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리틀의 법칙 – Little’s law

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IT관련 프로젝트를 진행하다 보면 심심치 않게 성능과 용량에 대한 문제를 다루게 됩니다. 성능과 용량 문제는 매우 복잡하고 알아야 할 것이 많은 부분입니다. 그리고 이런 분야는 수요가 그리 많지 않기 때문에 많은 사람들이 크게 관심을 기울이지 않습니다. 이 부분에 대한 가장 기본적인 수식으로 리틀의 법칙 (Little's law)이라는 것이 있습니다. 계산식은 간단하며 다음과 같습니다. n = x * (z + r) 여기서 각 변수의 의미는 다음과 같습니다. n - 동시 상용자 수, x - 시스템이 처리 가능한 용량, 다른 용어로는 throughput이라고 합니다. r - 단위 처리의 응답 시간, z - 각 단위 처리 사이의 간격 (이른바 씽크타임, think time). 이 법칙에 대한 예를 들어보겠습니다. 간단한 성능 테스트를 진행했을 때의 결과가 다음과 같이 나왔다고 가정해보겠습니다. 동시에 1명이 접속하고 think time은 0이고, 꽤 많은 횟수를 테스트할 때 평균 응답 시간이 2초로 측정되었다면 이를 리틀의 법칙 수식에 넣으면 다음과 같이 될 것입니다. 1 user = x * (0 sec + 2 sec) 이 수식을 풀면 x 값은 0.5 (user/sec)가 됩니다. 즉, 1초에 0.5 사용자의 동시 요청을 처리할 수 있는 용량입니다. 잠깐만요… throughput 즉 x 값이 0.5라면 너무 적은 값이 아닌가요? 그렇습니다. 이 테스트의 결과로는 throughput은 0.5가 맞습니다. 단, 최대 throughput은 아닙니다. 동일한 시스템에 대하여 더 테스트를 진행합니다. 그래서 다음과 같은 측정값들을 얻었습니다. 동시에 5명이 접속하고, think time은 0 (그리고 당연히 꽤 많은 횟수를 테스트하고) 일 때, 평균 응답 시간이 2.3초가 나왔다면, 다음과 같이 수식이 나올 것입니다. 5 user = x * (0 sec + 2.3 sec) 이 식을 계산하면 x는 대략 2.17 users/sec 의 값을 갖습니다....
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Linux의 date 명령어

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UNIX 또는 LINUX 에서 다음과 같은 명령어를 입력하면 $ date 아래처럼 지금의 날짜와 시간이 표시됩니다. 2009. 04. 17. (금) 18:52:15 KST 어제의 날짜를 알고 싶으면, 다음과 같은 옵션들을 주어서 입력하면 됩니다. $ date -d yesterday $ data --date="yesterday" 이 방식이 괜히 직접 작성한다고, 날짜를 빼고, carry되는 거 계산해서 월에서 하나 빼고 하는 방식보다 훨씬 간편하고 정확합니다. 즉, 오늘이 4월 1일이면, 어제는 4월  0일이 아니라, 3월 31이 됩니다. 이 기능은 직접 작성해 본 사람만이 그 노가다의 압박을 이해합니다. 어제가 아닌 며칠 전의 날짜를 알고 싶으면, 예를 들어 100일 전의 날짜를 알고 싶으면 다음과 같은 옵션을 주면 됩니다. $ date -d "-100 days" $ date -d "100 days ago" $ date --date="-100 days" $ date --date="100 days ago" 100일 후의 날짜를 알고 싶으면, $ date -d "+100 days" $ date --date="+100 days" 하지만 다음의 옵션 조합은 에러가 납니다. $ date --date="100 days after" 왜 after를 처리하지 않았을까요? 아마도 자동으로 뒤에 ago가 없으면 뒤(after)의 날짜가 되게끔 되어 있는 스펙이라고 생각됩니다. 장난삼아 다음처럼 옵션을 줍니다. $ date -d "-100 days ago" 이 경우에는 ago는 100일 전을 의미하는데, - (음수) 기호가 붙었으니까, 100일 후가 되어야겠지요. 역시 기대한 결과를 얻습니다. 일(day)이 아니라 월(month)도 옵션으로 가능합니다. 2개월 3일 후의 날짜를 알고 ...
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true, false, positive, negative – TP/TN/FN/FP

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그다지 복잡한 내용도 아니고 몇 번을 보고 외우고 했던 내용이지만 자꾸 헷갈려서 정리를 합니다. 스팸 메일 필터를 예로 들어 보겠습니다. 실제 한통의 메일은 스팸일 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 이 한통의 메일을 스팸 필터가 판단을 해서 스팸인지 아닌지를 구분합니다. 그러면 다음과 같이 4가지의 결과가 나올 수 있습니다. 실제로는 스팸 - 스팸이라고 판정: 이 경우를 true positive(TP)라고 합니다. 실제로는 스팸 – 스팸이 아니라고 판정 – 이 경우를 false negative(FN)라고 합니다. 실제로는 스팸 아님 – 스팸이라고 판정 – 이 경우를 false positive(FP)라고 합니다. 실제로는 스팸 아님 – 스팸이 아니라고 판정 – 이 경우를 true negative(TN)라고 합니다. 이를 도표로 정리하면 아래와 같습니다.   스팸이라고 판정 스팸이 아니라고 판정 실제로 스팸 true postivie false negative 실제로 스팸이 아님 false positive true negative
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