[도서] 애프터이펙트 왕초보에서 실무까지 종이책과 DVD 연계 강좌 2017 CC (CS 이상) 분야별 신상품 – 국내도서 – 컴퓨터와 인터넷 [도서]애프터이펙트 왕초보에서 실무까지 종이책과 DVD 연계 강좌 2017 CC (CS 이상) 이남국 저 | 와일드큐브(Wild Cube) | 2017년 12월 판매가 37,800원 (10%할인) | YES포인트 2,100원(5%지급) 동영상 제작과 합성 프로그램으로 종이 책과 그에 해당하는 동영상 강좌를 통해 애프터이펙트를 학습 할 수 있다. 애프터이펙트에서는 이미지 파일 뿐 아니라 동영상 파일 혹은 이미지 시퀀스 등 다양한 형태의 파일 Source: [도서] 애프터이펙트 왕초보에서 실무까지 종이책과 DVD 연계 강좌 2017 CC (CS 이상)
Amazon Aurora 내부 들여다보기(5) – Fast DDL 이 글은 AWS Database Blog의 Amazon Aurora Under the Hood: Fast DDL 의 한국어 번역으로 AWS코리아의 안효빈 솔루션즈 아키텍트가 번역해 주셨습니다. Amazon Aurora는 MySQL과 호환되는 데이터베이스로 고성능 상용 데이터베이스의 속도와 가용성을 오픈 소스 데이터베이스의 단순성, 비용 효율성과 결합하였습니다. 이 게시물에서는 어떻게 Amazon Aurora가 MySQL에서 몇 시간이 걸리던 데이터 정의 언어(DDL)문을 즉각적으로 수행할 수 있는지 살펴보겠습니다. 이 기능은 현재 Lab mode에서 가능하며 Aurora 버전 1.12 이상을 지원합니다. 빠른 DDL이란 무엇이며, 이것이 왜 중요합니까? 애플리케이션 변경에 따라 데이터베이스 스키마를 변경해야 합니다. 쿼리 워크로드 변경에 따라 인덱스를 추가 혹은 삭제(drop)해야 합니다. 데이터 형식(format) 변경에 따라 기존 열(column)의 데이터 형식을 변경해야 합니다. 그리고 변경은 자주 일어날 수 있습니다. Ruby on Rails 애플리케이션을 지원하는 일부 DBA는 매주 수십 개의 스키마를 변경한다고 합니다. 모든 MySQL DBA가 알고 있듯이 이러한 스키마 변경은 운영 시스템을 방해하게 되고 몇 시간에서 며칠이 걸릴 [ more… ]
Amazon Aurora 내부 들여다보기(4) – 쿼럼 구성원 이 글은 AWS Database Blog의 Amazon Aurora Under the Hood: Quorum Membership 의 한국어 번역으로 AWS코리아의 김일호 솔루션즈 아키텍트가 번역해 주셨습니다. 이 글은 Amazon Aurora 서비스가 어떻게 쿼럼을 사용하는지에 대한 글로 총 네 개의 시리즈 중 마지막 글입니다. 첫 번째 글에서는 쿼럼을 사용하는 이점과 장애 시에 꼭 필요한 최소 쿼럼 수에 대한 이야기를 설명하였습니다 두 번째 글에서는 데이터를 읽고 쓸 때 대량의 네트워크 트래픽이 발생하지 않도록 로깅, 캐쉬 상태, 안전한(non-destructive) 쓰기 기능을 설명하였습니다. 그리고 세 번째 글에서는 복제본을 효과적으로 구성하기 위한 보다 향상된 쿼럼 모델을 사용하는 것을 설명하였습니다. 이제 마지막으로 Amazon Aurora가 쿼럼 구성을 관리하면서 생길 수 있는 문제를 어떻게 피하는지를 설명합니다. 쿼럼 구성원 관리 방법 하드웨어 시스템은 장애가 발생할 수 있습니다. 쿼럼 구성원 중 하나에 장애가 발생하면, 새로운 노드를 생성하여 해당 쿼럼을 구성원을 복구 할 수 있습니다. 이러한 문제 해결 방법은 복잡한 [ more… ]
Amazon Aurora 내부 들여다보기(3) – 쿼럼 집합을 이용한 비용 절감 방법 이 글은 AWS Database Blog의 Amazon Aurora Under the Hood: Reducing Costs Using Quorum Sets 의 한국어 번역으로 AWS코리아의 김준형 솔루션즈 아키텍트가 번역해 주셨습니다. 이 글은 Amazon Aurora가 쿼럼을 사용하는 방법을 설명하는 4부작 중 세 번째 글입니다. 이 글을 읽으시는 분들 중 분산 시스템을 설계할 때 이 시리즈가 유용한 정보가 되기를 바랍니다. 세번째 글에서는 쿼럼 시스템에서 비용을 관리하는 방법에 대해 설명합니다. Aurora가 3개의 가용 영역 (AZ)에 걸쳐 6개의 쿼럼을 사용하며, 6개의 복사본 중 4개를 쓰기에 사용하고 6개의 복사본 중 3 개를 읽기/복구를 위해 사용한다는 점에 나타날 수 있는 문제를 살펴보고 있습니다. 이 시리즈의 첫 번째 글에서는 왜 6개가 필요한 최소 복사본 수인지에 대해 설명했습니다. 두 번째 글에서는 쓰기와 읽기 작업 중 쿼럼의 성능 저하를 피하는 방법을 설명했습니다. 그러나, 여전히 많은 데이터 사본이 있으며 비용이 들어갑니다. 그럼에도 불구하고 Amazon Aurora의 [ more… ]
Amazon Aurora 내부 들여다보기(2) – 쿼럼 읽기 및 상태 변경 이 글은 AWS Database Blog의 Amazon Aurora Under the Hood: Quorum Reads and Mutating State의 한국어 번역으로 AWS코리아의 최유정 솔루션즈 아키텍트가 번역해 주셨습니다. 지난 글에서 쿼럼 모델 적용 시 이점에 대해 설명했습니다. 특히 지연 시간이 비정상적으로 늘어나거나, 짧은 시간 동안 이용 불가능 한 경우 또는 장기간의 디스크 및 노드 손실의 경우, 쿼럼 모델을 적용한 시스템이 얼마나 복원력이 뛰어난 지에 대해 알아보았습니다. 이 시점에서 한 가지 의문이 들 수 있습니다—쿼럼이 그렇게 훌륭한 모델이라면, 왜 다른 시스템이 이를 사용하지 않을까요? 쿼럼 시스템 읽기 속도 지연 한 가지 이슈는 쿼럼 시스템에서 읽기 속도가 느려진다는 것입니다. 쿼럼 모델은 읽기 쿼럼과 쓰기 쿼럼에 최소한 하나의 구성원이 중첩 되야 합니다. 6개의 쿼럼을 갖는 Amazon Aurora 와 같은 시스템에서는 4개의 중복된 쓰기 쿼럼을 보장하기 위해 3개의 데이터 사본을 읽어야 합니다. 이는 비효율적입니다. 보통 데이터베이스 페이지를 읽을 때 [ more… ]
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