728x90 Caching3 [PYTHON] API Gateway 레이어에서의 추론 요청 속도 제한(Throttling) 및 캐싱 해결 방법 3가지와 차이점 고성능 인공지능(AI) 모델을 서비스로 배포할 때, 가장 큰 병목 현상은 모델의 계산 복잡도입니다. 추론(Inference) 요청이 폭증할 경우 백엔드 GPU 서버는 순식간에 과부하 상태에 빠지며, 이는 전체 서비스의 장애로 이어집니다. 이를 방지하기 위해 Python 기반의 API Gateway 레이어에서 속도 제한(Throttling)과 응답 캐싱(Caching)을 구현하는 것은 선택이 아닌 필수입니다. 본 포스팅에서는 아키텍처 관점에서의 해결 전략과 실무에서 즉시 활용 가능한 구체적인 예시를 상세히 다룹니다.1. 추론 최적화의 핵심: Throttling과 Caching의 기술적 차이API Gateway에서 요청을 제어하는 방식은 크게 두 가지로 나뉩니다. 요청의 유입량을 조절하여 시스템을 보호하는 .. 2026. 4. 24. [PYTHON] Weakref 캐시 시스템 구축을 위한 3가지 최적화 방법과 메모리 누수 해결책 애플리케이션의 규모가 커질수록 데이터 재사용을 위한 '캐싱(Caching)'은 필수적입니다. 하지만 일반적인 딕셔너리(dict)를 캐시 저장소로 사용할 경우, 캐시에 담긴 객체는 '강한 참조(Strong Reference)'로 묶여 가비지 컬렉터(GC)가 메모리를 회수하지 못하는 상황이 발생합니다. 이는 결국 시스템 전체의 메모리 부족(OOM)으로 이어지는 병목 현상을 초래합니다. 이러한 문제를 우아하게 해결할 수 있는 파이썬의 비밀 병기가 바로 weakref 모듈입니다. 본 포스팅에서는 약한 참조를 활용해 메모리 압박 없이 동작하는 지능형 캐시 시스템 설계 방법과 실무에서 마주할 수 있는 차이점들을 상세히 다루겠습니다.1. 강한 참조(Strong Reference) vs 약한 참조(Weak Refere.. 2026. 4. 22. [PYTHON] 메모리 누수 해결하는 3가지 비결 : Weakref 모듈 활용 방법과 강한 참조와의 차이 파이썬은 강력한 가비지 컬렉션(Garbage Collection, GC) 기능을 갖추고 있어 개발자가 메모리 관리에 직접 관여할 일이 적습니다. 하지만 복잡한 객체 관계를 설계하다 보면 순환 참조(Circular Reference)나 대용량 캐싱 과정에서 메모리가 해제되지 않고 쌓이는 '메모리 누수' 현상을 겪게 됩니다. 이를 세련되게 해결할 수 있는 열쇠가 바로 weakref 모듈입니다. 본 가이드에서는 전문 개발자의 시각에서 약한 참조의 메커니즘과 실무 적용 시나리오를 심도 있게 다룹니다.1. 왜 Weakref가 필요한가? (문제 인식과 해결)파이썬의 기본 참조 방식은 '강한 참조(Strong Reference)'입니다. 객체가 하나라도 강한 참조를 받고 있다면 참조 횟수(Reference Count.. 2026. 3. 3. 이전 1 다음 728x90
