시스템 설계
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1. 개요
시스템 설계는 지정된 요구 사항을 충족하기 위해 전자 제어 시스템의 인터페이스 및 데이터를 정의하고 개발하는 프로세스이다. 물리적 설계, 웹 시스템 설계, 기계 학습 시스템 설계 등 다양한 유형이 있다. 물리적 설계는 시스템의 실제 입력 및 출력 프로세스를 다루며, 웹 시스템 설계는 확장성, 가용성, 안정성을 고려해야 한다. 기계 학습 시스템 설계는 데이터 파이프라인, 모델 훈련 및 배포 인프라를 고려하여 실제 문제를 해결하기 위한 ML 모델을 통합하는 시스템을 구축하는 데 중점을 둔다.
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| 시스템 설계 | |
|---|---|
| 시스템 설계 | |
| 시스템 설계는 | 구성 요소의 구조, 동작, 그리고 더 나아가 단순 시스템에서 복잡 시스템에 이르기까지 시스템을 구현하는 데 필요한 데이터를 정의하는 프로세스이다. |
| 시스템 설계는 | 시스템 아키텍처의 광범위한 정의와 달리 시스템의 서브 시스템과 구성 요소를 정의하는 보다 구체적인 프로세스로 간주될 수 있다. |
| 시스템 설계는 | 모듈식 제품 아키텍처의 구현을 포함한다. |
| 시스템 설계와 관련된 분야 | 시스템 아키텍처 소프트웨어 아키텍처 데이터 아키텍처 컴퓨터 아키텍처 전기 공학 |
| 개요 | |
| 시스템 설계는 | 요구 사항을 충족하는 효과적인 시스템을 만드는 데 필요한 단계와 의사 결정 과정을 포함한다. |
| 시스템 설계 프로세스 | 일반적으로 문제 정의, 요구 사항 분석, 시스템 아키텍처 설계, 구성 요소 설계, 구현, 테스트 및 평가 단계를 포함한다. |
| 시스템 설계의 목표 | 기능적 요구 사항을 충족하고, 성능 및 신뢰성을 최적화하며, 비용 효율성을 고려하고, 확장성과 유지 보수성을 확보하는 것이다. |
| 고려 사항 | |
| 시스템 설계 시 고려 사항 | 확장성 신뢰성 가용성 보안 성능 비용 유지 보수성 사용성 |
| 시스템 설계 접근 방식 | |
| 시스템 설계 접근 방식 | 상향식 설계 하향식 설계 객체 지향 설계 서비스 지향 설계 |
| 시스템 설계 도구 및 기술 | |
| 시스템 설계 도구 및 기술 | UML (Unified Modeling Language) SysML (Systems Modeling Language) 모델 기반 시스템 엔지니어링 (MBSE) 시뮬레이션 및 모델링 |
| 시스템 설계의 중요성 | |
| 시스템 설계의 중요성 | 성공적인 시스템 개발을 위한 필수적인 단계이며, 초기 단계에서 잠재적인 문제를 식별하고 해결하여 비용을 절감하고 개발 시간을 단축할 수 있다. 또한 시스템 설계는 시스템의 품질, 성능 및 신뢰성을 향상시키는 데 도움이 된다. |
| 시스템 설계 교육 | |
| 시스템 설계 교육 | 컴퓨터 과학, 소프트웨어 공학, 시스템 공학 등의 분야에서 교육을 받을 수 있으며, 다양한 온라인 강좌와 워크샵을 통해 학습할 수도 있다. |
2. 시스템 설계의 개념
시스템 설계는 요구 사항을 충족하기 위해 전자 제어 시스템의 인터페이스 및 데이터와 같은 시스템을 정의하고 개발하는 과정이다. 시스템 설계는 제품 개발에 시스템 이론을 적용한 것으로, 시스템 분석, 시스템 아키텍처, 시스템 엔지니어링 분야와 일부 겹치는 부분이 있다.[6][7] 이는 "마케팅, 디자인, 제조의 관점을 제품 개발에 대한 단일 접근 방식으로 융합"하는 더 넓은 범위의 제품 개발 과정의 일부이다.[5]
2. 1. 물리적 설계
물리적 설계는 시스템의 실제 입력 및 출력 프로세스와 관련이 있다. 이는 데이터가 시스템에 어떻게 입력되고, 어떻게 검증 및 인증되며, 어떻게 처리되고, 어떻게 표시되는지 설명한다.물리적 설계에서는 시스템에 대한 다음 요구 사항이 결정된다.
다시 말해, 시스템 설계의 물리적 부분은 일반적으로 다음 세 가지 하위 작업으로 나눌 수 있다.
- 사용자 인터페이스 설계
- 데이터 설계
- 프로세스 설계
2. 2. 웹 시스템 설계
구글, 트위터, 페이스북, 아마존, 넷플릭스 등과 같은 온라인 웹사이트는 전 세계 수백만 명의 사용자가 이용하고 있다. 증가하는 사용자 수를 수용하기 위해서는 확장 가능하고 가용성이 높은 시스템을 설계해야 한다. 시스템 설계 시 고려해야 할 사항은 다음과 같다.- 기능 및 비기능 요구 사항
- 용량 추정
- 사용할 데이터베이스 (관계형 또는 NoSQL)
- 수직적 확장, 수평적 확장, 샤드
- 로드 밸런싱
- 주-보조 복제
- 캐시 및 CDN
- 상태 비저장 및 상태 저장 서버
- 데이터 센터 지리적 라우팅
- 메시지 큐, 발행-구독(Publish-Subscribe) 아키텍처
- 성능 지표 모니터링 및 로깅
- 빌드, 테스트, 구성 배포 자동화
- 단일 실패 지점 찾기
- API 속도 제한
- 서비스 수준 계약
2. 3. 기계 학습 시스템 설계
기계 학습 시스템 설계는 실제 문제를 해결하기 위해 기계 학습(ML) 모델을 통합하는 확장 가능하고 안정적이며 효율적인 시스템을 구축하는 데 중점을 둔다. ML 시스템은 데이터 파이프라인, 모델 훈련 및 배포 인프라를 신중하게 고려해야 한다. ML 시스템은 추천 시스템, 사기 탐지에서의 인공 지능, 자연어 처리와 같은 애플리케이션에 자주 사용된다.[9]ML 시스템을 설계할 때 고려해야 할 주요 구성 요소는 다음과 같다.
# 문제 정의: 문제, 데이터 요구 사항 및 평가 지표를 명확하게 정의한다. 성공 기준에는 정확성, 지연 시간 및 확장성이 포함되는 경우가 많다.[9]
# 데이터 파이프라인: 데이터를 수집, 정리, 변환 및 검증하기 위한 자동화된 파이프라인을 구축한다.[10]
# 모델 선택 및 훈련: 적절한 알고리즘 (예: 선형 회귀, 결정 트리, 신경망)을 선택하고 텐서플로우 또는 파이토치와 같은 프레임워크를 사용하여 모델을 훈련한다.
# 배포 및 서비스: 훈련된 모델을 컨테이너화된 서비스 (예: 도커 및 쿠버네티스)와 같은 확장 가능한 아키텍처를 사용하여 프로덕션 환경에 배포한다.[11]
# 모니터링 및 유지 관리: 모델 성능을 지속적으로 모니터링하고 필요에 따라 재훈련하며 개념 드리프트가 해결되었는지 확인한다.[12]
ML 시스템을 설계하려면 시스템 확장성 및 안정성을 보장하면서 정확성, 지연 시간, 비용 및 유지 관리성 간의 균형을 맞춰야 한다. 이 분야는 기계 학습 개발 및 운영을 통합하여 ML 시스템의 원활한 배포 및 수명 주기 관리를 보장하는 일련의 관행인 MLOps와 겹친다.
참조
[1]
서적
Design for the Real World: Human Ecology and Social Change
Academy Chicago
1984
[2]
논문
A framework for sustainable whole systems design
https://www.scienced[...]
2012
[3]
논문
A Scientific Foundation of Simulation Games for the Analysis and Design of Complex Systems
2018
[4]
논문
Critical heuristics of social systems design
1987-09
[5]
서적
Product Design and Development
Irwin McGraw-Hill
[6]
간행물
https://www.its.bldr[...]
[7]
간행물
[8]
서적
Information technology applications
Pitman
1991
[9]
서적
MLOps Lifecycle Toolkit: A Software Engineering Roadmap for Designing, Deploying, and Scaling Stochastic Systems
Apress
[10]
논문
Data Management Challenges in Production Machine Learning
[11]
서적
Designing Machine Learning Systems
O'Reilly Media
[12]
웹사이트
Machine Learning at Scale: Challenges and Best Practices
https://cloud.google[...]
2020
[13]
간행물
http://www.its.bldrd[...]
[14]
간행물
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