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1. pFedBreD: 브레그먼 다이버전스를 활용한 최적화된 개인화 연합 학습 프레임워크

기존 연합 학습(FL)은 데이터 공유 없이 모델 학습이 가능하지만, 로컬 데이터의 이질성으로 인한 성능 저하가 문제였습니다. 이를 해결하기 위한 개인화된 FL(PFL)은 글로벌 모델에서 개인화된 모델을 생성하지만, 일부 정보를 놓칠 수 있습니다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 각 클라이언트의 글로벌 모델에 개인화된 사전 지식을 주입하는 방식, 즉 브레그먼 다이버전스를 포함한 pFedBreD 프레임워크를 제안합니다. 이 방식은 로컬 목적함수를 정규화하고 개인화된 사전 지식을 분리하여 성능을 향상시킵니다. 실험 결과, 이 방법은 5개의 데이터 세트에서 최신 성능에 도달하며, 8개의 벤치마크에서 다른 방법보다 최대 3.5% 높은 성능을 보였습니다.

https://arxiv.org/abs/2310.09183

2. SGDD: 구조 정보를 포함한 효율적인 그래프 압축 방법

대규모 그래프 훈련은 효과적이지만 비용과 저장 공간 문제가 있습니다. 기존 그래프 압축 방식은 그래프의 구조 정보를 무시하는 경향이 있었으며, 이는 성능 저하로 연결되었습니다. 이 논문에서는 스펙트럼 분석을 통해 이 문제를 확인하고, 구조 정보를 명시적으로 포함하는 새로운 방식인 SGDD를 제안합니다. 이 방법은 원래의 그래프 구조 정보를 유지하면서도 압축된 그래프를 생성합니다. 실험 결과, SGDD는 9개의 데이터 세트에서 우수한 성능을 보였으며, 특히 YelpChi 데이터 세트에서는 원본 데이터 세트의 정확도를 거의 잃지 않고 그래프 크기를 크게 줄였습니다. 이 연구는 구조적 정보의 중요성을 강조하고, 그래프 압축에 있어서의 새로운 방향을 제시합니다.

https://arxiv.org/abs/2310.09192

3. Modern Node.js App 개발을 위한 ORM Top6

Node.js 기반의 웹 개발에서는 데이터베이스와의 복잡한 상호 작용이 자주 필요합니다. 이러한 상호 작용을 단순화해주는 중요한 도구가 ORM(Object-Relational Mapping) 라이브러리입니다. ORM은 객체 지향 프로그래밍과 관계형 데이터베이스 사이의 간극을 메워줌으로써, 개발자들이 복잡한 SQL 쿼리 없이 JavaScript 객체를 사용해 코드의 가독성을 향상시킬 수 있게 도와줍니다. 또한, 다양한 데이터베이스 시스템 간의 전환을 쉽게 하며, 코드의 재사용성을 높여줍니다. 이외에도 보안 강화와 개발 속도의 향상에 기여합니다. 주요 ORM 도구로는 Sequelize, TypeORM, Prisma 등이 있습니다.

https://amplication.com/blog/top-6-orms-for-modern-nodejs-app-development

4. PayPal이 하루 3,500억 건의 요청을 처리하는 데이터베이스를 구축한 방법

PayPal은 JunoDB라는 분산 키-값 데이터베이스를 공개적으로 사용하게 됐습니다. 이 데이터베이스는 RocksDB를 기반으로 하며, 하루에 3,500억 번의 요청을 처리하면서 99.9999%의 가용성을 유지합니다. JunoDB는 PayPal의 대부분의 핵심 백엔드 서비스에서 사용되며, 캐싱, 중복 처리 방지, 지연 시간 극복 등 다양한 용도로 활용됩니다. JunoDB의 디자인은 클라이언트 라이브러리, 프록시 서버, 스토리지 서버의 세 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다. PayPal은 JunoDB를 통해 뛰어난 확장성, 일관성, 가용성, 성능을 달성하고 있습니다.

https://blog.quastor.org/p/paypal-built-database-serves-350-billion-requests-per-day

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