IntroAWS EC2 t2.micro 환경에서 Socket.IO 기반 채팅 서비스를 테스트하는 과정에서 발생한 Socket connection timeout 문제와 해결방안이번 포스트에서는 다음 내용을 다룹니다문제 원인 분석 과정t2.micro의 리소스 제약을 극복하기 위한 최적화 단계문제 상황테스트 Phase phases: - name: "Warm up" # 기존 단계 duration: 30 arrivalRate: 1 rampTo: 2 - name: "Normal load" # 해당 단계부터 추가 단계 duration: 60 arrivalRate: 2 rampTo: 5 - name: "Peak load" # 문제 발생 단계 ..

Intro실시간 시스템, 특히 채팅 서비스에서 부하 테스트는 매우 중요 Socket.IO는 실시간 통신을 쉽게 구현할 수 있는 라이브러리로, WebSocket을 기반으로 동작하며 자동 폴백 메커니즘을 제공이 글에서는 Artillery를 사용해 Socket.IO 기반 채팅 서비스를 테스트하는 초기 단계 테스트 시나리오를 다룬다. 또한, 로컬 환경과 EC2 환경에서의 테스트 결과를 비교하고, 이러한 테스트가 시스템에 미치는 영향 분석채팅 서비스 개요1. 주요 기능유저 인증: 이메일과 비밀번호를 사용한 로그인친구 관리: 친구 목록 가져오기 및 친구 선택실시간 채팅: 채팅방 생성 및 메시지 전송2. 시스템 아키텍처Backend: Node.js 서버(NestJS)Database: PostgreSQL(+ TypeO..

Artillery란?성능 테스트와 부하 테스트를 위한 간단하고 강력한 도구HTTP, WebSocket, GraphQL 등 다양한 프로토콜을 지원하는 부하 테스트 도구AWS free tier 만으로 어느정도 트래픽까지 감당 가능할지 알아보기 위하여프로젝트 배경NestJS와 Socket.IO를 사용해 실시간 채팅 서비스 구축높은 동시 연결을 처리하고 안정적인 성능을 제공하기 위해 성능 테스트가 필수목표Artillery를 사용해 성능 테스트를 설정, 실행, 분석하는 과정을 공유성능 병목을 해결하고 효율적인 실시간 시스템 설계 구축부하테스트 필요성성능 검증: 웹사이트나 API가 높은 트래픽에서도 안정적으로 작동하는지 확인취약점 발견: 높은 요청으로 인해 발생할 수 있는 병목현상과 오류를 미리 확인WebSocke..

Federated Learning (Collaborative Learning) Definition 다수의 로컬 클라이언트와 하나의 중앙 서버가 협력하여 데이터가 탈중앙화된 상황에서 글로벌 모델을 학습하는 기술 Background 모바일 환경의 어려움 privacy 에 취약한 Centralized Server System High Latency How to do 최신 AI model을 다운받아 각자의 data로 학습시킨 model을 올려 보내 Model 값을 기반으로 Cloud 에서 Globalization을 통해 User들이 다시 이 모델을 주기적으로 다운 받음 Difference with Distributed learning 분산학습 : 데이터를 중앙에서 모아 여러 컴퓨팅 리소스로 분산(multiple..

wandb 추가 기록

Batch Normalization Definition 인공신경망을 re-centering과 re-scaling으로 layer의 input 정규화를 통해 더 빠르고 안정화시키는 방법 Motivation Internal covariate shift Covariate shift : 이전 레이어의 파라미터 변화로 현재 레이어 입력 분포가 바뀌는 현상 Internal covariate shift : 레이어 통과시 마다 covariate shift가 발생해 입력 분포가 약간씩 변하는 현상 망이 깊어짐에 따라 작은 변화가 뒷단에 큰 영향을 미침 Covariate Shift 줄이는 방법 layer's input 을 whitening 시킴(입력 평균:0, 분산:1) whitening이 backpropagatio..