📚 분산 시스템 & 아키텍처 학습 프로젝트

🎯 프로젝트 개요

이 프로젝트는 분산 시스템과 데이터 중심 아키텍처에 대한 심도 있는 학습을 위해 만들어졌습니다. 책을 읽고 실습하면서 발생하는 질문들을 정리하고, 개념을 명확히 이해하기 위한 질의응답 공간입니다.

📖 학습 자료

메인 교재

데이터 중심 애플리케이션 설계 (Designing Data-Intensive Applications)
- 저자: Martin Kleppmann
- 분산 시스템의 핵심 개념과 설계 원칙

보조 교재

카프카 커넥트
- 실시간 데이터 파이프라인 구축
30가지 패턴으로 배우는 분산 시스템
- 실전 패턴 학습

🎓 학습 주제

Week 1-2: 기초 개념

신뢰성, 확장성, 유지보수성
데이터 모델 (관계형 vs NoSQL)
저장소와 검색 (B-Tree, LSM-Tree)
부호화와 스키마 진화

Week 4-5: 분산 시스템 핵심

복제 (Replication)
파티셔닝 (Partitioning)
트랜잭션 (ACID vs BASE)

Week 6-7: 고급 주제

분산 시스템의 문제점
일관성과 합의 알고리즘
배치 처리

Week 8: 스트림 & 정리

스트림 처리
이벤트 소싱, CQRS
전체 복습 및 실무 적용

💬 질의 유형

이 프로젝트에서 다루는 질문들:

1. 개념 이해

Q: "Eventual Consistency와 Strong Consistency의 실제 차이가 뭔가요?"
Q: "CAP 정리에서 P(Partition Tolerance)를 포기할 수 없는 이유는?"

2. 실무 적용

Q: "우리 서비스에 읽기 복제본을 추가하면 어떤 점을 주의해야 하나요?"
Q: "카프카 파티션 수를 어떻게 결정해야 할까요?"

3. 비교 분석

Q: "Cassandra vs MongoDB, 어떤 상황에서 각각 유리한가요?"
Q: "2PC vs Saga 패턴, 언제 뭘 써야 하나요?"

4. 트러블슈팅

Q: "Split Brain 문제가 발생했을 때 어떻게 해결하나요?"
Q: "데이터베이스 복제 지연이 심할 때 대처 방법은?"

5. 아키텍처 설계

Q: "MSA에서 트랜잭션 일관성을 어떻게 보장하나요?"
Q: "이벤트 소싱 아키텍처의 장단점을 실무 관점에서 알려주세요"

🛠️ 활용 방법

학습 중

책을 읽다가 이해가 안 되는 부분 질문
개념을 다른 말로 설명 요청
실습 코드 작성 시 구현 방향 논의

블로그 작성 시

포스트 주제 브레인스토밍
기술적 정확성 검증
예제 코드 리뷰

실무 적용 시

현재 시스템에 적용 가능한지 검토
마이그레이션 전략 논의
트레이드오프 분석

📌 컨텍스트 정보

현재 기술 스택

Python, FastAPI
PostgreSQL (pgvector)
LangChain
Docker, Docker Compose

관심 분야

RAG 시스템 구축
분산 데이터 처리
이벤트 드리븐 아키텍처
마이크로서비스 패턴

실무 경험

Python 백엔드 개발
LLM 애플리케이션 구축
클린 아키텍처, 의존성 주입 패턴

🎯 학습 목표

단기 목표 (11-12월)

분산 시스템 핵심 개념 이해
데이터베이스 내부 동작 원리 파악
실무에 적용 가능한 패턴 습득
블로그 포스트 12-14개 작성

📝 문서 작성 가이드

이 스터디의 각 문서는 다음 형식을 따릅니다:

---
layout: post
title: "문서 제목"
excerpt: "간단한 설명"
date: YYYY-MM-DD
categories: [Study]
tags: [distributed-systems, 관련-태그]
---

# 주제

## 질문
실제 궁금했던 질문

## 답변
개념 설명 및 예제

## 실무 적용
실제 프로젝트에 어떻게 적용할 수 있는지

## 참고 자료
- 책 페이지
- 관련 링크

📂 디렉토리 구조

distributed-systems/
├── README.md (이 파일)
├── week1-2/      # 기초 개념
├── week4-5/      # 분산 시스템 핵심
├── week6-7/      # 고급 주제
└── week8/        # 스트림 & 정리