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Small Asteroid Blog

kafka 창시자 Jay Kreps 의 로그는 무엇인가

Jay Kreps의 원문 https://engineering.linkedin.com/distributed-systems/log-what-every-software-engineer-should-know-about-real-time-datas-unifying🎯 이 글의 진짜 핵심 메시지표면적으로는 "로그가 뭔지" 설명하는 글처럼 보이지만, 실제로는 훨씬 더 큰 주장을 하고 있어요. 1️⃣ "로그는 추상화다" — 구현체가 아니라 개념대부분의 엔지니어는 로그를 application log (log4j, syslog 같은 텍스트 파일)로 이해해요.Jay Kreps가 말하는 건 완전히 다른 개념이에요."Append-only, totally-ordered sequence of records ordered by ti..
카테고리 없음 2026. 7. 26. 19:51
Recommender Systems: A Primer (추천 시스템: 입문서) 내용 정리

논문: https://arxiv.org/html/2302.02579제목: Recommender Systems: A Primer (추천 시스템: 입문서)저자: Pablo Castells (스페인 마드리드 자치대학), Dietmar Jannach (오스트리아 클라겐푸르트 대학)출판 시기: 2023년 2월 (ACM Press 출판 예정 서적 "Advanced Topics for Information Retrieval"의 챕터 프리프린트)논문의 목적주요 내용 구성2. 고전적 알고리즘 패러다임 아이템 검색 및 랭킹을 위한 대표적인 알고리즘들을 정리합니다.협업 필터링(Collaborative Filtering): 비슷한 취향을 가진 사용자들의 행동을 기반으로 추천콘텐츠 기반 필터링(Content-based Filt..
카테고리 없음 2026. 7. 25. 19:47
A/B 테스트, 제대로 알고 쓰고 있나요? (3부) - 실전에서 자주 만나는 함정들

💡 이 글에서 다루는 내용 1부에서 개념을, 2부에서 설계·분석을 다뤘습니다. 마지막으로 실무 함정들과 추천 시스템 밖 활용 사례를 정리합니다.1. 함정 4가지🕸️ 네트워크 효과 (Interference)A/B 테스트의 전제는 "각 유저의 결과가 서로 독립적"이라는 것. 하지만 소셜/커머스 플랫폼에선 이 전제가 자주 깨집니다.재고 한정 인기 상품을 B 그룹에 더 많이 추천 → 먼저 품절 → A 그룹은 볼 기회 자체가 사라짐 → 차이의 원인이 "추천 로직"이 아니라 "재고 경쟁"일 수 있음대안: 클러스터 단위 무작위 배정, 스위치백 테스트(시간 단위 A/B 전환)🌱 콜드스타트 (Cold Start)행동 데이터가 거의 없는 신규 유저·아이템은 추천 모델이 힘을 못 씀. 실험군/대조군에 고르지 않게 분포..
카테고리 없음 2026. 7. 20. 21:45
A/B 테스트, 제대로 알고 쓰고 있나요? (2부) — 설계 기본기와 결과 분석

설계 기본기와 결과 분석💡 이 글에서 다루는 내용 1부에서 개념을 다뤘다면, 이번엔 실험을 어떻게 설계하고 결과를 어떻게 해석하는지 다룹니다. 1. 좋은 실험은 가설에서 시작한다"일단 돌려보자"는 실험은 나중에 해석할 기준이 없습니다. 좋은 A/B 테스트는 항상 명확한 가설에서 출발해야 합니다.가설 템플릿 "[무엇을] 바꾸면, [어떤 지표]가 [어느 방향으로] 변할 것이다. 왜냐하면 [이유] 때문이다."예시추천 리스트의 개인화 강도를 높이면, 클릭률이 상승할 것이다. 왜냐하면 유저의 현재 관심사와 더 밀접한 아이템이 노출되기 때문이다.⚠️ 가설 없이 실험하면, 여러 지표 중 우연히 좋아 보이는 것만 골라 "성공"이라 주장하는 오류(HARKing, p-hacking)에 빠지기 쉽습니다. 2. 지표는 두..
카테고리 없음 2026. 7. 19. 21:45
A/B 테스트, 제대로 알고 쓰고 있나요? (1부) — 개념과 목적

💡 이 글에서 다루는 내용 A/B 테스트가 정확히 뭔지, 왜 굳이 해야 하는지를 개발자 관점에서 정리합니다. 1. A/B 테스트, 한 문장으로떡볶이 가게를 상상해봅시다.사장님이 새로운 소스 레시피(B)를 개발했는데, 기존 레시피(A)보다 더 잘 팔릴지 확신이 없습니다. 무작정 전체 메뉴를 B로 바꾸는 건 위험합니다. 손님들이 싫어하면 매출이 뚝 떨어지니까요.그래서 이렇게 합니다.홀수 번째 손님 → 기존 소스(A)짝수 번째 손님 → 새 소스(B)일주일간 각각 몇 그릇 팔렸는지, 재방문했는지 기록B가 확실히 더 잘 팔리면 → 그때 전체를 B로 교체A/B 테스트 = 바꾸기 전에, 일부에게만 먼저 보여주고 숫자로 확인하는 것 IT 서비스에서는 이 "레시피"가 추천 알고리즘, 버튼 디자인, 가격 정책 등으로 바..
카테고리 없음 2026. 7. 18. 14:24
MSK 업그레이드 다운타임 피하기 RF 조절

prd에 있는 prd.msk.ingestion.* 토픽들이 전부 RF=1이었다. MSK 버전을 올리려면 브로커가 한 대씩 롤링 재시작되는데, RF=1이면 그동안 파티션이 통째로 오프라인 된다. 브로커가 2대라 RF를 브로커 수만큼, 즉 2로 올려서 업그레이드 중에도 다른 브로커로 리더십이 넘어가게 만들었다. 작업하면서 새로 알게 된 것들, 헷갈렸던 것들을 정리해둔다.업그레이드 전에 뭘 봐야 하나msk 버전 업그레이드 하기 전 사전 점검이 클러스터에 붙은 앱/컨슈머 그룹 목록 파악각 앱이 쓰는 토픽의 RF/minISR 점검 (제일 중요)모든 클라이언트 멀티 브로커 부트스트랩 + retry 설정 확인위 "취약 앱" 리스트 추려두기RF랑 minISR, 헷갈리지 말자RF(Replication Factor)는 파..
카테고리 없음 2026. 6. 17. 20:58
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