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id: P-REINFORCE-AUTO-DE9274
category: "[[10_Wiki/💡 Topics/Programming & Language]]"
confidence_score: 0.90
tags: [auto-reinforced]
last_reinforced: 2026-04-20
github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - 서버리스 컴퓨팅(Serverless Computing)"
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# [[서버리스 컴퓨팅(Serverless Computing)]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> 지식 요약 정보 추출 중...

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
* **서버리스 플랫폼의 작동 방식:** Google Cloud Run과 같은 서버리스 플랫폼은 개발자가 상태가 없는(Stateless) 컨테이너를 실행할 수 있게 하며, 트래픽에 기반하여 자동으로 리소스를 스케일업 하거나 0으로 스케일다운합니다 [1]. 또한, 최신 데이터 웨어하우스와 레이크하우스 아키텍처(예: Snowflake, Google BigQuery 등) 역시 서버리스 기반의 대규모 병렬 처리를 제공하여 컴퓨팅과 스토리지를 분리하고 독립적인 자원 확장을 지원합니다 [3].
* **마이크로서비스 및 워크플로우와의 결합:** 넷플릭스의 코스모스(Cosmos) 플랫폼과 같은 시스템은 마이크로서비스의 장점을 비동기 워크플로우 및 서버리스 함수와 결합하여 사용합니다 [4]. 이 아키텍처에서 서버리스 함수(예: Stratum 계층)는 도메인별 알고리즘을 구동하며, 워크플로우 규칙에 따라 오케스트레이션되어 연산 집약적이고 상태가 없는 작업들을 수행합니다 [2, 5].
* **확장성 및 지연 시간(Latency) 관리:** 서버리스 함수는 자체적인 바이너리 종속성을 포함한 도커(Docker) 이미지로 패키징되며, 큐의 크기에 따라 수만 개의 컨테이너에서 병렬로 실행될 수 있습니다 [2]. 서버리스 환경에서 발생하는 초기 구동 지연 시간을 줄이기 위해, 자원을 미리 요청하는 '웜 캐퍼시티(Warm capacity)', 시작 비용을 여러 번의 호출에 분산시키는 '마이크로 배치(Micro-batches)', 그리고 자원이 부족할 때 중요한 작업을 먼저 처리하는 '우선순위(Priority)' 할당 등의 전략이 활용됩니다 [6].
* **비용 및 자원 스케줄링 최적화:** 서버리스 계층은 유연한 자원 스케줄링을 통해 처리량(Throughput)에 민감한 워크로드에 대해 "기회주의적(opportunistic)" 컴퓨팅 자원을 활용합니다. 만약 서버리스 함수가 즉각적인 처리 대신 최대 1시간 정도 대기하여 실행되어도 괜찮다면, 호출 비용을 크게 낮추는 방식으로 자원을 최적화할 수 있습니다 [7].

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
- **정책 변화:** Programming & Language 분야의 자동 자산화 수행.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- **Related Topics:** [[클라우드 네이티브 아키텍처(Cloud-Native Architecture)]], [[마이크로서비스 아키텍처(Microservices Architecture)]], [[비동기 워크플로우(Asynchronous Workflows)]]
- **Projects/Contexts:** [[구글 클라우드 런(Google Cloud Run)]], [[넷플릭스 코스모스(Netflix Cosmos)]]
- **Contradictions/Notes:** 소스에 관련 정보가 부족합니다.

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*Last updated: 2026-04-18*
- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/서버리스 컴퓨팅(Serverless Computing).md]]
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