실시간 의료 인공지능 데이터 처리를 위한 Django Query Optimization - 윤소영 - PyCon.KR 2019
발표자 : 윤소영
발표 자료 : https://www.slideshare.net/SoyoungYoo...
Web service 구현 시 속도 최적화는 모든 개발자들이 마주하는 필수적인 부분입니다. 딥러닝을 이용한 서비스가 점점 늘고, 처리해야 하는 데이터의 양이 점점 늘어나면서 많은 양의 데이터 처리 성능 최적화의 중요성도 점점 늘고 있습니다. 제가 현재 일하고 있는 의료 인공지능 회사에서도 역시, Django로 대용량의 의료 정보 데이터를 실시간으로 받아 빠르게 저장하고 업데이트를 해줘야 하는 경우가 많습니다. 저는 먼저 Django ORM이 무엇인지에 대해 설명하고, 이러한 데이터를 처리할 때 마주했던 문제점들을 소개한 후, 이 문제점들을 어떻게 해결했는지를 발표하여 많은 개발자들이 비슷하게 고민하는 문제들의 해결 방안을 공유해드리고 싶습니다.
[발표를 계획하게 된 이유]
대용량 데이터 처리 시 성능을 개선하기 위해서는 Query Optimization이 필수적입니다. 이러한 상황에서 개발하면서 먼저 알았으면 도움이 되었을 것이라고 느꼈던 점을 공유하고자 합니다. 이 발표를 통해 Django를 이용해 많은 양의 데이터를 처리하고 가공하는 상황에서 생기는 여러 개발 이슈를 해결한 사례를 공유하여, 자신의 상황에 맞는 Django의 기능이 어떤 것인지 알고, 더 유용하게 Django를 쓸 수 있을 것이라고 기대합니다.
[대상 청중]
Django를 사용하여 대용량의 데이터를 빠르게 처리해야 하는 개발자
Django ORM만으로는 원하는 기능이 되지 않아 고통받는 개발자
현재 구현한 코드에서 최적화할 수 있는 부분을 최적화하여 데이터 처리 속도를 높이고 싶은 개발자
[발표를 통해 얻을 수 있는 것]
이 발표를 통해 청중들은 Django ORM이 어떻게 작동하는지, 현재 한계점으로 어떤 것이 있는지, 그것을 극복하기 위해 어떻게 SQL 쿼리를 최적화해야 하는지 등을 알 수 있고, 더 나아가 그런 것들을 현재 구현에 적용하여 데이터 처리 성능을 개선하기를 기대합니다.
PyCon Korea 2019 프로그램 자세히 보기 : https://www.pycon.kr/2019/program/tal...
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