()은 특정 수준의 추상화 된 레벨의 서브 펑션으로 구성된 ()에 널리 이용되고 있습니다.

각각의 레이어는 차상위 레벨의 레이어에게 서비스를 구성하도록 설계되어져 있는데, 통상 다음과 같이 4단계의 레이어를 이용하여 일반적인 정보 시스템을 구성하고는 합니다.

 

Layered pattern은 PC App, 쇼핑몰(이커머스) 웹사이트 등이 주로 쓰는 아키텍쳐 패턴

 

의 사례로는 일반적인 데스크톱 어플리케이션 (General desktop applications)이나 이나 같은 웹 어플리케이션 ( web applications)을 들 수 있습니다.

이 아키텍쳐의 장점이라 하면 하위 레이어는 다른 상위 레이어에 의해 사용이 되며, 레이어 표준화가 쉬우며 레이어 수준을 정의하기가 수월하다는 것입니다. 또한 레이어를 변경해도 다른 레이어에는 영향을 끼치지 않습니다.

반면에 단점이라 하면 광범위한 적용이 어렵다는 것인데, 특정 상황에서는 특정 레이어가 불필요할 수도 있습니다.



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  • Peer-to-peer pattern은 BitTorrent와 같이 파일공유 솔루션이나 P2PTV, PDTP와 같은 멀티미디어 프로토콜에 주로 이용
  • Broker pattern은 Apache ActiveMQ, Apache Kafka, RabbitMQ 등 메시지 미들웨어 같은 아키텍쳐에 주로 이용
  • Pipe-filter pattern은 컴파일러와 같이 통해 연속되는 필터링 기법을 통한 분석을 하는 아키텍쳐에 주로 이용
  • Master-slave pattern은 장애 대응을 위한 Database 복제 등 병렬처리 및 Disaster Recovery 대응 로직에 주로 이용
  • Client-server pattern은 TCP/IP를 통해 데이터를 주고 받는 이메일, 웹하드 등이 주로 이용하는 아키텍쳐
  • Machine Learning Tool의 종류와 용도
  • 자연어처리(NLU)를 하기 위한 소프트웨어 아키텍쳐 – 걸음마단계부터 인간 수준으로 진화하는 방향에 대해 알아본다
  • 구글 머신러닝 솔루션 텐서플로(Google Machine Learning – TensorFlow) 오픈소스 공개에 따른 현재와 미래의 비젼
  • EIDR(Entertainment IDentifier Registry) – 콘텐츠 ID 표준화를 이끄는 미디어/엔터테인먼트 서비스 연관 국제 표준 단체
  • 집단지성을 활용하는 Collaborative Filtering(CF) 알고리즘 – 추천 알고리즘으로 많이 이용되고 있지만, 한계도 알아야 해
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