“컴퓨터 세계를 완전히 변화시킨 25개의 논문”

아래의 25개의 논문들은 현대 컴퓨팅 시스템의 기반 기술들을 소개하고 있는데요.


이러한 기술들은 대규모 서비스, 분산 시스템, 클라우드, 데이터베이스, 머신러닝 등에서 다양하게 활용되고 있다고 합니다.


이것들을 공부하면 기술 면접이나 대규모 시스템 설계 그리고 실제 리얼 월드의 문제를 해결하는데 도움을 줄거에요.


앞으로 이러한 논문들을 하나씩 소개하는 글을 작성해볼게요~ 


  1. Dynamo - Amazon’s Highly Available Key Value Store:

  • Dynamo 시스템이 Amazon의 대규모 환경에서 어떻게 신뢰성을 제공하는지, 그리고 일관성을 희생하면서 어떻게 항상 사용 가능한 경험을 지원하는지에 대해 다룹니다. 

  • https://www.allthingsdistributed.com/files/amazon-dynamo-sosp2007.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email


  1. Google File System:

  • Google File System의 설계 및 구현에 초점을 맞추며, 이 시스템이 대규모 데이터 중심 응용 프로그램을 지원하는 분산 파일 시스템으로서 어떻게 Scalability 와 Fault Tolerance 를 제공하는지에 대해 다룹니다. 

  • https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/gfs-sosp2003.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email


  1. Scaling Memcached at Facebook:

  • Facebook 이 Memcached 를 활용하여 어떻게 전 세계에서 가장 큰 소셜 네트워크를 지원하는 분산 키-값 저장소를 구축하고 확장했는지에 대해 다룹니다. 

  • https://www.usenix.org/system/files/conference/nsdi13/nsdi13-final170_update.pdf


  1. BigTable:

  • Bigtable이 어떻게 구조화된 데이터를 관리하기 위해 설계되었으며, 수천 대의 commodity servers 에서 페타바이트 규모로 확장될 수 있는지에 대해 다룹니다. 

  • https://substack.com/redirect/c49ce9b7-e0ab-4f1e-8936-3efd383ba713?j=eyJ1IjoiMmNscmc3In0.K_gP_5CqaAf0cWWggPM-WMz4gPJ_QSJ7yEFtqH8EWp4


  1. Borg - Large Scale Cluster Management at Google

  • Borg 시스템이 수십만 대의 기계를 포함하는 여러 클러스터에서 수천 개의 다양한 응용 프로그램에서 수백만 개의 작업을 어떻게 관리하는지, 그리고 높은 자원 활용도를 달성하기 위해 어떤 기술을 사용하는지에 대해 다룹니다. 

  • https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/43438.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email


  1. Cassandra:

  • Cassandra 가 어떻게 대량의 구조화된 데이터를 여러 커머디티 서버에 걸쳐 관리하면서, 단일 실패 지점 없이 높은 가용성을 제공하는 분산 스토리지 시스템이 될 수 있는지에 대해 다룹니다. 

  • https://substack.com/redirect/cad644f7-a5c8-4d78-9b37-75597bf3b689?j=eyJ1IjoiMmNscmc3In0.K_gP_5CqaAf0cWWggPM-WMz4gPJ_QSJ7yEFtqH8EWp4


  1. Attention Is All You Need: 

  • 기존의 복잡한 순환 또는 합성곱 신경망을 대체하는 새로운 신경망 구조인 Transformer 에 대해 설명하며, 이 구조가 어떻게 오직 Attention 메커니즘만을 기반으로 하여 더 빠른 학습 속도와 높은 병렬 처리 능력을 제공하는지에 대해 다룹니다. 

  • https://arxiv.org/abs/1706.03762?utm_source=substack&utm_medium=email


  1. Kafka:

  • Kafka가 어떻게 대량의 로그 데이터를 수집하고 낮은 지연시간으로 전달하는 분산 메시징 시스템인지, 그리고 기존 로그 집계기 및 메시징 시스템에서 어떤 아이디어를 도입했는지에 대해 다룹니다.

  • https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2017/09/Kafka.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email 


  1. FoundationDB:

  • FoundationDB 가 어떻게 NoSQL의 유연성과 확장성을 ACID 트랜잭션과 결합하고 있는지, 그리고 이 시스템이 어떻게 분리된 아키텍처를 채택하여 각 서브시스템을 독립적으로 조정할 수 있게 만들었는지에 대해 다룹니다. 

  • https://www.foundationdb.org/files/fdb-paper.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email


  1. Amazon Aurora:

  • Aurora가 어떻게 OLTP 워크로드를 위한 관계형 데이터베이스 서비스로 설계되었으며, 고성능 데이터 처리에 있어 네트워크가 중요한 제약 요소로 부상했는지에 대해 다룹니다. 

  • https://web.stanford.edu/class/cs245/readings/aurora.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email


  1. Spanner: 

  • Spanner가 어떻게 세계적 규모로 데이터를 분산시키고, externally-consistent 을 지원하는 분산 트랜잭션을 처음으로 제공하는 시스템인지에 대해 다룹니다. 

  • https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/spanner-osdi2012.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email


  1. MapReduce:

  • MapReduce가 어떻게 대규모 데이터 세트를 처리하고 생성하는데 사용되며, 사용자가 맵 함수와 리듀스 함수를 정의하여 데이터를 자동으로 병렬 처리하는 방식에 대해 다룹니다. 

  • https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/16cb30b4b92fd4989b8619a61752a2387c6dd474.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email


  1. Shard Manager:

  • Shard Manager 가 어떻게 지리적으로 분산된 애플리케이션을 위한 샤드 관리를 단순화하고, 소프트웨어 업그레이드와 같은 계획된 이벤트 동안 애플리케이션 가용성을 유지하는 기능을 제공하는지에 대해 다룹니다. 

  • https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3477132.3483546?utm_source=substack&utm_medium=email


  1. Dapper:

  • Dapper가 어떻게 낮은 오버헤드, 애플리케이션 수준의 투명성을 제공하며 대규모 시스템에서 어디에나 배포될 수 있는지에 대해 다룹니다. 

  • https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/papers/dapper-2010-1.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email


  1. Flink:

  • Apache Flink 시스템의 주요 특징과 철학을 소개하고, Flink가 실시간 분석, 연속 데이터 파이프라인, 이력 데이터 처리(배치), 반복적 알고리즘(머신러닝, 그래프 분석)을 포함한 다양한 데이터 처리 응용 프로그램을 지원하는지에 대해 다룹니다. 

  • https://www.researchgate.net/publication/308993790_Apache_Flink_Stream_and_Batch_Processing_in_a_Single_Engine


  1. A Comprehensive Survey on Vector Databases:

  • 벡터 데이터베이스에 관한 포괄적인 내용을 다룹니다. 그리고 벡터 데이터베이스가 고차원 데이터를 저장하는 방법, 전통적인 DBMS에서 다루기 어려운 데이터의 특성화 방법, 그리고 이 분야에서 발생하는 주요 도전 과제들에 대해 다룹니다. 

  • https://arxiv.org/pdf/2310.11703


  1. Zanzibar:

  • 구글의 Zanzibar 시스템에 대해 다룹니다. 그리고 Zanzibar가 어떻게 수조 개의 접근 제어 목록과 초당 수백만 개의 인증 요청을 처리하는지에 대해 다룹니다. 

  • https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/10683a8987dbf0c6d4edcafb9b4f05cc9de5974a.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email


  1. Monarch: 

  • 구글의 Monarch가 어떻게 전 세계적으로 분산된 인메모리 시계열 데이터베이스로서 구글의 수십억 사용자 규모의 애플리케이션과 시스템을 모니터링하는 데 사용되는지, 그리고 이 시스템이 매초 테라바이트의 데이터를 수집하고 수백만 건의 쿼리를 처리하는 방법에 대해 다룹니다. 

  • https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/d84ab6c93881af998de877d0070a706de7bec6d8.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email


  1. Thrift:

  • Thrift 소프트웨어 라이브러리와 코드 생성 도구에 대해 다룹니다. 그리고 Thrift가 어떻게 다양한 프로그래밍 언어 간의 효율적이고 신뢰할 수 있는 통신을 가능하게 하는지에 대해 다룹니다. 

  • https://thrift.apache.org/static/files/thrift-20070401.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email


  1. Bitcoin:

  • 비트코인이 금융기관을 거치지 않고 직접적으로 온라인 지불을 가능하게 하는 순수한 Peer-to-Peer 전자화폐 시스템으로서, 어떻게 이중 지불 문제를 해결하며, 해시 기반의 작업 증명을 통해 거래를 타임스탬프하는 네트워크를 사용하는지에 대해 다룹니다. 

  • https://bitcoin.org/bitcoin.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email


  1. WTF - Who to Follow Service at Twitter:

  • WTF가 어떻게 일일 수백만 사용자 간의 연결을 생성하는지, 그리고 공유된 관심사, 공통 연결 등을 기반으로 어떻게 사용자 추천을 수행하는지에 대해 다룹니다. 

  • https://web.stanford.edu/~rezab/papers/wtf_overview.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email


  1. MyRocks: LSM-Tree Database Storage Engine:

  • Facebook 에서 MyRocks 엔진을 어떻게 활용하는지에 대해 다룹니다. 그리고 MyRocks가 어떻게 LSM-트리 기반의 RocksDB 위에 구축되어 MySQL의 관계형 기능을 통합했는지에 대해서도 다룹니다. 

  • https://www.vldb.org/pvldb/vol13/p3217-matsunobu.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email


  1. GoTo Considered Harmful: 

  • https://homepages.cwi.nl/~storm/teaching/reader/Dijkstra68.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email


  1. Raft Consensus Algorithm:

  • Raft 합의 알고리즘에 대해 다룹니다. 그리고 Raft가 어떻게 Paxos와 동등한 결과를 내면서도 더 이해하기 쉽고 실용적인 시스템 구축의 기반을 제공하는지에 대해서도 다룹니다. 

  • https://raft.github.io/raft.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email


  1. Time Clocks and Ordering of Events:

  • 분산 시스템 내에서 이벤트의 순서를 결정하고 시간의 개념을 이해하는 방법에 대해 다룹니다. 

  • https://lamport.azurewebsites.net/pubs/time-clocks.pdf?utm_source=substack&utm_medium=email

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2024년 5월 12일 오후 3:15

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