전체 글185 [리눅스 마스터 1급] PART 02 리눅스 시스템 관리 - 02 장치 관리 📊 01~04번 핵심 개념 요약 (A-B-C)번호핵심 개념등급이유 및 출제 포인트01리눅스 커널의 본질A운영체제의 핵심인 커널의 역할(자원 독점 관리)을 정확히 이해하고 있는지 묻는 가장 근본적인 CS 문제입니다.04커널 컴파일 (make 타겟)AC언어 빌드 시스템의 정석인 Makefile 구조를 이해해야 합니다. clean, mrproper, distclean의 초기화 강도 차이를 묻습니다.03UNIX 계열 프린트 명령어 계보BSystem V 계열과 BSD 계열의 명령어 차이를 암기해야 합니다. 1급 필기 단골 문제입니다.02장치 파일(/dev/lp0)과 출력C모든 물리적 장치를 특정 디렉터리의 파일로 취급한다는 리눅스의 철학만 이해하면 풀 수 있습니다. 🔍 킬러 로직 Deep Dive1. [01번.. 2026. 3. 9. [리눅스 마스터 1급] PART 02 리눅스 시스템 관리 - 01 일반 운영 관리 📊 01~04번 핵심 개념 요약 (A-B-C)번호핵심 개념등급이유 및 출제 포인트01umask와 권한 연산A단순 뺄셈이 아닌 커널의 Bitwise 연산 원리를 묻는 킬러 문제입니다. 실무에서 신규 파일 권한 제어 시 필수입니다.03tar 압축 알고리즘 (z, j, J)ADE(데이터 엔지니어링) 관점에서 압축 알고리즘의 차이(속도 vs 압축률)를 아는 것은 파이프라인 성능과 직결됩니다.02Shadow 패스워드 (pwconv)B해시(Hash) 암호화와 리눅스 계정 보안의 진화 과정을 묻는 문제입니다.04tar 아카이빙 옵션 (r, t)B압축(Compression)과 아카이빙(Archiving)을 기술적으로 구분할 수 있는지 묻습니다.🔍 킬러 로직 Deep Dive1. [01번] umask: 단순 뺄셈이 .. 2026. 3. 9. [리눅스 마스터 1급] PART 01 리눅스 실무의 이해 - 03 네트워크의 이해 📊 01~04번 핵심 개념 요약 (A-B-C)번호핵심 개념등급이유 및 출제 포인트03서브넷 마스크 계산AAWS VPC 구성 등 실무에서도 필수이며, 계산식 문제는 무조건 나옵니다.02네트워크 상태 확인 명령어A게이트웨이, 라우팅 테이블 확인 명령어. 구형 명령어 함정이 도사리고 있습니다.01OSI 7계층 PDU 단위BCS 전공/네트워크 기본 상식입니다. 상위 계층부터 하위 계층 순서를 묻습니다.04네트워크 설정 파일 경로C완전히 구형 RHEL/CentOS 시절의 유물입니다. 실무 가치는 0에 수렴하지만 시험용으로 억지로 외워야 합니다. 🔍 '실무 vs 시험' 킬러 로직1. [02번] ⚠️ 실무에서는 절대 쓰면 안 되는 명령어들 (정답 ③)게이트웨이 주소를 확인하는 명령어를 찾는 문제입니다. 정답인 a.. 2026. 3. 9. [데이터 엔지니어링 디자인 패턴] 3.5 내결함성 - 체크포인터 패턴 1. 개요 및 필요성목적: 스트리밍과 같은 연속적 데이터 처리 워크플로에서 잡(Job) 중단 시, 이미 처리된 데이터를 중복 처리하지 않고 중단된 지점부터 다시 시작할 수 있는 복구 가능성을 보장합니다.패턴 #15 체크포인터: 추가 전용 로그(Append-only Log) 기반 시스템(예: 카프카)에서 특정 파티션이나 조직 구조가 없을 때, 다음에 무엇을 처리할지 파악하여 배치 파이프라인으로의 회귀를 방지하는 추적 메커니즘입니다.2. 구현 방식 (Implementation Strategies)구분내용관련 도구/예시프레임워크 기반프레임워크 자체에서 복원력 있는 객체 스토어에 진행 경과와 메타데이터를 저장합니다.Apache Spark, Apache Flink데이터 스토어 기반SDK를 사용하여 데이터 스토어 .. 2026. 2. 27. [데이터 엔지니어링 디자인 패턴] 3.4 필터링 - 필터 인터셉터 패턴 1부. 패턴 #14: 필터 인터셉터 (전체 요약)1. 문제 상황 (Problem)데이터 엔진(Spark 등)은 성능 최적화를 위해 여러 개의 필터 조건(A AND B AND C)을 하나로 뭉쳐서 처리합니다.만약 필터링 된 데이터가 갑자기 15%에서 90%로 급증했을 때, 엔진의 실행 계획만 봐서는 'A, B, C 중 어떤 조건 때문에 데이터가 버려졌는지' 구체적인 통계를 알 수 없습니다.2. 해결책 (Solution): 필터 인터셉터 (Filter Interceptor)엔진이 필터를 블랙박스처럼 처리하게 두지 말고, 필터링 과정을 가로채서(Intercept) 각 조건별로 통계를 남겨야 합니다.프로그래밍 API 방식: 필터 조건을 그냥 쓰는 게 아니라, 조건이 참일 때마다 카운터(누산기)를 1씩 올리는 로.. 2026. 2. 26. [데이터 엔지니어링 디자인 패턴] 3.3 지연 데이터 - 동적 지연 데이터 통합기 패턴 1부. 패턴 #13: 동적 지연 데이터 통합기 (전체 요약)1. 문제 상황 (Problem)앞선 정적 지연 데이터 통합기(패턴 #12)는 지연 데이터가 있든 없든 매일 15일 치 과거 파티션을 엎어 치는 무식한 방식이었습니다.그런데 기획자(프로덕트 오너)가 "15일 지난 데이터도 통계에 넣고 싶은데, 매일 2주 치를 다 재처리하는 건 오버 아님?"이라고 요구사항을 바꿨습니다.즉, 자원 낭비 없이 '진짜로 늦게 들어온 데이터(지연 데이터)가 발생한 파티션'만 골라서 재처리해야 하는 상황이 되었습니다.2. 해결책: 동적 룩백 윈도 (상태 테이블 도입)무작정 과거 N일을 뒤지는 게 아니라, '상태 테이블(State Table)'이라는 메타데이터 관리용 DB 테이블을 하나 만듭니다.이 테이블에는 각 파티션의 마.. 2026. 2. 26. 이전 1 2 3 4 ··· 31 다음
