How We Pipe Data
여러 저장소에 분산된 사용자·광고 활동 데이터를 Redshift로 통합하는 파이프라인을 소개했습니다. 컬럼형 저장, 빠른 적재, 수평 확장성을 핵심 선택 이유로 설명합니다.
#Redshift#pipeline
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How we pipe data
여러 국가의 유저 행동 및 광고 데이터를 다양한 저장소에서 수집하는 환경을 소개했습니다. 분석과 활용을 위해 분산 데이터를 한곳에 모으는 필요성을 설명합니다.
#MySQL#DynamoDB
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거울아거울아 스터디 - 7
거울아거울아 스터디 - 7
Python으로 MySQL에 접속해 CSV 데이터를 삽입·수정하고 조회 결과를 파일로 저장하는 방법을 학습했습니다. 실제 회사 DB에서 필요한 데이터를 쿼리로 추출하며 학습 내용을 적용했습니다.
#Python#MySQL
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허니스크린 포인트 시스템 마이그레이션을 위한 MySQL 성능 최적화
포인트 히스토리와 총 포인트 테이블을 통합해 일관성 있는 스키마를 구성했습니다. 포인트 타입별 분리와 단일 테이블 방식의 장단점을 검토했습니다.
#MySQL#DynamoDB
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AWS DynamoDB at Buzzvil
허니스크린의 포인트 시스템은 기존 MySQL RDS로 운영했습니다. 서비스 성장에 따른 요청 급증으로 데이터베이스 부하가 커진 맥락을 다룹니다.
#AWS#DynamoDB
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AWS DynamoDB at Buzzvil
포인트 요청 증가로 MySQL RDS 부하가 커진 문제를 다뤘습니다. 확장성이 높은 AWS DynamoDB 기반 포인트 시스템 설계를 소개합니다.
#AWS#DynamoDB
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쿠팡 파트너스
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#개발서적#프로그래밍
HBase Meetup - 비트윈에서 HBase를 사용하는 방법
비트윈은 채팅의 높은 쓰기 성능과 대량 로그 분석을 위해 HBase를 활용했습니다.\nMapReduce·MySQL 분석 흐름과 HBase 다중 행 트랜잭션 라이브러리 Haeinsa를 소개했습니다.
#HBase#Hadoop MapReduce
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비트윈이 사용자를 분석하는 방법
비트윈은 Access Log를 기반으로 사용자 행동을 집계하고 분석 플랫폼을 단계적으로 확장했습니다. 익명화와 시각화를 바탕으로 개인정보를 보호하며 의사결정과 실행으로 연결했습니다.
#Hive#HBase
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