AWS LAMBDA를 활용한 Account Helth Event 발생 정보 슬랙 전송(2)
AWS Lambda와 API Gateway를 연동해 Account Health Event를 슬랙에서 관리하는 방법을 소개했습니다. 슬래시 명령어로 완료 처리, 목록 조회, 삭제까지 수행하는 흐름을 설명했습니다.
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AWS Lambda와 API Gateway를 연동해 Account Health Event를 슬랙에서 관리하는 방법을 소개했습니다. 슬래시 명령어로 완료 처리, 목록 조회, 삭제까지 수행하는 흐름을 설명했습니다.

Polars는 Pandas와 비슷한 인터페이스를 유지하면서도 Rust 기반 최적화로 대용량 데이터 처리 성능을 높였습니다. Lazy Execution과 멀티코어 활용으로 로컬 환경에서도 빠른 전처리와 분석을 기대할 수 있습니다.

Spark의 개요와 주요 구성요소, 장점을 정리한 글입니다. 대용량 데이터 처리에서 Pandas보다 Spark가 더 적합한 성능 사례도 비교했습니다.
![[BigData] Spark 개요 정리](https://bespin-wordpress-bucket.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/wp-content/uploads/2025/03/image-10.png)
TAG를 활용해 CSV 테이블 기반 영화 추천 서비스를 구현하고 RAG와 비교했습니다.\n정형 데이터에서는 TAG가 더 정확한 질의 처리와 비용 효율성을 보였습니다.

Pandas와 Spark 사이의 대체제로 Polars를 검토한 실무 적용 경험을 소개했습니다. Lazy API와 streaming으로 메모리와 실행 시간을 크게 줄인 사례를 공유했습니다.

ML 백엔드에서 Python의 느린 실행 속도를 줄이기 위한 최적화 팁을 공유했습니다. 특히 GC, list, numpy 같은 요소가 응답시간에 미치는 영향을 사례와 함께 설명했습니다.
