+ 펴낸 책2018.12.13 01:21

대시보드 설계와 데이터 시각화


[대시보드 설계와 데이터 시각화]
차트와 그래프를 활용한 

비즈니스 데이터 분석 시나리오와 디자인 사례

스티브 웩슬러, 제프리 섀퍼, 앤디 코트그리브 지음 | 최윤석 옮김

436쪽 | 33,000원 | 2018년 12월 20일 출간 | 230*230*21 | ISBN 9791196203757

판매처 [교보문고] [YES24] [알라딘] [인터파크] [반디앤루니스] [강컴] 전국 교보문고 매장


정오표: http://www.onlybook.co.kr/entry/dashboard-errata (아직 등록된 오류사항이 없습니다)
독자문의: support (at) onlybook.co.kr


대시보드(Dashboard)란,

데이터 분석으로부터 얻어낸 중요한 발견들을 한눈에 직관적으로 파악할 수 있도록 

다양한 차트를 디자인 원칙에 따라 구해 놓은 일종의 시각적 리포트다.


이 책에서는 비즈니스 시나리오별로 실용적이면서도 아름다운 대시보드 설계와 제작 방법을 알려주며 

분석과 대안까지 제시한다


특히 차트, 그래프, 색 범례와 같은 시각화 도구들을 사용해

데이터 뒤에 숨겨진 중요한 의미들을 빠르고 정확하게 전달하는 생생한 방법들을 소개한다.

 

빅데이터 분석과, 분석에서 얻어진 통찰을 전하고자 하는 데이터 과학자와 

대시보드 개발자와 디자이너, 기획자는 물론이거니와

데이터 분석 결과의 효율적인 시각화 구현 과정을 이해해서 비즈니스 역량을 높이고자 하는 

기업의 경영진과 의사결정자까지 꼭 읽어야 할 책이다.



[이 책의 독자 대상]


- 빅데이터 분석과 얻어진 통찰을 통해 스토리텔링을 담당하는 데이터 과학자와 대시보드 개발자

- 차트, 그래프의 디자인과 색상 등의 속성을 활용한 다양한 데이터 시각화에 관심이 많은 디자이너와 기획자

- 효과적인 시각화를 통해 재빠르게 탐색적 데이터 분석을 하고 싶은 데이터 분석가

- 보고서나 발표 등에 직관적으로 이해하기 쉬운 차트와 시각화 디자인 방법을 배우고 싶은 직장인

- 데이터 분석 결과의 효율적인 시각화 구현 과정을 이해해서 비즈니스 역량을 높이고자 하는 기업의 경영진과 의사결정자


[이 책의 구성]

 

1, 기초: 데이터 시각화의 기본을 다루며, 시나리오를 탐구하고 이해하기 위한 필수 용어와 기본 요소를 집중 설명한다.

2, 시나리오: 이 책의 핵심 내용으로서, 수십 가지 다양한 비즈니스 시나리오를 설명한 후, 그 시나리오의 과제를해결하는 대시보드로 안내한다.

3, 실무 적용 사례: 우리 저자진이 예전에 한 번씩 경험했고 앞으로 도 독자 여러분이 마주치리라 예상되는 문제를 다룬다. 수십 년의 실제 경험에서 우러난 3부의 내용을 학습함으로써 앞으로 여러분의 여정이 좀 더 수월해지고 훨씬 더 즐거워지기 바란다.

 

[책에 나오는 대시보드 사례 맛보기 링크]


9 '발전소 운영 모니터링 대시보드'

 

27 '이동통신업체 임원용 대시보드'


29 '콜센터 대시보드 1 '콜센터 대시보드 2


30장 연령 통계 개인화 대시보드


빅데이터의 중요성이 화두가 되면서, 데이터 시각화에 대한 다양한 책들이 출간되고 있다. 이 책은 데이터 시각화의 기초가 되는 여러 가지 기본 정보들을 체계적으로 제공함과 동시에, 이 분야에서 뛰어난 전문성을 발휘하고 있는 세 저자들이 현장에서 겪은 여러 가지 실전 사례들을 깊이 있게 다룬다는 점에서 다른 책들과 차별점을 지닌다. 이 책이 특히 흥미로운 이유는 차트, 그래프, 색 범례와 같은 시각화 도구들을 사용해, 데이터 뒤에 숨겨진 중요한 의미들을 빠르고 정확하게 전달하는 생생한 방법들을 소개하기 때문이다. 데이터 시각화를 통해 비즈니스 인텔리전스를 확장하고자 하는 사용자들을 위한 필수 지침서이자 활용서가 될 것으로 믿는다.


- 김성하 / 한국 태블로 소프트웨어 지사장

 

이 책에 전반적으로 소개되는 실용적이고 강력한 시각화 사례들은 데이터 분석 현업에 바로 적용할 수 있는 수준이다. 나의 데이터를 이용해 다양한 관점으로 시각화하는 예제들을 통해 정보를 분석하는 통찰력을 훔쳐낼 수 있을 뿐만 아니라 데이터의 구조 및 설계에 대해서 힌트를 얻을 수 있으므로, 현업 데이터 분석가들이 실무용 참고 서적으로 유용하게 활용할 수 있을 것이다.


- 정유일 / 일렉트로닉 아츠(Electronic Arts) 글로벌 애널리틱스 & 인사이트, 시니어 데이터 애널리스트

 

이 책의 강점은 29개에 이르는 데이터 시각화 시나리오. 교육, 소프트웨어, 광고, 에너지, 의료, 통신, 유통 등 거의 모든 산업 분야에서 가져온 대시보드 시각화 사례는 독자들이 풍부한 영감과 번뜩이는 통찰을 얻기에 부족함이 없다. 개별 사례뿐 아니라 시각 디자인과 인지과학에서 연구된 주요 시각화 원리까지 다루고 있어 내용적으로 보편성과 특수성이 조화를 이루는 것도 또 다른 장점이다. 곁에 두고 필요할 때마다 꺼내 읽는 참고서같이 든든한 책이다.


- 최재원 / 아주대 교수학습개발센터/교육평가인증센터 데이터 분석가

 

지난 수년간 OLAP 기반의 대시보드 제작용 애플리케이션을 개발해오면서, 명확한 비즈니스 목적을 표현할 수 있는 대시보드를 제작하기란 매우 어렵고 지난한 작업이었다. 특히 시각화라는 영역은 다양한 의견이 개진될 수 있는 분야이기에 모두를 만족시키는 명확한 정답을 얻기가 쉽지 않았다. 이 책은 다양한 산업 영역에서 독창적인 대시보드를 제작하는 방법에 대해 전문가의 이론과 함께 쉽게 따라 할 수 있는 예제를 제공함으로써 뛰어난 가이드 역할을 한다. 비즈니스 분석가뿐 아니라 대시보드를 개발하는 개발자나 기획자라면 누구나 참고할 만한 풍부한 이론과 그 구현 방법을 공유하므로, 시각화 기반의 분석 기법을 이해하고 실전에 활용하는 데 훌륭한 지침서가 될 것이다.


- 이정룡 / 메타트론 디스커버리(Discovery) 개발팀장

 

수많은 경로를 통해 수집된 데이터를 의미 있는 정보로 분류하거나 정제하는 작업도 중요하지만, 그렇게 정제된 데이터를 많은 사람들이 직관적으로 알아볼 수 있게 하는 시각화 방법은 오늘날 더욱 중요해졌다. 사람들에게 데이터의 의미를 전달해주기에 가장 적합한 도구인 대시보드를 구성하고 제작하는 과정에서 많은 고민이 있다면 이 책이 의미 있는 조언을 제공해줄 것이다. 이 책에는 딥러닝 개발자로서 주로 접했던, 서비스 또는 트레이닝 장비들의 상태 모니터링 대시보드 등 수많은 비즈니스 분야에 걸친 시나리오를 통해 단순 개발만 생각해서는 깨달을 수 없는, 정보를 가시적으로 잘 전달하는 방법을 실증적인 설명으로 알려준다.


- 권성환 / SDS ACT(Agile Core Team) 프로, 2SPRINT PM 및 딥러닝 서비스 개발

 

데이터를 활용한 플랫폼 기획 업무를 하는 이들이 구조화된 대시보드를 기획하고 인사이트를 담은 데이터 시각화를 구현하는 데 큰 도움을 주는 책이다. 이 책을 통해 짜임새 있는 그래프 나열이 직접적인 정보를 담은 문장들보다 더 다양하고도 깊은 의미와 인사이트를 전달할 수 있음을 알게 될 것이다. 또한, 산업(분야)별 사례 분석을 통해 다양한 데이터를 특성에 맞게 어떻게 시각화하고 표현할지에 대해서도 익힐 수 있다. 독자가 데이터 시각화에 관해 어떤 수준의 사전지식을 갖췄는지와 무관하게, 각자의 니즈에 맞게 내용을 이해할 수 있도록 구성되어 있다는 점은 큰 장점이다.


- 공혜진 / SK플래닛 DMP(Data Management Platform) 개발팀 매니저

 

데이터 시각화의 기본을 탄탄하게 다루는 한편, 책에 실린 수많은 사례는 이 책이 다른 책과 차별화되는 주요한 특징이다. 각 장의 마지막에 실린 '저자 한마디' 절을 통해 독자는 영향력 있는 대시보드 제작이 예술이자 과학이라는 사실을 알게 될 것이다. 이 책은 서가에 장식처럼 꽂혀 있지 않고 항상 내 책상에 두고 읽으며 업무에 참고할 것이다. 정말 놀라울 정도로 실용적인 책이다.


제프리 캠(Jeffrey Camm) / 인마(Inmar) 의장, 웨이크 포레스트 스쿨 오브 비즈니스(Wake Forest School of Business)의 사업분석 부학장

 

시각화에 관한 책에서는 주로 원칙과 지침은 설명하지만, 비즈니스 대시보드 같은 다양한 섹션의 복잡한 디스플레이 디자인에 어떻게 적용하는지에 대해서는 충분히 설명하지 않는다. 바로 이 책은 정반대의 경우다. 데이터 시각화의 기본도 설명할 뿐만 아니라, 수많은 실제 대시보드 사례를 보여주는 것이 이 책의 강력한 차별점이다. 대시보드를 만들다가 난관에 부딪힌다면, 이 책에서 해결책을 찾을 가능성이 크다.


알베르토 카이로(Alberto Cairo) / The Truthful Art: Data, Charts, and Maps for Communication』 저자

 

다년간의 경력을 보유한 저자 3명의 매우 실용적인 조언이 실린 이 책은 아름다운 대시보드로 가득하다. 사업 운영 최적화를 위해 데이터를 제대로 보여줘야 하는 경영진과 데이터 시각화 전문가라면 꼭 읽어야 할 보물상자와도 같은 책이다.


J.D. 휘트록(J.D. Whitlock) / 머시 헬스(Mercy Health)의 기업 인텔리전스 부문 부사장

 

이 책에서는 현업에서 쓰이는 방대한 대시보드 사례를 제공하며, 각 사례마다 깊이 있는 통찰과 고려사항을 공유한다. 저자들은 사용자 가이드 격인 상세한 설명도 제공한다. 이 책에 나오는 수많은 아이디어를 혼용하고 조합해본다면, 데이터 시각화에 필요한 핵심 사항을 얻을 수 있을 것이다.


조쉬 태플리(Josh Tapley) / 컴캐스트 코퍼레이션(Comcast Corporation)의 데이터 시각화 디렉터

현업의 다양한 사례를 들어 강력한 디자인 원칙을 보여주는 이 책에는 데이터 시각화 기법과 문제 해결의 예술적 조합이 담겨 있다. 여러분이 만들 대시보드에 이 원칙을 적용해서 데이터에 생기를 불어넣어 보자.


브루스 헨리(Bruce Henry) / 폴스 피크 벤처스(False Peak Ventures)의 매니징 파트너



[지은이 소개]


스티브 웩슬러(Steve Wexler)


데이터 리빌레이션즈(DataRevelations.com)의 창업자이자 의장이다. 갤럽, 맥킨지, 티파니를 비롯한 전 세계 유명한 기업들과 일하며 데이터의 이해와 시각화를 도왔다. 스티브는 출중한 제품 활용력과 여러 고객의 수천 가지 시각화 개발로 얻은 실제 경험을 결합해, 프리젠테이션과 교육 과정을 진행한다. 또한, 데이터 시각화와 태블로의 공인받은 전문성 외에도 컴퓨터 기반 기술의 모든 영역에서 성공한 강사로서 수십 년의 경력을 쌓아왔다.

 

제프리 섀퍼(Jefferey A. Shaffer)


리커버리 디시전 사이언스 앤 유니펀드(Recovery Decision Science and Unifund) IT 및 분석 부문 부사장이다. 데이터 시각화를 가르치는 신시내티 대학의 겸임 교수로, 2016년에는 올해의 겸임 교수로 선정되기도 했다. 각종 컨퍼런스와 심포지움, 워크샵, 대학, 기업 교육 프로그램에서 데이터 시각화, 마이닝, 태블로 훈련에 관한 주제를 정기적으로 강연한다. 태블로 젠 마스터이자 2014년 태블로 퀀티파이드 셀프 시각화 대회(Tableau Quantified Self Visualization Contest) 우승자로, 2014년 태블로 아이언 비즈 대회에서 경합을 벌이기도 했다.

 

앤디 코트그리브(Andy Cotgreave)


태블로 소프트웨어의 기술 에반젤리스트다. 10년 넘게 데이터 시각화와 BI 경력을 쌓았으며, 초반에는 옥스퍼드 대학의 애널리스트로서 스킬을 가다듬었다. 2011년 태블로에 입사한 이래, 기술 자문과 기업 내 데이터 주도 문화 구축법에 관한 아이디어로 수천 명과 함께 일하며 영감을 나눴다. 2018년 빅데이터 엑설런스 어워즈(Big Data Excellence Awards)에서 올해의 분석 전문가(Analytics Professional of the Year) 상을 수상했다.

 

[지은이의 말]


비즈니스 대시보드를 구축하거나 개발을 관장하는 업무를 맡은 사람이면 누구나 이 책의 대상 독자다. 지난 10여 년간 교육 세션이나 세미나, 컨설팅을 하고 나면 수많은 사람이 우리에게 다가와 자신들의 데이터를 무작정 보여주며 묻곤 했다. “이런 정보를 잘 보여주려면 어떤 방법이 정말 좋을까요?”

 

그들은 특정한 사업상 문제(우리는시나리오라 부른다)와 맞닥뜨린 상황에서 어떻게 하면 대시보드로 가장 잘 대응할 수 있을지 가이드를 받기를 원했다. 데이터 시각화에 관한 책 수십 여권을 검토해본 우리 저자들은 꺾은선 차트가 시계열 데이터에 가장 효과적인 이유, 막대 차트가 파이 차트보다 나은 이유를 설명하는 책은 많지만 실제 비즈니스 사례에 잘 맞는 대시보드를 알려주는 책은 없다는 사실에 놀랐다. 우리만의 경험과 방대한 대시보드 컬렉션을 모으고 나서 우리는 독자적인 책을 써보기로 결정했다.

 

우리 저자들은 독자 여러분이 이 책을 여기저기 펼쳐보고 각자 시각화해야 할 업무와 가장 맞는 시나리오를 찾기 바란다. 정확히 일치하지 않을지도 모르지만, 우리는 이 책을 통해 여러분이 각자 요구사항에 가장 걸맞는 것을 찾을 수 있는 시나리오를 제시하고자 한다. 이 책을 읽는 여러분의 머릿속에 이런 말이 떠오를 수도 있다.

 

내 데이터가 이 시나리오 안의 데이터와 정확히 같지는 않지만 꽤 비슷하다. 또한 이 대시보드는 실제로 나 같은 이들이 그 데이터를 보고 이해하는 데 큰 도움이 된다. 우리 프로젝트에도 이 접근법을 사용해봐야겠군.’

 

각 장의 초반부에서는 시나리오별로 전체 대시보드를 제시한 다음, 개별 요소가 어떻게 전체에 기여하는지 살펴본다. 시나리오에 기반해 내용을 구성하고, 효과적이며 실용적인 시각화 사례를 제공한 이 책이 성공적인 비즈니스 대시보드를 구축해야 할 때 펼쳐보는 믿을 만한 참고 자료가 되기 바란다. 독자 여러분이 반드시 이 사례를 최대한 활용하도록 책의 마지막 부분에 시각화 자료를 첨부한 차트 유형 용어집을 정리해뒀다. ‘스파크라인(sparkline)’ 같은 낯선 용어와 마주치면, 우선 용어집을 펴고 그림과 함께 살펴보자. 또한, 무관해 보이지만 자신의 요구사항에 적용할 수 있는 시나리오의 요소가 있을 수 있으니, 시간을 들여서라도 이 책에서 다룬 시나리오와 솔루션을 모두 살펴보기 바란다.

 

[옮긴이 소개]


최윤석


엠파스, SK 커뮤니케이션즈, 야후, KT 하이텔, 네오위즈 인터넷, 신세계 I&C 등의 기업에서 검색, 소셜 네트워크, 미디어, 게임, 음악 분야의 분석, 기획, 전략, 마케팅, R&D 업무를 담당했다. 현재는 이마트에서 소매 IT 분야의 연구개발 업무를 맡고 있다. 서울대 불어불문학과를 졸업한 후 동 대학원을 수료했다. ROI를 높이는 실용 웹 분석』(2008, 이하 에이콘출판), 『고객을 끌어오는 검색 엔진 최적화』(2008), 『인바운드 마케팅』(2011), 『검색 엔진 최적화 A to Z(2012), A/B 테스트를 통한 웹사이트 전환율 최적화』(2013), 『액션영화에서 배우는 웹 분석 전략』(2015), About Face 4 인터랙션 디자인의 본질』(2015), Learning iBeacon 한국어판』(2015) 등을 번역했다.

 

[옮긴이의 글]


이 책은 『The Big Book of Dashboards: Visualizing Your Data Using Real-World Business Scenarios』라는 원제가 나타내는 대로, 대시보드에 관한 매우 다양하고도 많은 사례를 담았다. 마치 백과전서처럼 항목별로 내용을 설명하며, 사업상의 시나리오를 가능한 한 모든 경우의 수에 따라 열거하고, 예시가 되는 차트와 그래프를 제시한 후, 여러 관점에 따라 해설한다.

이 책을 읽는 독자들은 각자 필요에 따라 업태와 직무에 맞춰 시나리오를 선택함으로써 맥락에 맞는 예제를 찾을 수 있을 것이다.

대시보드마다 서로 다른 사업상의 시나리오를 다루다 보니, 시나리오, 그래프, 차트의 의미를 해석하는 과정에서 다양한 배경 지식이 필요해 번역 과정에서도 어려움이 많았다. 현업에서 더 많이 사용하는 영문 표현이 분명히 있더라도 좀 더 빠른 이해를 돕기 위해, 차트와 그래프를 가능한 한 많이 현지화하려 노력했다. 책이라는 매체가 지닌 특징을 살려 작업한 내용을 독자들께서 너그럽게 읽어주시기를 바라는 마음이다. 아무래도 영어로 된 원서의 대시보드 그림보다는 한글화된 용어로 만들어진 대시보드가 조금이나마 독자의 이해에 도움이 되지 않을까 싶다.

 

 

[차례]


[1부 기초]

1장 데이터 시각화의 기본

 

[2부 시나리오]

2장 강의 지표 대시보드

3장 동료 강사들과 비교한 성과 평가

4장 미래 예측 분석: 임금 인상의 영향

5장 임원용 매출 대시보드

6장 기간별 순위 비교

7장 목표한 일정대로 진행 중인가

8장 다중 핵심성과지표

9장 발전소 운영 모니터링

10장 연간 누적과 전년 대비 성과를 함께 비교

11장 프리미어리그 선수의 성과 지표

12 RBS 6 네이션즈 챔피언십 경기 성적 분석

13장 웹 분석

14장 최근 입원 환자의 병력 분석

15장 호텔 관리를 위한 접객용 대시보드

16장 소비자 감정 분석: 전반적인 분포의 표시

17장 고객추천지수로 감정 표시

18장 서버 프로세스 모니터링

19장 빅맥 지수

20장 고객불만 대시보드

21장 병원 수술실의 이용 현황 대시보드

22장 순위와 규모를 보여주는 방법

23장 다양한 척도와 디멘전을 활용한 보상액 청구 측정

24장 구독 해지나 회전율 제시

25장 잠재적 활용 대비 실제 활용의 표시

26장 의료 서비스 업체의 생산성 모니터링

27장 이동통신업체 임원용 대시보드

28장 한눈에 보는 경제 현황

29장 콜센터

 

[3부 실무 적용 사례]

30장 사람들의 참여를 이끄는 대시보드의 개인화

31장 시간의 시각화

32장 막다른 길에 다다른 대시보드에 주의하자

33장 적색과 녹색의 유혹

34장 파이와 도넛의 달콤한 유혹

35장 아득한 구름과 물거품

36장 미지의 세계로의 여정

 

[차트 유형 용어집]





Posted by 책만
+ 펴낸 책2018.09.12 23:33

[클라우드 네이티브 인프라스트럭처]
진정한 클라우드 네이티브 컴퓨팅 시대를 위한 아키텍처 패턴과 설계

저스틴 개리슨, 크리스 노바 지음 | 공용준 옮김 | 박재호 감수

220쪽 | 20,000원 | 2018년 9월 21일 출간 | 188*240*13 | ISBN 9791196203740


판매처 [교보문고] [YES24] [알라딘] [인터파크] [반디앤루니스] [강컴] 
전국 교보문고, 반디앤루니스 매장


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독자문의: support (at) onlybook.co.kr


사람이 직접 일일이 설정하지 않고도 애플리케이션으로 인프라스트럭처를 자동화해 관리하는 

'IT 인프라 기술 혁명' 미래는 이미 다가와 있다


가용성과 확장성, 신뢰성을 보장하는 클라우드 인프라스트럭처와 클라우드 네이티브한 애플리케이션 개발이 무엇인지 

아직 모르는 개발자와 엔지니어, 인프라 관리자에게

클라우드 네이티브 컴퓨팅의 개념과 아키텍처 패턴, 설계 원리를 알려주는 입문서!


클라우드 네이티브 아키텍처의 온디맨드(on-demand) 특성은 효율적이고 확장 가능하며 신뢰성 있는 시스템을 신속히 만드는 데 필요한 가정들을 바꿔 버렸다. 이 책을 통해 두 저자 크리스와 저스틴은 클라우드 네이티브 원칙과 관례에 관한 훌륭한 가이드를 확립했다.

에이드리안 코크로프트(Adrian Cockcroft)

앞으로 십여 년 후쯤에 모든 소프트웨어는 클라우드 네이티브 컴퓨팅 방식으로 배포될 것이다. 크리스와 저스틴은 클라우드 네이티브 커뮤니티의 리더로 활약해 왔다. 이처럼 새롭고 흥미로운 생태계를 많은 사람이 항해하도록 이끄는 두 저자의 작품을 보게 되어 참으로 감격스럽다.

- 댄 콘(Dan Kohn), CNCF 이사


클라우드 네이티브 인프라스트럭처는 단순히 클라우드상의 서버나 네트워크, 스토리지만을 의미하지 않는다. 클라우드 네이티브 인프라스트럭처는 탄력성과 확장성을 위한 건강한 운영 환경을 의미한다. 이 책에서는 여러분이 원하는, 즉 클라우드 네이티브 애플리케이션 전체의 수명주기를 관리하는 인프라스트럭처 아키텍처에 대한 다양한 관례와 패턴, 요구사항에 대해 알려준다.

 

저스틴 개리슨과 크리스 노바는 구글, 아마존, 넷플릭스 같은 회사의 인프라스트럭처를 아키텍처 관점에서 설계하면서 힘들게 얻은 교훈을 이 책에서 모두 공개한다. 저자진은 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF)이 채택한 프로젝트에서 영감을 얻어 쿠버네티스 같은 현존하는 도구에서의 패턴 예제도 제공한다.

 

- 클라우드 네이티브 인프라스트럭처가 클라우드 네이티브 애플리케이션에 필요한 이유

- 기업에서 클라우드 네이티브 사례를 도입해야 하는 시점에 대한 가이드라인

- 인프라스트럭처와 애플리케이션을 배포하고 관리하는 패턴 설명

- 인프라스트럭처가 아주 특이한 상황에서도 원하는 대로 동작하는지 확인하는 테스트를 설계하는 방법

- 코드로서 정책을 활용해 인프라스트럭처를 보호하는 방법





[이 책의 구성]


1'클라우드 네이티브 인프라스트럭처란 무엇인가'는 클라우드 네이티브 인프라스트럭처가 무엇이며, 지금까지 인프라스트럭처가 어떤 단계들을 거쳐왔는지 파악한다.

2'클라우드 네이티브를 도입해야 할 시점'은 이어지는 장에서 설명하는 패턴을 채택할 조건과 시기를 결정하는 데 도움을 줄 수 있다.

3'클라우드 네이티브 배포의 진화', 4'인프라스트럭처 애플리케이션 설계', 5'프라스트럭처 애플리케이션 개발'은 인프라스트럭처가 어떻게 전개되어야 하는지, 그리고 이를 관리하기 위한 애플리케이션은 어떻게 설계하고 작성해야 하는지를 보여준다.

6'클라우드 네이티브 인프라스트럭처 테스트' 테스트로부터 출발해 안정적인 인프라스트럭처를 설계하는 방법을 설명한다.

7'클라우드 네이티브 애플리케이션 관리'인프라스트럭처와 애플리케이션을 동일하게 관리하는 방법을 보여준다.

8'애플리케이션 보호'애플리케이션을 안전하게 만드는 방법을 설명한다.

9'클라우드 네이티브 인프라스트럭처 구현'은 결론을 내리고 미래에 대한 통찰력을 제공한다.

 

어떤 사람들은 순서대로 책을 읽지 않는다. 이런 사람들이 이 책의 광범위한 주제에 대해 접근할 수 있는 몇 가지 제안은 다음과 같다. 인프라스트럭처를 만들고 유지 관리하는 데 중점을 둔 엔지니어인 경우 최소한 3장에서 6장까지를 모두 읽어야 마땅하다. 애플리케이션 개발자는 클라우드 네이티브 애플리케이션으로 인프라스트럭처 전용 도구를 개발하는 방법에 대해 4장과 5, 7장을 집중적으로 읽기 바란다. 클라우드 네이티브 인프라스트럭처를 구축하지 않은 사람은 1, 2, 9장이 가장 많은 도움이 될 것이다.

 

[이 책의 독자 대상]

인프라스트럭처 또는 인프라스트럭처 관리 도구를 개발하는 엔지니어인 경우 이 책에서 많은 혜안을 얻을 것이다. 클라우드 환경에서 실행되도록 설계된 인프라스트럭처를 생성하기 위한 패턴, 프로세스, 사례를 이해하는 데 도움을 줄 것이다. 어떻게 해야 제대로 하는지를 배우면 애플리케이션의 역할과 인프라스트럭처를 구축하거나 클라우드 서비스를 사용해야만 하는 시점을 더 잘 이해할 수 있다.

 

또한 애플리케이션 엔지니어는 어떤 서비스가 만들고 있는 애플리케이션의 일부가 되어야 하며 어떤 서비스가 인프라스트럭처에서 반드시 제공되어야만 하는지 알 수 있다. 이 책을 통해 애플리케이션 엔지니어는 인프라스트럭처 관리를 위한 애플리케이션을 개발하는 엔지니어와 공유해야 할 책무도 발견할 수 있다. 기술 수준을 높이고 인프라스트럭처 설계와 클라우드 네이티브 방식으로 인프라스트럭처를 유지 관리하고 싶은 시스템 관리자는 이 책에서 교훈을 얻을 수 있다.

 

퍼블릭 클라우드에서 모든 인프라스트럭처를 실행하는가? 이 책을 통해 언제 클라우드 서비스를 도입해 사용할 것인지, 그리고 언제 자신만의 추상화 또는 서비스를 구축해야 할지를 알 수 있을 것이다. 데이터 센터 또는 직접 구축한(on-premise) 클라우드에서 운영하고 있는가? 이 책에서는 현대적인 애플리케이션이 인프라스트럭처에서 기대하는 바를 설명하고, 현재 투자한 것들을 활용하기 위해 필요한 서비스를 이해하는 데 도움을 준다.

 

이 책은 사용법을 설명하지 않고, 구현 예를 제공하지도 않으며, 특정 제품을 처방하지도 않는다. 아마도 관리자나 이사, 임원에게는 너무 기술적일 수 있지만, 이런 역할을 맡은 사람의 참여도와 기술적 전문성에 따라 이 책에서 얻는 지식의 정도가 다를 수도 있다. 무엇보다 인프라스트럭처가 비즈니스에 미치는 영향과 글로벌 인터넷 규모로 운영되는 비즈니스에서 작동한다고 입증된 인프라스트럭처를 만드는 방법을 배우고 싶다면 이 책을 읽어보길 바란다. 이 정도 크기로 확장해야 하는 애플리케이션이 없을지라도 여기에 설명된 패턴으로 인프라스트럭처를 구축할 경우 유연함과 조작성과 함께 높은 부가가치를 제공할 수 있다.



[지은이 소개]

저스틴 개리슨(Justin Garrison)

세계적으로 가장 큰 미디어 회사에서 일하는 엔지니어로서, 커뮤니티와 오픈 소스를 사랑한다. 기술과 관련한 전문용어나 유행어를 좋아하진 않지만 기술 동향에 감춰진 패턴과 이점을 연구해서 찾아내고자 한다. 그는 이렇게 찾아낸 결과물을 사람들과 공유하며 실용적인 자료와 독특한 예제를 함께 제공함으로써 지식을 전파하려고 노력한다. 또한, 많은 커뮤니티에서 활발히 활동하면서 현상에 대한 질문을 끊임없이 던진다. 저스틴은 새로운 것을 배우고, 자신이 깨달은 바를 커뮤니티에 돌려주려고 항상 노력한다.

 

크리스 노바(Kris Nova)

컨테이너와 리눅스 운영 체제에 관심이 많은 마이크로소프트의 수석 개발자 애드버킷이다. 늘 오픈 소스와 함께하는 삶을 사는 크리스는 소프트웨어의 최대 이익을 옹호하며 설계 과정이 투명하고 개방적이어야 한다고 믿는다. 리눅스와 C에 뿌리를 둔 백엔드 인프라스트럭처 엔지니어로서, Go 프로그래밍 언어에도 능숙하여 많은 성공적인 도구를 Go 언어로 만들었다. 또한, 쿠버네티스의 메인테이너(maintainer)이자 성공적인 쿠버네티스 인프라스트럭처 관리 도구인 쿠비콘(kubicorn)의 창시자이기도 한 크리스는 쿠버네티스에서 특별관심그룹(SIG, Special Interest Group)를 조직하고 커뮤니티 리더로 활동 중이기에, 클라우드 네이티브 인프라스트럭처를 분산 클라우드 네이티브 애플리케이션으로 운영하는 데에 따르는 사람들의 불만을 충분히 이해한다.

 

[지은이의 말]

기술 인프라스트럭처는 역사상 흥미로운 지점에 서 있다. 엄청난 규모의 운영 요건으로 인해 인프라스트럭처는 근본을 뒤흔드는 급격한 변화를 겪었다. 인프라스트럭처의 혁신 속도는 컴퓨팅과 인터넷의 초창기를 제외한다면, 타의 추종을 불허한다. 이런 혁신은 인프라스트럭처를 더 빠르고 더 안정적이며 더 가치 있게 만들었다.

 

인프라스트럭처를 한계선까지 밀어붙인 기업과 사람들은 더 많은 비즈니스 가치를 추출하기 위해 인프라스트럭처를 자동화하는 방법을 찾아왔다. 유연하고 소모품 형태의 자원을 제공함으로써 돈이 많이 드는 비용발생 부서를 비즈니스 필수 유틸리티로 전환해왔다. 그러나 유틸리티가 비즈니스에 재정적 가치를 제공하는 경우는 드물다. 다시 말해 인프라스트럭처는 종종 무시되고 원치 않는 비용으로 간주되는 경우가 많다. 그래서 인프라스트럭처 혁신이나 개선에 대한 시간과 비용 투자는 보기 드물다.

 

비즈니스 스택에 필수적이고 흥미로운 인프라스트럭처를 어떻게 쉽사리 무시할 수 있을까? 인프라스트럭처가 중단된다면 비즈니스도 중단되기 때문에 분명히 주의를 기울여야 한다. 그런데 왜 이런 현실을 개선하기가 어려운 걸까? 인프라스트럭처가 성숙 단계에 도달해 사용자에게 지루함을 안겨주었기 때문이다. 그러나 인프라스트럭처의 잠재력과 새로운 도전들은 구현자와 엔지니어의 열정을 불러 일으켰다.

 

인프라 확장과 새로운 비즈니스 수행 방식과 관련해 다양한 산업 분야의 엔지니어가 해법을 찾기 위해 공조해왔으며, 오픈 소스 소프트웨어와 상부상조하는 공동체의 에너지가 새로운 개념과 혁신의 폭발을 불러 일으켰다. 올바르게 관리된다면, 오늘 인프라스트럭처와 애플리케이션에 등장한 도전이 내일과 동일하지는 않을 것이다. 이런 식으로 인프라스트럭처 구축과 유지 보수 담당자는 전진하며 새롭고 의미 있는 작업을 수행한다. 어떤 회사들은 확장성, 신뢰성, 유연성과 같은 도전을 극복해왔다. 이런 회사들은 다른 회사들이 따라 올 수 있는 패턴을 캡슐화하는 프로젝트를 만들어왔다. 이 패턴들은 종종 구현 당사자라면 쉽게 발견할 수 있지만, 어떤 경우에는 명확하게 드러나지 않는다.

 

이 책은 클라우드 네이티브 기술의 최전선에 위치한 회사에서 얻은 교훈을 공유해 여러분이 확장 가능한 애플리케이션을 안정적으로 실행하는 문제를 해결할 수 있게 도와준다. 현대 비즈니스는 매우 빠르게 움직인다. 이 책에서 소개하는 패턴은 인프라스트럭처가 비즈니스의 속도와 애자일 요구사항을 따라 잡게 도와줄 것이다. 더 중요하게는 이런 패턴을 이용해야 할 때가 언제인지 결정을 내릴 수 있게 자율권을 줄 것이다. 이런 패턴 중 많은 부분이 오픈 소스 프로젝트에서 입증되었다. 이런 프로젝트 중 일부를 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF, Cloud Native Computing Foundation)에서 관리한다. 프로젝트와 재단이 패턴의 유일한 전형은 아니지만, 이런 노력을 무시해선 안 된다. 프로젝트에 담긴 패턴을 예제로 취급해, 실제 사용할 경우에는 기존의 해법을 점검하기 위한 노력을 게을리하지 않아야 한다.

 

이 책은 클라우드 네이티브 인프라스트럭처의 장점은 물론이고 확장 가능한 시스템과 애플리케이션을 만드는 기본 패턴을 알려준다. 인프라스트럭처를 테스트하는 방법과, 필요에 따라 유연한 인프라스트럭처를 만드는 방법도 설명한다. 그래서 무엇이 중요하고, 앞으로 어떤 상황이 발생할지에 대해서도 알 수 있다. 이 책이 독자 여러분에게 흥미진진한 기회를 찾아 전진하고, 공동체와 더불어 함께 배운 지식을 자유롭게 공유하기 위한 영감을 줄 수 있기를 바란다

 

[옮긴이 소개]

공용준

국내 최대 메신저 회사에서 클라우드 서비스 개발 리딩을 맡고 있으며, 데이터 센터 자동화, 프라이빗/퍼블릭 클라우드 서비스와 그에 필요한 기술을 연구, 개발해서 실제 서비스에 적용하고 있다. 2015년에는 캐나다 밴쿠버에서 열린 오픈스택 서밋에서 국내 개발자 중 최초로 ‘SDN without SDN’이라는 제목으로 발표했고, 2016(도쿄) 2017(몬트리얼) Netdev 컨퍼런스에서 역시 국내 최초로 확장가능한 컨테이너 네트워크에 대해 발표했다. 한양대학교에서 연소해석 분야로 석사 학위를 취득했으며, 한국 데이터베이스 진흥원 자문위원, 클라우드컴퓨팅조합에서 멘토로도 활동 중이다.

2011년에는 정통부 산하의 클라우드 정책 연구단 기술고문을 역임했으며, 주요 저서로는 『카프카, 데이터 플랫폼의 최강자』(책만, 2018), 『클라우드 API를 활용한 빅데이터 분석』(에이콘출판, 2015), 『실전 클라우드 인프라 구축기술』(한빛미디어, 2014) 이 있다.

 

[옮긴이의 글]

클라우드는 만드는 사람이나 사용하는 사람이나 여간 쉽지가 않다. 이전 시대의 인프라스트럭처는 회사나 본인이 직접 보유한 물리 서버, IDC나 특정 서비스 업체에서 제공받는 호스팅 서버 정도로 나뉘었는데, 이제는 거기에다가 가상머신과 컨테이너까지 더해졌다. 그리고 총 비용효율 증대와 아웃소싱 또는 오프쇼어off-shore(완전히 남의 자산을 사용해서 인프라스트럭처를 유지하는 것)를 위해서 퍼블릭 클라우드나 프라이빗 클라우드를 사용하고 있다. 복잡도가 너무 높아져서, 이제 인프라스트럭처 관리는 단순히 정책이나 절차, 그리고 이것을 유지하기 위한 사람만으로는 지탱할 수가 없다.

 

이전 세대의 인프라스트럭처 운영은 넓은 공간에 큰 스크린을 띄워 놓으면 끝나는 아주 단순하고 지루한 것이었다. 하지만 현대의 인프라스트럭처 운영은 복잡도가 높아졌다는 점뿐 아니라 가상 머신 그리고 컨테이너를 광범위하게 자동으로 컨트롤해주는 오케스트레이터의 등장으로 인해 모든 것이 자동으로 조절되게 되었다는 점을 큰 변화로 꼽을 수 있다. 즉 인프라스트럭처 환경 자체가 이제는 API를 통해 코드로 제어하게 되어버렸다. 수동으로 어떤 것 하나를 끄거나 다시 켠다 하더라도 오케스트레이터가 알고리즘에 의해 자기가 원하는 형태로 바꿔 버린다.

 

이제 IT 운영을 하는 사람들도 코드를 만들고 관리해야 하는 시대가 된 것이다. IT 운영을 위한 코드는 기존에 개발자가 만든 코드 자체뿐만 아니라 코드를 관리해야 하는 기술들(이를테면 중앙 코드 저장소, 자동 코드 테스트 등)에서 전혀 차이가 없다. 차이가 있다면 이 코드가 IT 인프라스트럭처를 다룬다는 것뿐이다. 즉 운영자도 개발자가 되어야 하는 시대가 도래한 것이다.

 

아주 오랜 역사를 지닌 IT 인프라스트럭처도 알아야 하고 이걸 코드로 표현하는 방법도 알아야 하니 분명 쉬운 일은 아니다. 하지만 이 책에서 설명하는 단계와 기술들을 따라 가다 보면 쉽게 방향을 정할 수 있게 될 것이다.


- 옮긴이 공용준

 

[감수자 소개]

박재호

포항공과대학교 컴퓨터공학과 학부와 대학원을 졸업했다. 전통적인 유닉스 서버 관리에서 출발해 케이블TV 데이터 센터의 운영 환경을 샅샅이 경험하고 SaaS 서비스를 위한 AWS 클라우드 아키텍처 수립까지, 인프라스트럭처의 변화 과정을 바로 옆에서 지켜봐 왔다. 블로그 ‘컴퓨터 vs 책’(http://jhrogue.blogspot.com)을 운영 중이며, 『조엘 온 소프트웨어』(에이콘출판, 2005), Clean Code 클린 코드(인사이트, 2013), 피플웨어 3(인사이트, 2014), English for Developers(한빛미디어, 2015) 등 십여 권의 도서를 번역하고 저술했다.

 

[감수의 글]

학창 시절 1990년대 초반에 워크스테이션이 가득 찬 연구실에서 근무할 때, 모든 서버 전면에는 이름과 IP 주소가 적힌 명패가 붙어 있었다. 만화 영화 주인공, 행성, 보석 등에서 아이디어를 얻은 멋진 서버 이름은 심지어 다른 학교에서도 알고 있을 정도였다(, 그 당시는 겁도 없이 공인 IP로 인터넷에 접속하던 시절이라서 DNS 이름이 서버의 진짜 별명이었다). 장애가 발생하면 서버로 달려가서 하드웨어에는 문제가 없는지, 경우에 따라서는 리부팅이 필요한지 꼼꼼하게 콘솔 앞에서 진단하고 문제를 해소한 다음에 결과 보고서의 가장 상단에 문제가 된 서버 이름을 기입했다.

 

강산이 두 번 바뀌어 2010년 이후 퍼블릭 클라우드가 본격적으로 시장을 공략하기 시작하면서 서버 관리자도, 서버 이름도 소리소문없이 사라지기 시작했다. 누구나(관리는 클라우드 업체에서 담당하므로 실제 업무를 맡은 개발자일 확률이 높겠지만) 클라우드 콘솔에 들어가서 버튼만 누르면 인스턴스가 바로 만들어지고 사라지는 상황에서 그까짓 이름 따위가 무슨 소용이 있겠는가? 인스턴스 ID만 알면 API로 서버를 관리할 수 있기에 서버 이름은 물론이고 심지어 클라우드 데이터 센터의 물리적인 위치나 표준 시간대에 맞춘 운영 시간도 관심에서 멀어지기 시작했다. 어차피 인스턴스는 SLA 범위 내에서 멈춰버리거나 심지어 다른 물리 서버로 옮겨지는 상황이 불가피하므로 애지중지 관리할 필요가 없다.

 

2013년 글렌 베리(Glenn Berry)SQLPASS 2013 컨퍼런스에서 'Scaling SQL Server 2012'라는 제목으로 발표하는 중에 '수직 확장 대 수평 확장'이라는 내용을 소개하면서, 수직 확장은 서버를 애완 동물처럼 취급하는 반면에 수평 확장은 가축으로 취급한다는 마이크로소프트 빌 베이커가 설명한 비유를 보고 들은 사람들은 엄청난 충격에 휩싸인다. 전통적인 서버는 이름을 붙이고 고장이 나지 않은지 계속 살피며 문제가 생기면 건강하게 치료하지만, 클라우드 네이티브 서버는 숫자만 세고 있다가 아프면 바로 죽여버린다는 상당히 비정한 설명 때문이었다. 클라우드 환경을 접하고 나서 문화적인 충격을 느꼈다면 아마 어느 랙의 어느 하드웨어 서버에 들어있는지도 모르는 수많은 인스턴스들의 익명성 때문인지도 모르겠다.

 

엄청나게 빠른 속도로 사회가 바뀌고 있으므로 사업의 승부는 속도와 확장성에 달려 있고, 이를 위해 컴퓨팅 환경을 뒷받침하는 인프라스트럭처도 발전해왔다. '클라우드 네이티브 인프라스트럭처'는 바로 이런 시대의 변화에 부응하는 최신 기술이며, 아키텍처 수립부터 설계와 구현을 거쳐 테스트에 이르기까지 소프트웨어 엔지니어링 부문에서 여러 가지 개념을 빌려와 인프라스트럭처를 소프트웨어처럼 취급할 수 있게 만든다. 명세를 문서화하고 싶은가? 코드로 만들면 된다. 명세를 실 환경에 반영하고 싶은가? 코드를 빌드해서 수행하면 된다. 이력을 관리하고 싶은가? 코드이므로 깃과 같은 분산 관리 시스템으로 추적하면 된다. 제대로 동작하는지 테스트하고 싶은가? 코드이므로 단위 테스트와 통합 테스트를 돌리면 된다.

 

하지만 현실로 돌아와 보면 상황은 생각보다 훨씬 더 복잡하다. 퍼블릭 클라우드, 가상화 기술, 마이크로서비스, 셰프나 퍼핏과 같은 구성 관리 도구, 컨테이너, 쿠버네티스와 같은 오케스트레이터, Go와 같은 최신 프로그래밍 언어, 스프링 프레임워크와 같은 클라우드 네이티브 프레임워크를 비롯해 여러 가지 기술들이 현기증이 들 정도로 사방에서 쏟아져 나오고 있지만, 이런 기술들을 무작정 도입해 사용한다고 해서 클라우드 네이티브가 되지는 않는다는 사실이 클라우드로 이전하는 가장 큰 걸림돌이 되고 있다.

 

어떤 상황에서도 사업을 최대로 지탱하는 인프라스트럭처를 고도화하고 싶은 우리에게는 클라우드 애플리케이션의 새로운 시대를 연 '12요소 애플리케이션'과 같은 지침이 필요하며, 다행스럽게도 바로 이 책이 클라우드 네이티브한 인프라스트럭처의 아키텍처를 수립하고 설계하는 데 도움이 되는 패턴과 지침을 제공한다. 이 책은 우선 클라우드 네이티브 인프라스트럭처 개요부터 클라우드 네이티브 도입 시점, 클라우드 네이티브 배포 방식의 진화를 다루고, 본론으로 들어가서 인프라스트럭처 애플리케이션 설계와 개발과 테스트와 관리 방법을 다룬다. 마지막으로 애플리케이션을 보호하고 클라우드 네이티브 인프라스트럭처를 구현하는 내용으로 마무리한다. 네트워크 회복성을 위한 패턴과 락인에 대한 조언, 그리고 박스(Box) 사의 쿠버네티스 도입을 정리한 부록도 실용적인 도움을 준다.

 

모자이크와 넷스케이프로 인터넷 업계의 지형도를 완전히 바꾸는 데 성공한 마크 앤드리슨(Marc Andreessen)20118월 무렵 <월스트리트 저널>에 기고한 왜 소프트웨어가 세상을 먹어치우고 있는가?”라는 글에서 제조업은 물론이고 기존 소프트웨어 대기업까지 새로운 소프트웨어의 물결에 휩쓸려 경쟁력이 급격하게 떨어지고 있는 현실을 정확하게 분석했다. 데이터 센터에서 상면을 빌리고 랙을 설치하고 전용선을 끌어들이며 서버를 구매하고 CD로 소프트웨어를 설치하는 시대는 서서히 저물어가고 있다. 업계 전체가 소프트웨어로 인해 흔들리는 판국에 소프트웨어를 움직이는 인프라스트럭처가 소프트웨어가 되지 말라는 법이 있는가?

 

이 책 본문에서 인프라스트럭처가 애플리케이션이며, 다시 애플리케이션이 인프라스트럭처가 된다는 설명을 읽으면서 장자의 '호접지몽'이 떠올랐다. 영화 <매트릭스>의 가상 세계 만큼이나 클라우드 세계는 거의 모든 것이 소프트웨어로 움직이므로 너무나도 적절한 설명이 아닐까 싶다. 이 책을 통해 클라우드 네이티브 인프라스트럭처 세상에 들어오신 독자 여러분을 환영한다.


- 감수자 박재호

 

[차례]

[1] 클라우드 네이티브 인프라스트럭처란 무엇인가

클라우드 네이티브의 이점

서버

가상화

IaaS

PaaS

클라우드 네이티브 인프라스트럭처

클라우드 네이티브 인프라스트럭처가 아닌 것은 무엇인가

클라우드 네이티브 애플리케이션

__마이크로서비스

__정상 상태 보고

__측정 데이터

__회복성

__선언적, 비 반응적

클라우드 네이티브 애플리케이션이 인프라스트럭처에 미치는 영향

정리

 

[2] 클라우드 네이티브를 도입해야 할 시점

애플리케이션

사람

시스템

기업

클라우드 네이티브 인프라스트럭처가 필요 없는 상황

__기술적 한계

__기업의 한계

정리

 

[3] 클라우드 네이티브 배포의 진화

인프라스트럭처 표현하기

__도표로서 인프라스트럭처

__스크립트로서 인프라스트럭처

__코드로서 인프라스트럭처

__소프트웨어로서 인프라스트럭처

배포 도구

__멱등성

__실패 처리

정리

 

[4] 인프라스트럭처 애플리케이션 설계

부트스트랩 문제

API

세계의 상태

조정자 패턴

__규칙 1: 모든 입출력에 대해 데이터 구조체를 사용한다

__규칙 2: 데이터 구조체가 불변임을 보장한다

__규칙 3: 자원 맵을 단순하게 유지한다

__규칙 4: 실제 상태를 기대되는 상태와 일치시킨다

조정자 패턴의 메소드

__Go 언어로 만든 패턴 예제

감사 관계

__컨트롤러에서 조정자 패턴 사용

정리

 

[5] 인프라스트럭처 애플리케이션 개발

API 설계하기

기능 추가

조만간 사라질 기능

변형되는 인프라스트럭처

정리

 

[6] 클라우드 네이티브 인프라스트럭처 테스트

무엇을 테스트해야 할까

테스트 가능한 코드 작성

__유효성 검사

__코드 기반 테스트

확신 측정

테스트 유형

__인프라스트럭처 단정

__통합 테스트

__단위 테스트

__모의 테스트

__카오스 테스트

인프라스트럭처 모니터링

정리

 

[7] 클라우드 네이티브 애플리케이션 관리

애플리케이션 설계

클라우드 네이티브 패턴 구현

애플리케이션 수명주기

__배포

__실행

__폐기

인프라스트럭처에 대한 애플리케이션 요구사항

__애플리케이션 런타임과 격리

__자원 할당과 스케줄링

__환경 격리

__서비스 발견

__상태 관리

__모니터링과 로깅

__메트릭 집계

__디버깅과 추적

정리

 

[8] 애플리케이션 보호

코드로서 정책

__배포 분기

__적합성 테스트

__준수성 테스트

__활동 테스트

인프라스트럭처 감사

불변 인프라스트럭처

정리

 

[9] 클라우드 네이티브 인프라스트럭처 구현

변화를 위해 집중할 분야

__사람

__아키텍처

__카오스 관리

__애플리케이션

미래에 대한 전망

정리

 

[부록 A] 네트워크 회복성을 위한 패턴

부하 분산

부하 차단

서비스 발견

재시도와 최종 기한

회로 차단

__TLS와 인증

__라우팅: 입구와 출구

__통찰과 모니터링

 

[부록 B] 락인에 대응하는 우리의 자세

락인은 불가피하다

__기술 락인

__공급 업체 락인

락인은 위험 요소인가

전략을 아웃소싱하지 마라

 

[부록 C] 사례 연구: 박스(BOX) 사의 쿠버네티스 도입기



Posted by 책만
+ 도서 오류 정보2018.07.23 17:04
p101. 예제 2-14 코드 2째 줄 (괄호 안에 공백 삭제)
SpringApplication.run (ApplicationConfiguration.class, 
-> SpringApplication.run(ApplicationConfiguration.class,

p108. 예제 코드 2째줄 (spring- 삭제)
path: target/spring-configuration.jar -> path: target/configuration.jar 
 
p118. 예제 2-23 코드 11째 줄 
PushApplicationRequest pushApp 메소드 구현부 
instances .build() —> instances(1).build()
 
p135. 본문 9, 11, 12째 줄, 예제 3-10의 3째 줄
configuration-client -> config-client로 수정

p136. 본문 9, 10째 줄
configuration-client -> config-client로 수정

p145. 예제 4-1 아래 본문 첫 줄
ApplicationTests 클래스에는 —> ApplicationContextTests 클래스에는
 
p148. 3째 문단 3째 줄
스프링 1.4부터는 —> 스프링 부트 1.4부터는
 
p150. 예제 4-3 끝에서 6째 줄 
assertThat(actual).size().isEqualTo? -> assertThat(actual).size().isEqualTo(1)
 
p157. 예제 4-7 ./src/test의 폴더 레벨 수정

./src/test

|

|-- java

|   └-- demo

.......(이하 생략)
 
p160. 2째 문단 4째 줄
유틸 메소드 —> 유틸리티 메소드
 
p161. 예제 4-10 4번 항목 다음 줄  
assertThat(actual).size().isEqualTo? -> assertThat(actual).size().isEqualTo(1)
 
p185. 밑에서 8째 줄
테스트 코드가 스위트가 없는 —> 테스트 스위트가 없는
 
p221. 예제 6-6 제목
./customers.pb —> ./customer.pb

p253. 2째 줄
convenience mothod —> convenience method

p266. 예제 7-5 아래 (1번 항목)
greeting-service -> greetings-service

p267. 3째 줄 (2군데 모두 수정 필요)
greetings-servivce -> greetings-service

p273. 3째 줄 (2번 항목)
greeting-service -> greetings-service

p301. 1째 줄 (1번 항목)
/greetins-client-uri -> /greetings-client-uri

p322. 밑에서 2째 줄
ClientDetailServices -> ClientDetailsService

p326. 밑에서 4째 줄
greeting-service -> greetings-service


Posted by 책만