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머신러닝은 다양한 분류 체계를 가지고 있는데요. 개발자는 이러한 머신러닝 시스템의 분류 체계를 이해하고, 적절한 방식을 선정하는 것이 중요합니다. 오늘은 머신러닝을 분류하는 방법을 살펴보겠습니다. 머신러닝 분류엔 크게 3가지 방법이 있는데 1) 지도 학습 2) 비지도 학습 3)강화 학습입니다.
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넷마블 QA실에서는 ‘크래시리포트’라는 시스템을 운영하고 있습니다. 크래시리포트는 게임 실행 과정에서 예상치 못한 종료 현상이 발생할 때, 그 상황을 저장한 데이터를 크래시라 합니다. 이러한 크래시리포트 운영용으로 마련한 엣지 서버 클러스터 환경에서는 신규 파드 추가마다 최소 1분 이상 필요했습니다. 게임 사용자가 언제 급증할지 예측할 수 없기에, 스케줄에 맞춘 확장도 적합하지 않았습니다. 또한 서버에 접속하는 클라이언트의 통신 연결 대기 시간은 대략 10~20초로 설정돼 있어서, 신규 파드를 준비하기 위해 소모하는 1분 동안 누락되는 데이터도 늘어날 수밖에 없었습니다.
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