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게시글: 96
등록: 2026년부터

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네이버 클라우드 플랫폼의 ETL 서비스 Data Flow 실습
본 글은 네이버 클라우드 플랫폼(NCP)의 ETL 서비스인 Data Flow를 활용하여 데이터 처리의 어려움을 해결하는 방법을 소개합니다. 데이터의 중요성이 증대되면서 다양한 데이터 처리 요구가 발생하지만, 스토리지 연관 관계 정의, 전용 프레임워크 도입, 운영 비용 상승 등의 문제에 직면하기 쉽습니다. Data Flow는 이러한 문제를 간소화하고 자동화하여 클라우드 환경에서 효율적인 데이터 통합 및 ETL 프로세스 관리를 가능하게 합니다. 특히, Airflow를 사용하여 Data Flow가 작업을 처리하는 예제를 통해 서비스 활용 방안을 제시하며, Flow log 사용자나 Data Flow를 처음 접하는 개발자에게 유용한 정보를 제공합니다.
ETLData Flow네이버 클라우드 플랫폼
네이버클라우드플랫폼·2023년 12월 22일
Backend
MySQL 메이저 버전 업그레이드(MySQL 5 → MySQL 8) — 네이버 클라우드 플랫폼 Cloud DB for MySQL 실습
본 글은 네이버 클라우드 플랫폼(NCP)의 Cloud DB for MySQL을 사용하여 MySQL 5.7에서 8.0으로 메이저 버전 업그레이드를 진행하는 과정을 실습하고 설명합니다. MySQL 5.7 버전의 지원 종료(EOL)로 인해 많은 고객들이 버전 업그레이드 요청을 하고 있으며, 이 글은 DB 관리자가 상세한 DB 설정 없이도 업그레이드를 수행할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. MySQL 5.7과 8.0의 주요 차이점을 간략히 소개하고, NCP 환경에서 실제 업그레이드 방법을 안내하여 고객사의 IT 서비스 적시 적용 및 버전 업그레이드 리스크 관리에 기여하고자 합니다.
MySQL데이터베이스버전 업그레이드
네이버클라우드플랫폼·2023년 12월 14일
Backend
[개발자의 Ncloud 활용 썰] EP.5 : 넥스터즈(NEXTERS) 개발자의 스트리밍 서비스 개발기 — 여행 영상 아카이빙/스트리밍 서비스 ‘포착’
넥스터즈(NEXTERS) 개발자들이 여행 영상 아카이빙 및 스트리밍 서비스 '포착'을 개발하며 Ncloud를 활용한 경험을 공유하는 글입니다. 이 글은 실제 서비스 개발 과정에서 겪었던 기술적인 문제와 Ncloud 서비스들을 어떻게 활용하여 해결했는지에 대한 내용을 담고 있습니다. 특히, 스트리밍 서비스 구축에 필요한 다양한 Ncloud 서비스(예: 오브젝트 스토리지, CDN 등)의 적용 사례와 그 과정에서의 노하우를 중점적으로 다룹니다. 이를 통해 개발자들은 Ncloud를 활용한 스트리밍 서비스 개발에 대한 실질적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.
Ncloud스트리밍영상 아카이빙
네이버클라우드플랫폼·2023년 7월 11일
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편리한 객체 간 매핑을 위한 MapStruct 적용기 (feat. SENS)
네이버 클라우드 플랫폼의 알림 발송 서비스 SENS 개발 과정에서 객체 간 매핑의 복잡성을 해결하기 위해 MapStruct를 도입한 경험을 공유합니다. MapStruct는 Java Bean 간의 매핑 구현을 단순화하는 코드 생성기로, 컴파일 시점에 코드를 생성하여 런타임 안정성과 빠른 속도를 보장합니다. 이 글에서는 MapStruct의 기본적인 사용법과 함께, 여러 객체나 파라미터가 필요한 복잡한 매핑 처리 방법, 그리고 직접 경험한 MapStruct의 장단점을 상세히 설명합니다. 이를 통해 개발 생산성을 높이고 코드 관리의 어려움을 해소하는 방법을 제시합니다.
MapStructJava객체 매핑
네이버클라우드플랫폼·2022년 12월 15일
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[이렇게 개발했습니다] Simple & Easy Notification Service #3 : MongoDB Client 비교 (with WebFlux)
네이버 클라우드 플랫폼의 Simple & Easy Notification Service(SENS) 개발 과정에서 고성능을 달성하기 위한 기술 선택과 고려 사항을 다룹니다. SENS는 SMS, 카카오톡 비즈메시지, 모바일 Push 등 다양한 메시지 전송 기능을 HTTP API로 제공하는 서비스입니다. 본문에서는 특히 MongoDB 클라이언트 비교와 WebFlux를 활용한 고성능 추구에 초점을 맞추고 있으며, 메시지 API 인터페이스 역할, 이력성 데이터 저장, Kafka 연동 등 SENS의 주요 처리 로직과 성능 목표 달성을 위한 기술적 접근 방식을 설명합니다.
SENSMongoDBWebFlux
네이버클라우드플랫폼·2021년 12월 29일
Backend
[이렇게 개발했습니다] Simple & Easy Notification Service #2 : 메시지 발송 처리를 위한 Kafka 사용기
네이버 클라우드 플랫폼의 SENS 메시지 발송 모듈에서 Kafka를 도입한 경험을 공유합니다. 높은 트래픽 처리, 메시지 누락 방지, 중복 발송 방지를 위해 메시지 큐로 Kafka를 선택했습니다. Kafka 클러스터 구성 시 장애 포인트 관리, Exactly Once Semantic 보장을 위한 애플리케이션 레벨 처리, 그리고 초당 트래픽 및 메시지 크기를 고려한 클러스터 스케일링 및 파티션 분배 전략의 중요성을 강조합니다. Kafka 도입을 통해 안정적이고 효율적인 메시지 발송 시스템 구축 방안을 제시합니다.
Kafka메시지 큐메시지 발송
네이버클라우드플랫폼·2021년 12월 29일
Backend
[이렇게 개발했습니다] Simple & Easy Notification Service #1 : 대규모 메시지 요청 상태를 관리하기 위한 데이터 저장소 사용기
네이버 클라우드 플랫폼의 SENS(Simple & Easy Notification Service)는 SMS, 카카오톡 비즈메시지, 모바일 Push 등 다양한 메시지 전송 기능을 제공하는 서비스입니다. 본 글은 SENS에서 대규모 메시지 요청 상태를 효율적으로 관리하기 위한 데이터 저장소(상태 DB)의 필요성과 선택 과정에 대한 경험을 공유합니다. 최대 100K TPS의 부하 상황에서도 고객 요청을 빠르고 안전하게 처리하고, 메시지 이력을 일정 기간 보관하기 위한 상태 DB의 중요성을 강조하며, 서비스의 안정성과 성능 향상을 위한 기술적 고민을 담고 있습니다.
SENS메시지데이터 저장소
네이버클라우드플랫폼·2021년 12월 29일
Backend
Cloud Hadoop의 Apache Livy 사용하여 Spark Job 제출하기
본 포스팅은 Cloud Hadoop 환경에서 Apache Livy를 사용하여 Spark Job을 제출하는 방법을 안내합니다. Apache Livy는 REST API를 통해 Spark Job을 원격으로 제출하고 관리할 수 있게 해주는 서비스입니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 설정 없이 간편하게 Spark 애플리케이션을 실행하고 모니터링할 수 있습니다. 특히 대규모 데이터 처리나 복잡한 분석 작업을 수행할 때, Livy는 작업 제출 및 관리를 효율화하여 생산성을 높이는 데 기여합니다. 글에서는 Livy 설치 및 설정, 기본적인 Job 제출 방법, 그리고 실제 활용 사례를 예시 코드를 통해 설명하며, Cloud Hadoop 사용자들이 Spark Job을 더욱 효과적으로 관리할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
Apache LivySpark JobCloud Hadoop
네이버클라우드플랫폼·2021년 10월 27일
Backend
Object Storage에 보관한 CSV 데이터를 CloudHadoop의 Hive External Table로 연동하여 사용하기
본 포스팅은 Object Storage에 저장된 CSV 데이터를 Cloud Hadoop 환경에서 Hive External Table로 연동하여 활용하는 방법을 다룹니다. Object Storage에 있는 데이터를 별도의 다운로드나 변환 과정 없이 직접 Hive에서 쿼리할 수 있도록 설정하는 과정을 상세히 설명합니다. 이를 통해 대규모 데이터셋을 효율적으로 관리하고 분석하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 주요 기술로는 Object Storage, CSV 파일 형식, Cloud Hadoop, 그리고 Hive External Table이 사용됩니다. 이 방법을 활용하면 데이터 접근성과 활용성을 높여 데이터 분석 파이프라인을 간소화할 수 있습니다.
Object StorageCSVCloudHadoop
네이버클라우드플랫폼·2021년 10월 27일
Backend
[이렇게 사용하세요!] SENS를 활용한 Push App 구현 및 Firebase 연동하기
본 글은 네이버 클라우드 플랫폼의 SENS(Simple & Easy Notification Service)를 활용하여 푸시 알림 앱을 구현하고 Firebase와 연동하는 방법을 안내합니다. SENS는 SMS, LMS뿐만 아니라 iOS 및 Android 스마트폰 앱 푸시 알림 서비스를 쉽게 구현할 수 있도록 다양한 기능을 제공하는 플랫폼입니다. 글에서는 SENS 서비스의 개요, 제공 기능, 그리고 메시지 전송 개발자를 위한 API에 대해 설명합니다. 특히, 푸시 알림 구현에 필요한 설정 및 연동 과정을 상세히 다루며, Firebase와의 통합을 통해 효율적인 알림 시스템 구축 방안을 제시합니다. 이를 통해 개발자는 사용자 경험을 향상시키는 푸시 알림 기능을 손쉽게 서비스에 적용할 수 있습니다.
SENSPush AppFirebase
네이버클라우드플랫폼·2021년 10월 26일
Backend
[이렇게 사용하세요!] 팀 프로젝트에 활용 가능한 나만의 메시징 플랫폼 만드는 방법
이 글은 네이버 클라우드 플랫폼(NCP)을 활용하여 자신만의 메시징 플랫폼인 Mattermost를 구축하는 방법을 안내합니다. Mattermost는 Slack과 유사하지만 Private Cloud 환경에 구축하여 데이터를 자체적으로 관리할 수 있다는 장점이 있습니다. 특히 Small Team Edition은 MIT 라이선스로 무료 사용이 가능하여 팀 프로젝트에 적합합니다. 글에서는 NCP의 서버 및 인프라 서비스를 이용하여 Mattermost를 설치하고 운영하는 과정을 설명하며, 이를 통해 팀원 간의 효율적인 소통과 협업을 위한 자체 메시징 환경을 구축할 수 있음을 강조합니다. 오픈 소스 기반의 자체 메시징 플랫폼 구축에 관심 있는 개발자들에게 유용한 가이드가 될 것입니다.
Mattermost메시징 플랫폼네이버 클라우드 플랫폼
네이버클라우드플랫폼·2021년 10월 26일
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POSIX 알아보기 #2 : 가상 파일 시스템 VFS(Virtual Filesystem)의 의의와 동작 방식
이 글은 POSIX 표준의 두 번째 편으로, 가상 파일 시스템(VFS)의 의의와 동작 방식을 설명합니다. VFS는 애플리케이션이 EXT2, EXT4, XFS 등 다양한 종류의 파일 시스템에 일관된 방식으로 접근할 수 있도록 하는 가상 계층입니다. VFS가 없을 경우, 애플리케이션은 각 파일 시스템의 고유 함수를 직접 호출해야 하는 불편함이 발생합니다. 하지만 VFS가 존재하면, 애플리케이션은 open(), read()와 같은 표준 POSIX 시스템 호출을 통해 파일 시스템에 접근할 수 있으며, VFS가 내부적으로 실제 파일 시스템에 맞는 함수를 호출해 줍니다. 이 글은 Linux Kernel v5.11을 기준으로 VFS의 작동 방식을 설명하며, 파일 시스템 추상화의 중요성을 강조합니다.
POSIXVFSLinux Kernel
네이버클라우드플랫폼·2021년 8월 24일
Backend
[이렇게 사용하세요!] SMS 문자 메시지 발송 앱 사용하기 (SENS API 활용법)
본 글은 네이버 클라우드 플랫폼(NCP)의 Simple & Easy Notification Service(SENS) API를 활용하여 SMS 문자 메시지를 발송하는 방법을 안내합니다. 샘플 앱 사용을 위해 필요한 Access Key ID, Secret Key, Service ID를 확인하는 절차를 상세히 설명하며, 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에서 인증키 관리 및 SENS 메뉴를 통해 프로젝트를 생성하고 Service ID를 확인하는 과정을 이미지와 함께 제공합니다. 또한, GitHub에 공개된 샘플 메시징 앱의 링크를 공유하여 사용자가 자신의 목적에 맞게 수정하고 활용할 수 있도록 돕습니다. 이 글은 개발자가 SENS API를 통해 SMS 발송 기능을 구현하고자 할 때 유용한 가이드라인을 제시합니다.
SENS APISMS네이버클라우드
네이버클라우드플랫폼·2021년 8월 23일
Backend
Data Forest에서 Spark, Hive로 데이터 처리하기 Part.2
이 글은 네이버 클라우드 플랫폼의 Data Forest 환경에서 Spark와 Hive를 사용하여 데이터를 처리하는 방법을 다룹니다. 이전 글(Part.1)에서 Zeppelin 노트북을 사용했던 것과 달리, 이번 글에서는 DEV 앱을 생성하고 `spark-submit` 및 `beeline`과 같은 클라이언트를 활용하여 동일한 데이터 처리 작업을 수행하는 과정을 상세히 설명합니다. DEV 앱은 Data Forest에서 제공하는 모든 서비스에 대한 개발 환경이 미리 구성되어 있어 별도의 준비 없이 스크립트 실행이 가능하며, VPC VM에서도 유사한 환경 구성을 통해 진행할 수 있습니다. Data Forest 콘솔에서 DEV 앱을 생성하고, 앱이 안정화된 후 데이터 처리 작업을 시작하는 단계를 안내합니다.
Data ForestSparkHive
네이버클라우드플랫폼·2021년 7월 20일
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Data Forest에서 Spark, Hive로 데이터 처리하기 Part.1
네이버 클라우드 플랫폼의 Data Forest 환경에서 Spark와 Hive를 활용하여 빅데이터를 처리하는 방법을 소개하는 글입니다. Part.1에서는 Zeppelin 노트북을 사용하여 MovieLens 20M 데이터셋을 Spark로 처리하고 HDFS에 저장한 뒤, Hive 테이블을 생성하는 과정을 다룹니다. Data Forest App 생성부터 Zeppelin 앱 설정까지의 초기 단계를 상세히 설명하며, Spark Job 실행 및 Hive 쿼리 실행을 위한 기본적인 방법론을 제시합니다. Part.2에서는 spark-submit 및 beeline 커맨드를 이용한 동일 작업 수행 방법을 예고하며, 빅데이터 처리 실무에 대한 실용적인 가이드라인을 제공합니다.
Data ForestSparkHive
네이버클라우드플랫폼·2021년 7월 15일
Backend
[이렇게 사용하세요!] 네이버 클라우드 플랫폼 유저 API 활용 방법 — 1편
이 글은 네이버 클라우드 플랫폼(Ncloud)의 유저 API 활용 방법을 소개하는 1편입니다. 유저 API를 사용하면 콘솔에 직접 접속하지 않고도 클라우드 서비스를 이용할 수 있으며, 새로운 기능 연동이나 데이터 정제 등 다양한 상황에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 글에서는 API 참조서 페이지에서 제공하는 다양한 API 목록을 확인하는 방법과 함께, 구체적인 예시로 VPC 생성부터 VPC 서버 생성까지의 과정을 설명합니다. 이를 통해 개발자들이 Ncloud의 유저 API를 효과적으로 활용하여 서비스 개발 및 운영 효율성을 높일 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
네이버 클라우드 플랫폼Ncloud유저 API
네이버클라우드플랫폼·2021년 5월 20일
Backend
Papago NMT API를 활용한 나만의 번역서비스 구현하기
이 글은 네이버 클라우드 플랫폼의 Papago NMT(Neural Machine Translation) 서비스 API를 활용하여 자신만의 번역 서비스를 구현하는 방법을 소개합니다. Papago NMT는 네이버가 자체 개발한 인공 신경망 기반 기계 번역 기술로, 특히 한국어 번역 품질이 뛰어나며 문맥을 고려한 자연스러운 번역 결과를 제공합니다. 글에서는 네이버 클라우드 플랫폼의 AI 서비스 개요와 Papago NMT의 작동 원리를 설명하고, API 연동을 통해 간단하게 번역 서비스를 구축하는 과정을 안내합니다. 이를 통해 개발자는 Papago의 강력한 번역 기능을 활용하여 다양한 애플리케이션에 맞춤형 번역 기능을 통합할 수 있습니다.
Papago NMT API네이버 클라우드 플랫폼번역 서비스
네이버클라우드플랫폼·2021년 4월 19일
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Cloud Hadoop 1.4 버전 릴리즈 확인
본 글은 Cloud Hadoop 1.4 버전의 신규 릴리즈를 소개하고, 해당 버전을 사용하여 클러스터를 생성하는 과정을 설명합니다. Apache Ambari UI를 통해 클러스터를 확인하고, 커버로스 인증 구성 환경을 테스트한 후 Apache Ranger UI에 접속하는 방법을 안내합니다. Cloud Hadoop 1.4는 오픈소스 Apache Hadoop 3.1 기반 환경을 제공하며, 커버로스 인증과 Apache Ranger를 지원합니다. 커버로스는 보안 네트워크 인증 프로토콜이며, Apache Ranger는 보안 정책을 중앙에서 관리하는 프레임워크입니다. 또한, Cloud Hadoop 상품이 Hadoop, HBase, Spark, Hive, Presto 등 다양한 오픈소스 프레임워크를 쉽게 구축할 수 있도록 지원함을 언급합니다.
Cloud HadoopApache HadoopApache Ambari
네이버클라우드플랫폼·2020년 12월 15일
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CloudHadoop에서 Hive UDF사용하기
이 글은 CloudHadoop 환경에서 Hive UDF(User Defined Function)를 구현하고 사용하는 방법을 설명합니다. Hive UDF는 내장 함수만으로는 처리하기 어려운 특정 필드 데이터 처리를 위해 사용자가 직접 작성하는 함수입니다. UDF는 입력 및 출력 행 수에 따라 UDF(단일 입력/출력), UDAF(다중 입력/단일 출력), UDTF(단일 입력/다중 출력) 세 가지 종류로 나뉩니다. 글에서는 가장 기본적인 UDF 구현 및 CloudHadoop에서의 활용 방안을 중점적으로 다룹니다. CloudHadoop 클러스터가 이미 생성되어 있다는 가정 하에 진행되며, 사용자가 원하는 쿼리 표현의 유연성을 높이는 데 기여합니다.
HiveUDFCloudHadoop
네이버클라우드플랫폼·2020년 11월 18일
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[이렇게 사용하세요!] MySQL 8.0, 개발자를 위한 신규 기능 살펴보기! #4 JSON
이 글은 MySQL 8.0에서 새롭게 추가된 JSON 관련 기능을 개발자 관점에서 소개합니다. MySQL 8.0은 JSON 데이터를 효율적으로 저장하고 쿼리할 수 있는 다양한 함수와 연산자를 제공합니다. 특히, JSON 문서 내 특정 경로의 값을 추출하거나, JSON 객체 및 배열을 생성하고 조작하는 기능들이 상세히 설명됩니다. 또한, JSON 데이터에 대한 인덱싱을 통해 성능을 향상시키는 방법도 다룹니다. 이를 통해 개발자들은 관계형 데이터와 비정형 데이터를 MySQL 내에서 유연하게 관리하고 활용할 수 있게 됩니다. MySQL 8.0의 JSON 기능은 데이터베이스 활용도를 높이는 데 크게 기여할 것입니다.
MySQL 8.0JSON데이터베이스
네이버클라우드플랫폼·2020년 1월 19일