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시스템 성능 구조
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시스템 성능 구조

그림으로 공부하는

오다 케이지 ,쿠레마츠 타니히토 ,오카다 노리마사 ,히라야마 츠요시 공저 / 김완섭 | 제이펍 | 2015년 05월 28일 | 원서 : で見てわかるシステムパフォマンスのx 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 2688 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
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상품정보

출간일 2015년 05월 28일
쪽수,무게,크기 348쪽 | 589g | 170*225*12mm
ISBN13 9791185890234
ISBN10 1185890238

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이 상품이 포함된 특별 구성

시스템 성능 구조 + IT 인프라 구조 시스템 성능 구조 + IT 인프라 구조 전2권 제이펍 | 2015년 7월 50,000원 →45,000원(10% 할인) | YES포인트 YES포인트 2,500원(5% 지급) 특별 구성 세트 카트에 넣기

책소개

전문가들로부터 이론과 실전 노하우를 한 방에 전수받자!

시스템은 충분한 기능은 물론 급격한 접속 증가나 고부하에도 대응할 수 있도록 항상 최적의 성능을 유지해야 한다. 하지만 성능이라는 구조는 하루아침에 배울 수 있는 것이 아니라 개발 및 운용 현장에서의 오랜 경험을 통해서 얻을 수 있는 노하우다.

이 책에서는 현장에서 다양한 프로젝트를 경험한 베테랑 컨설턴트들이 그 노하우를 전수할 뿐만 아니라 시스템 성능에 대한 지식도 알기 쉽게 설명한다. 이론만이 아닌 실제 사례를 들어 설명하기 때문에 현장에 곧바로 적용할 수 있는 지식을 습득할 수 있다. 인프라 엔지니어, 애플리케이션 개발자, 시스템 운용 관리자 등 시스템 성능과 관련된 일에 종사하는 모든 독자에게 추천해 주고 싶은 책이다.


목차

Chapter 1 성능에 대한 기초적인 개념 1
1.1 | 성능을 배우기 위해 필요한 것 2
1.2 | 알고리즘의 장단점과 학습 방법 4
1.3 | 알고리즘의 실제 사례와 성능 차이 9
Column 정보 과학 학습의 중요성 16
1.4 | 응답과 처리량 16
Column 인프라 엔지니어가 프로그래밍을 배워야 하는 이유 18
1.5 | 알고리즘의 구체적인 예 19
Column DBMS는 데이터 구조와 알고리즘의 보고 43
Column [상급자편] 락 구조는 어떻게 구현돼 있을까? 47
Column [상급자편] 성능에는 정상 처리만 있는 것이 아니다 48

Chapter 2 성능 분석의 기본 49
2.1 | 성능의 시작은 측정부터 50
2.2 | 필요한 성능 정보란? 50
2.3 | 성능 분석 시에 중요한 이론 59
Column 성능은 정기적으로 확인해야 한다 65
2.4 | OS 명령 66
Column 시간 동기화는 중요하다 71

Chapter 3 실전 시스템 성능 분석 91
3.1 | 웹/AP 서버와 자바/C 애플리케이션 92
3.2 | DB 서버의 성능 측정 97
3.3 | 저장소 성능 분석 개념 100
Column 배치 성능 측정 100
3.4 | 네트워크 성능 분석 개념 107
3.5 | 원인 조사 110
Column 성능 데이터는 어느 정도 주기로 저장해야 할까? 110
Column 각종 성능
... 펼처보기

책속으로

독자들도 이미 알다시피 IT 세계는 점점 블랙박스화되고 있다. 이런 변화와 함께 엔지니어가 피할 수 없는 분야가 바로 ‘성능’이다. 아무리 블랙박스화가 진행되더라도 엔지니어가 구조를 이해해서 성능을 튜닝해야 하기 때문이다. 블랙박스화는 바꿔 말하면 ‘보이지 않는(보지 않고도 할 수 있는) 것’을 의미하며, 또한 엔지니어가 해야 할 일이 사라지는 것을 의미하기도 한다. 하지만 성능만은 내부를 파악해서 튜닝을 해주어야 한다. 이 책에서도 설명하지만, 가상화나 클라우드화 모두 성능 개선에 대해 고려해야 할 것들이 줄기는커녕 오히려 늘어나고 있다. 이러한 난관을 헤치고 엔지니어 여러분들의 밝은 미래를 위해서 반드시 이 책이 도움되길 바란다. _xv

이와 같이 알고리즘에는 떼려야 뗄 수 없는 장점과 단점이 늘 공존한다. 이렇게 ‘한쪽을 얻기 위해 다른 한쪽을 포기해야 한다’는 사고방식이 중요한데, 의외로 이 점을 인식하지 못해서 발생하는 문제가 많다. 예를 들면, 데이터가 온 순서대로 저장했으므로 데이터가 늘어나면 검색에 많은 시간이 걸리게 되는 것은 당연한 일이다. 참고로 이런 생각 방식은 알고리즘뿐만 아니라 아키텍처에서도
... 펼처보기 ---p.320

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