📚 기술 스터디
내가 쓰는 기술을 깊게 정리합니다.
Apache Airflow 완전정복
DAG/Task/Operator 개념부터 스케줄링·운영까지.
🌊Apache Flink로 배우는 실시간 스트림 처리
마이크로배치 없이 이벤트를 즉시 처리하는 진정한 스트리밍 엔진 Apache Flink. 아키텍처·상태 관리·체크포인트·윈도·Flink SQL까지 원리부터 실전까지 정리합니다.
🏛️ClickHouse 핵심 원리
열 지향 OLAP 데이터베이스 ClickHouse의 아키텍처, MergeTree 엔진, 분산 설계, 쿼리 최적화까지 실무 관점으로 정리합니다.
📐분석 데이터 모델링
분석 목적의 데이터 모델링을 grain·fact·dimension·SCD 기초부터 Star/Snowflake/Wide table 선택, Metric Layer, dbt 심화 모델링, 품질 테스트, 성능 최적화, 운영까지 실무 중심으로 정리합니다.
🏗️DBA를 위한 데이터 플랫폼 용어
DBA·DB 플랫폼 엔지니어가 데이터 플랫폼 대화에서 자주 만나는 용어를 운영 관점으로 쉽게 정리합니다.
🏗️Data Platform Operations
데이터 플랫폼 운영자 관점에서 수집 계약, 데이터 품질, Lineage, 배치 파이프라인 운영, 비용 관리, 보안, 장애 대응을 실무 기준으로 정리합니다.
🧯Database Reliability Engineering
DBA와 데이터 플랫폼 엔지니어 관점에서 데이터베이스를 안전하게 운영하는 방법을 다룹니다. 가용성, 내구성, 성능, 비용, 백업/복구, 장애 대응, 용량 계획을 실무 운영 기준으로 정리합니다.
🔧dbt로 배우는 데이터 변환
ELT의 T를 담당하는 dbt(Data Build Tool)의 아키텍처, 모델 설계, 테스트, 배포까지 실무 중심으로 정리합니다.
🌐분산 시스템 이론과 운영 판단
분산 시스템의 핵심 이론(일관성 모델, CAP/PACELC, 합의 알고리즘, 분산 트랜잭션)을 데이터베이스와 스트리밍 플랫폼을 운영하는 엔지니어 시각에서 정리합니다.
🐳Docker 심화
컨테이너 기술의 핵심인 Docker를 내부부터 이해합니다. 아키텍처와 런타임 레이어, Dockerfile 최적화, 네트워킹과 볼륨, 보안 강화까지 실무에서 바로 쓸 수 있는 지식을 정리합니다.
🔍Elasticsearch 핵심 원리
역 인덱스, 분산 샤딩, 쿼리 실행 흐름까지 Elasticsearch의 내부 동작 원리를 실무 관점으로 정리합니다.
🐹Go 언어 완전정복
Kubernetes·Docker·Terraform·Prometheus가 모두 Go로 쓰였다. 고루틴·채널·인터페이스·에러 처리부터 표준 라이브러리와 테스트까지, 인프라 엔지니어가 꼭 알아야 할 Go의 핵심을 정리합니다.
🔗gRPC와 Protocol Buffers 완전정복
Google이 만들고 CNCF가 품은 고성능 RPC 프레임워크 gRPC. Protocol Buffers의 이진 인코딩 원리부터 네 가지 스트리밍 패턴, 인터셉터, 에러 처리, 실전 마이크로서비스 패턴까지 정리합니다.
📨Kafka 이벤트 스트리밍
이벤트 스트리밍 아키텍처부터 프로듀서·컨슈머 설계까지.
☸Kubernetes 완전정복
컨테이너 오케스트레이션을 바닥부터 운영까지.
🧊Lakehouse Table Formats
Lakehouse 아키텍처의 핵심인 테이블 포맷(Iceberg, Delta Lake, Hudi)의 내부 동작, 파일 레이아웃 최적화, 스키마 진화, 쿼리 엔진 연동, 운영 전략을 실무 중심으로 정리합니다.
🐧Linux 시스템 이해
컨테이너·가상화·고성능 시스템의 기반인 Linux 커널의 내부를 이해합니다. 커널 아키텍처부터 프로세스·메모리·파일시스템·네트워킹까지 인프라 엔지니어가 꼭 알아야 할 핵심을 정리합니다.
🐬MySQL Advanced Operations
DBA와 데이터 플랫폼 엔지니어 관점에서 MySQL 운영 내부 구조, 복제, 온라인 DDL, 백업·복구, 잠금, 연결 폭주, 업그레이드, 운영 대시보드를 실전 기준으로 정리합니다.
🐬MySQL 바이너리 로그 완전정복
MySQL binlog의 구조부터 복제·CDC 활용까지.
🐬MySQL 핵심 운영 원리
MySQL 인덱스, InnoDB 스토리지 엔진, 실행계획, 운영 성능 문제를 실무 관점으로 정리합니다.
🔭OpenTelemetry로 배우는 분산 관측성
OpenTracing과 OpenCensus를 통합한 CNCF 표준 관측성 프레임워크. 트레이스·메트릭·로그를 하나의 API로 계측하고 어느 백엔드로든 내보내는 방법을 처음부터 실전까지 정리합니다.
🕰️오케스트레이션 심화
데이터 파이프라인 오케스트레이션의 핵심 설계 원칙(DAG 경계, idempotency, dependency contract)부터 Airflow 운영 심화(scheduler, executor, metadata DB), backfill 안전장치, sensor, 실패 처리, 배포·테스트, metadata DB 운영, 운영 대시보드까지 실무 중심으로 정리합니다.
🐘PostgreSQL 완전정복
PostgreSQL의 아키텍처부터 성능 튜닝, 운영 패턴까지 DBA 관점으로 정리합니다.
🐘PostgreSQL Advanced Operations
DBA와 데이터 플랫폼 엔지니어 관점에서 PostgreSQL 운영 아키텍처, Vacuum/bloat, WAL·Checkpoint 튜닝, 논리 복제, 파티셔닝, 연결 관리, PITR, 운영 대시보드를 실전 기준으로 정리합니다.
📊Prometheus와 Grafana로 배우는 관측성
메트릭 기반 관측성 스택의 중심인 Prometheus의 아키텍처, PromQL, 알림 규칙, Alertmanager까지 실무 중심으로 정리합니다.
🐍Python 완전정복
Airflow·Spark·dbt 등 데이터 파이프라인 도구의 기반 언어이자 백엔드·스크립팅·ML까지 폭넓게 쓰이는 Python을 정독합니다. 기초 철학부터 비동기·타입 힌트까지 엔지니어가 실무에서 바로 쓰는 핵심만 정리합니다.
⚡Redis 핵심 원리
Redis 아키텍처, 자료구조, 지속성, 복제, 클러스터, 캐싱 운영 패턴까지 실무 관점으로 정리합니다.
🛡️데이터 보안과 컴플라이언스 운영
데이터 플랫폼과 운영 DB를 안전하게 다루기 위한 분류, 권한, 암호화, 개인정보 보호, 감사, 백업 보안, 규정 대응, 사고 대응을 운영 관점에서 정리합니다.
⚡Apache Spark 핵심 원리
DAG 실행 모델, RDD/DataFrame, 셔플 최적화부터 구조적 스트리밍까지 Apache Spark의 내부 동작을 실무 관점으로 정리합니다.
🧠SQL Performance Engineering
DBA와 데이터 플랫폼 엔지니어 관점에서 SQL 성능을 진단하고 개선하는 방법을 다룹니다. 지연 시간, 처리량, 카디널리티, 선택도, 실행계획, 인덱스, 조인, 느린 쿼리 분석, 검증 절차를 운영 기준으로 정리합니다.
🚨SRE 실전: 신뢰성 공학 운영
Site Reliability Engineering의 핵심 원칙을 DBA·데이터 플랫폼 엔지니어 시각에서 정리합니다. 에러 버짓, SLI/SLO/SLA, 번 레이트 알림, 토일 제거, 포스트모텀 운영까지 신뢰성 공학의 실무를 다룹니다.
🌊스트리밍 데이터 플랫폼
스트리밍 플랫폼의 핵심 설계 원칙(event time, watermark, late data)부터 Kafka 운영 심화(partition sizing, consumer lag, rebalance, retention), Schema Registry, Exactly-once 경계, 재처리 전략, Flink 상태 운영, 관측성, 장애 대응까지 실무 중심으로 정리합니다.
🏗️Terraform으로 배우는 Infrastructure as Code
Terraform의 HCL 문법과 Provider 생태계부터 State 관리, 모듈 설계, CI/CD 통합까지 인프라를 코드로 관리하는 방법을 실무 중심으로 정리합니다.
🔎취약점 수집 시스템 만들기
CVE/OSV 데이터 모델부터 증분 수집 전략까지.