데니스 로사, 개발자 옹호자, 카우치베이스 | 카우치베이스 블로그

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데니스 로사는 독일 뮌헨에 거주하고 있는 카우치베이스의 개발자 옹호자입니다. 그는 소프트웨어 엔지니어로서 탄탄한 경력을 쌓았으며 Java, Python, Scala, Javascript를 유창하게 구사합니다. Denis는 검색, 빅 데이터, AI, 마이크로서비스 및 개발자가 아름답고 빠르고 안정적이며 확장 가능한 앱을 만드는 데 도움이 되는 모든 것에 대해 글을 쓰는 것을 좋아합니다.

How to Condemn Your Microservices Architecture to Fail Before You Even Start
시작하기도 전에 마이크로서비스 아키텍처가 실패할 것이라고 단정 짓는 방법

이 블로그에서는 지금까지 당연하게 여겨져 왔지만 마이크로서비스에 적용하면 잘못된 아키텍처로 이어질 수 있는 개념에 초점을 맞춥니다.

Why Kubernetes Operators Are a Game Changer
쿠버네티스 운영자가 게임 체인저인 이유

Kubernetes 운영자는 소프트웨어 개발 세계를 강타했습니다. 스테이트풀 컨테이너, Kubernetes 1.7 및 사용자 정의 컨트롤러에 대해 자세히 알아보세요.

The 5 Most Common Forum’s Questions
포럼에서 가장 자주 묻는 5가지 질문

N1QL에서 '무언가'를 하려면 어떻게 해야 하나요? 우선, N1QL에 익숙하지 않다면 여기에서 무료 N1QL 교육에 몇 분을 투자하거나 여기에서 플레이해 보는 것을 적극 권장합니다. 둘째, ...

Comparing Couchbase vs CosmosDB
카우치베이스와 코스모스DB 비교

이 블로그 게시물에서 CosmosDB 전략, 설명서, 개발자들의 의견, Couchbase Server와 비교한 내용을 살펴보세요.

Couchbase With Spring-Boot and Spring Data
스프링 부팅 및 스프링 데이터를 사용한 카우치베이스

스프링 데이터, 스프링 부트, 카우치베이스를 설정하는 방법을 배우고 싶으신가요? 이 블로그 게시물에서는 필수 구성 요소, 리포지토리 및 모든 것이 실제로 작동하는 모습을 보여드립니다.

Saga Pattern | How to Implement Business Transactions Using Microservices – Part II
사가 패턴 | 마이크로서비스를 사용하여 비즈니스 트랜잭션을 구현하는 방법 - 2부

명령 또는 오케스트레이션이라는 다른 유형의 사가 구현을 사용하여 이벤트의 주기적 종속성과 같은 일부 문제를 해결하는 방법을 알아보세요.

Saga Pattern | Application Transactions Using Microservices – Part I
사가 패턴 | 마이크로서비스를 사용한 애플리케이션 트랜잭션 - 1부

사가 패턴은 각 트랜잭션이 단일 서비스 내에서 데이터를 업데이트하는 로컬 트랜잭션의 시퀀스입니다. Couchbase에서 디자인 예시를 확인하세요.

Deploying Couchbase on AWS in less than 3 minutes
3분 이내에 AWS에 Couchbase 배포하기

AWS 모범 사례를 사용하여 몇 분 만에 Couchbase Server 및 동기화 게이트웨이를 설정하여 배포를 안전하고 쉽게 확장할 수 있도록 ClearScale이 어떻게 지원하는지 알아보세요.

Deep Dive on Cross Data Center Replication (XDCR)
데이터 센터 간 복제(XDCR)에 대해 자세히 알아보기

XDCR이 훌륭한 기능인 이유. 재해 및 복구 계획이 필요하거나 데이터를 사용자에게 더 가까이 제공하려는 경우 XDCR은 반드시 고려해야 할 기능입니다.

Couchbase vs. DynamoDB – A Quick Comparison
카우치베이스와 DynamoDB - 간단한 비교

NoSQL 데이터베이스의 세계는 여러 가지 종류가 있으며 각 데이터베이스마다 고유한 설계가 있습니다. 이 포스팅에서 Couchbase와 DynamoDB를 비교해 보세요.

Zero Effort Machine Learning with Couchbase and Spark MLlib
Couchbase 및 Spark MLlib을 사용한 제로 노력 머신 러닝

지난 몇 년 동안 머신러닝은 기업이 대규모로 투자해야 할 기술로 입증되었으며, X사가 머신러닝을 통해 어떻게 엄청난 비용을 절감했는지에 대한 수십 개의 논문을 쉽게 찾을 수 있습니다.