치즈채널 e03 – Zeppelin의 아버지 NFLabs의 이문수님 특집

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이번 에피소드에서는 아파치 재단의 탑 레벨 프로젝트, Zeppelin 의 아버지 NFLabs의 이문수님을 만나보았습니다.

1부


복잡한 데이터 분석을 쉽고! 빠르고! 예쁘게! 보여주는 제플린!
제플린을 만들게 된 계기부터 아파치 프로젝트가 된 이야기 그리고 구글, 스파크 개발자들 멱살잡이(?)를 하게 된 사연까지.
개발자에게도 좋고, 마케터에게도 좋고, 데이터 개발자에게도 좋은 제플린의 다양한 매력에 대해 이야기를 해봅니다.

2부

제플린이 하늘 높이 날아오를 수 있었던 이유! 바로 활발한 오픈소스 커뮤니티 생태계 덕분이라고 하는데요.

아파치 프로젝트의 커뮤니티 시스템은 어떤 구성일까요? 또 어떻게 운영될까요?

문수님의 생생한 경험담과 함께 오픈 소스의 매력과 재미에 대한 이야기를 나눠보았습니다.
이 방송을 듣다 보면 당장 오픈소스 컨트리뷰트를 하고 싶은 마음이 솟아오를 거예요!

데니스채널e03 – 배현직님 인사이드 게임 서버 특집 1부

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게임 서버 엔진 개발자인 배현직님을 모셨습니다. FPS에서 주로 사용되는 게임 서버 엔진 개발자로 유명한 배형직님의 리얼타임 서버 개발의 이슈를 설명합니다. 왜 2000년 초에 이미 리얼타임 서버에 대한 이슈가 지나가고 다시 모바일 시대에 리얼타임 서버에 대한 이슈가 생겨 났는지에 대해서 알아보는 시간을 가졌습니다.

1부: 네트워킹
PC와 달리 모바일 게임은 배터리를 달고 무선 네트워크를 이용합니다.

이러한 상황에서 모바일에서 실시간 멀티플레이를 개발할 때 이슈와 해결책을 논해봅시다.

레퍼런스

데니스채널 e02 – DB 튜닝의 모든 것 : 이형채, “DB 장애를 내본 사람”

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1부: MySQL 튜닝과 장애 대처 

왜 MySQL 튜닝이 힘드나? MySQL 커뮤니티 버전과 서브스크립션 버전의 성능 차이는 발생하나?

MySQL Perfomance Blog

https://www.percona.com/blog/

2부: mysql 튜닝 포인트 8가지 

일반적으로 DBMS 서버에 필요한 CPU, MEM, I/O 및 OS 튜닝 이슈에 대해서 살펴봅니다.

참고자료
https://access.redhat.com/documentation/en-US/Red_Hat_Enterprise_Linux/7/pdf/Performance_Tuning_Guide/Red_Hat_Enterprise_Linux-7-Performance_Tuning_Guide-en-US.pdf

3부: mysql 튜징 포인트 

아르노 Adant 가 MySQL Connect 2013 에서 발표한 성능개선 50가지 팁에 대해서 살펴봅니다. ( Tip 1-13 )

참고 자료

http://blog.aadant.com
http://aadant.com/blog/wp-content/uploads/2013/09/50-Tips-for-Boosting-MySQL-Performance-CON2655.pdf

데니스채널e01 – 머신러닝특집 2부

머신러닝이란 무엇을까요? 어떻게 발전해 왔을까요? 그리고 어떻게 공부하면 좋을까요?
머신러닝? 딥러닝? 인공지능? 뭘까요?
머신러닝은 어떻게 발전되어 왔나요. 갑자기 나온건가요? 앞으로는 뭐가 핫할까요?
최근에 딥마인드에서 나온 알파고와 음성합성, 추천시스템에 대해서 이야기해주세요.
개발자들이 머신러닝을 알아가기에 좋은 방법과 꼭꼭꼭 알아두면 좋을만한 핵심개념!

방송관련 링크
TensorFlow https://www.tensorflow.org/
AlphaGo https://deepmind.com/research/alphago/
WaveNet https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/

데니스채널e01 – 머신러닝특집 1부

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1부: 게스트 소개와 머신러닝의 현재 트랜드에 대해 이야기합니다.
데이터가 적을 때 발생하는 문제들을 해결하는 최신 연구들
앞으로 머신러닝이 널리 사용되었을 때 발생할 수 있는 윤리적 문제들과 해결하기 위한 방법들
머신러닝 시스템이 악의적으로 공격받는다면?

방송관련 링크
TensorFlow Korea: https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/
Machine learning fairness: http://www.fatml.org/
Generative Adversarial Networks: https://arxiv.org/abs/1406.2661