[쉽게 배우는 AI] 11. 연관 규칙 학습이란?

저는 2005년 10월에 입사한 구글에 사직서를 제출했습니다. 지난주가 약 18년을 근무한 구글에서 저의 마지막 근무였죠. 제가 입사한 시점에 갓 상장했던 구글의 임직원들은 다른 대부분의 회사, 그리고 대중에 퍼진 이야기와 달리, 주니어 엔지니어부터 최고 경영진에 이르기까지 옳은 일을 하려고 노력하는 진정으로 선량한 사람들이었습니다. 종종 조롱받기도 했던 "사악해지지 말자"라는 모토는 당시 구글의 실제 원칙이었습니다.

최근에 VMware의 수석 엔지니어이자 쿠버네티스 및 구글 컴퓨트 엔진의 창시자 중 한 명인 조 베다를 인터뷰할 수 있는 기회가 있었습니다. 조 베다는 마이크로소프트와 구글에서 다양한 경험을 쌓은 베테랑 소프트웨어 엔지니어입니다. 더불어, 베다는 현재 VMware에 인수된 클라우드 네이티브 분야의 선두 주자인 헵티오(Heptio)를 공동 설립한 주요 인물 중 한 명입니다. 인터뷰 내용에 대한 전문은 아래에 첨부했으니 독자 여러분들의 많은 관심 부탁드립니다!

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.