용 → 푸시 모델의 지표 전송 지연이 더 낮다는 뜻
- 이에 대한 반론은 TCP 연결을 맺는데 드는 오버헤드가 지표 데이터를 전송하는 것에 비해 낮다는 것이다. → pull 모델은 UDP 못쓰나?

p.182 다운샘플링

pinpoint에서 샘플링하는 것도 다운샘플링?

p. 183

콜드스토리지 - 스플

meloncha commented 4 months ago

시계열 데이터베이스 (Time Series DB) 의 단점

INSERT와 SELECT에 최적화되어 DELETE나 UPDATE에 대한 기능이 상당히 제한된다.
시간에 따라 데이터를 오름차순으로 정렬하므로 임의의 시간으로 데이터를 읽고 쓰는 작업(Read/Write)은 성능이 떨어진다.
대량의 데이터가 쓰여지도록 최적화되어 DB에 부하가 걸린 경우 항상 최신의 데이터를 반환하지 못할 수 있다.

InfluxDB 핵심 기능

Continous Query (연속적인 쿼리) : 다운 샘플링을 일정 주기마다 실행
Retention Policy (보존 정책) : 오래된 데이터를 자동으로 삭제해주는 정첵