스크럼이란?가장 널리 사용되는 애자일 프레임워크 중 하나입니다.스크럼은 제품 개발을 위한 반복적이고 점진적인 접근법을 제공합니다. 주요 구성 요소스크럼 팀:제품 책임자(Product Owner): 제품 비전을 수립하고, 우선순위를 결정합니다.스크럼 마스터(Scrum Master): 팀이 스크럼 프로세스를 잘 따르도록 돕습니다.개발팀(Development Team): 제품을 실제로 구현하는 팀원들로 구성됩니다. 스크럼 이벤트:스프린트(Sprint): 2-4주 단위의 반복적인 개발 주기입니다.스프린트 계획(Sprint Planning): 새로운 스프린트를 시작하기 전에 수행하는 계획 회의입니다.일일 스크럼(Daily Scrum): 매일 15분 간 진행되는 팀 회의입니다.스프린트 리뷰(Sprint Review..
개인 활동/직무 공부
애자일이란?소프트웨어 개발을 위한 프로젝트 관리 방법론입니다.전통적인 폭포수 모델과 달리, 애자일은 변화에 빠르게 대응할 수 있는 유연한 접근법을 제공합니다. 핵심 원칙고객 협력: 고객과의 긴밀한 협력을 통해 고객의 요구사항을 지속적으로 반영합니다.빠른 피드백: 짧은 주기로 작업을 진행하고, 고객의 피드백을 빠르게 반영합니다.지속 가능한 개발: 지속 가능한 개발 속도를 유지하며, 팀원들의 생산성과 동기부여를 중시합니다.기술 우수성: 기술적 우수성과 좋은 설계를 통해 품질 높은 제품을 만듭니다.변화 수용: 변화에 빠르게 대응할 수 있도록 유연한 프로세스를 갖추고 있습니다. 장점변화에 빠르게 대응할 수 있습니다.고객의 요구사항을 지속적으로 반영할 수 있습니다.팀원들의 동기부여와 생산성이 높습니다.위험 관리가..
Gantt 차트란?프로젝트 관리에 널리 사용되는 도구로, 프로젝트의 일정을 시각적으로 표현한 막대그래프입니다.차트를 통해 프로젝트의 전반적인 진행 상황, 각 작업의 시작 및 종료 시점, 작업 간 관계 등을 한눈에 파악할 수 있습니다. 주요 구성 요소작업 목록: 프로젝트를 구성하는 개별 작업들이 나열됩니다.작업 기간: 각 작업의 시작 및 종료 시점을 수평 막대로 표시합니다.작업 의존관계: 작업 간 선행 관계를 화살표로 나타냅니다.진척도: 각 작업의 진행 상황을 퍼센트로 표시할 수 있습니다.마일스톤: 중요한 프로젝트 이정표를 삼각형으로 표시합니다.리소스: 각 작업에 투입되는 인력, 장비 등의 리소스를 표시할 수 있습니다. 장점프로젝트 전체 일정을 한눈에 파악할 수 있습니다.작업 간 의존관계를 명확히 확인할 ..
Apache Flume이란?대용량 데이터를 실시간으로 수집하고 집계하는 분산 시스템입니다. Flume의 주요 특징실시간 데이터 수집:웹 서버 로그, 센서 데이터, 소셜 미디어 데이터 등 다양한 소스로부터 실시간으로 데이터를 수집할 수 있습니다.데이터 수집 과정에서 필터링, 변환, 집계 등의 전처리 작업을 수행할 수 있습니다.확장성 및 신뢰성:수집된 데이터를 Hadoop, Kafka, HBase 등의 데이터 저장소로 안정적으로 전송할 수 있습니다.노드 장애 발생 시에도 데이터 손실 없이 지속적인 데이터 수집이 가능합니다.유연한 아키텍처:소스, 채널, 싱크 등의 구성 요소를 플러그인 형태로 구현하여 다양한 환경에 적용할 수 있습니다.복잡한 데이터 수집 파이프라인을 쉽게 구축할 수 있습니다.모니터링 및 관리..
Apache Spark란?빅데이터 처리를 위한 오픈소스 클러스터 컴퓨팅 프레임워크입니다. Spark의 주요 특징빠른 데이터 처리 속도:메모리 기반의 데이터 처리 방식을 사용하여 기존 하둡 MapReduce 대비 빠른 처리 속도를 제공합니다.다양한 데이터 처리 작업(ETL, 분석, 머신러닝 등)을 빠르게 수행할 수 있습니다.통합된 데이터 처리 기능:배치 처리, 스트리밍 처리, 대화형 쿼리, 그래프 처리 등 다양한 데이터 처리 기능을 제공합니다.Spark SQL, Spark Streaming, Spark MLlib, Spark GraphX 등의 모듈을 통해 통합된 데이터 처리 환경을 제공합니다.다양한 데이터 소스 지원:HDFS, Amazon S3, Cassandra, HBase, Hive 등 다양한 데이터..
Kubeflow란?Kubernetes 환경에서 머신러닝(ML) 워크플로우를 배포하고 관리하기 위한 오픈소스 플랫폼입니다. Kubeflow의 주요 기능모델 학습 및 실험:Jupyter Notebook, TensorFlow, PyTorch 등의 ML 프레임워크를 지원합니다.모델 학습 및 실험을 Kubernetes 클러스터에서 실행할 수 있습니다.모델 배포:학습된 모델을 Kubernetes 클러스터에 배포하여 실시간 추론 서비스로 제공할 수 있습니다.다양한 서빙 옵션(TensorFlow Serving, KFServing 등)을 제공합니다.파이프라인 관리:데이터 전처리, 모델 학습, 모델 평가, 배포 등의 ML 워크플로우를 Kubeflow 파이프라인으로 정의할 수 있습니다.파이프라인을 Kubernetes 클러스..
