1. 분석 모델 검증 분석 모델 검증 방법 유스케이스 모델 검증 개념 수준의 분석 클래스 검증 분석 클래스 검증 분석 클래스의 스테레오 타입 경계(Boundary) : 시스템과 외부 액터와의 상호작용을 담당 엔티티(Entity) : 시스템이 유지해야 하는 정보를 관리하는 기능을 전담 제어(Control) : 시스템이 제공하는 기능의 로직 및 제어를 담당 분석 모델 검증 프로세스 검토의견 컬럼 추가 검토의견 작성 검토 의견 정제 2. 분석 모델의 시스템화 타당성 분석 분석 모델의 기술적 타당성 검토 - 유스케이스 모델의 개별 유스케이스에 대한 모델을 작성한 후 타당성 검토 성틍 및 용량 산정의 적정성 시스템 간 상호 운용성 IT 시장 성숙도 및 트렌드 부합성 기술적 위험 분석 분석 모델의 시스템화 타당성 ..

1. 요구사항 시스템이 가져야하는 서비스 또는 제약사항 요구사항의 분류 기능적 요구사항의 특성 : 기능성, 완전성, 일관성 비기능적 요구사항 : 신뢰성, 사용성, 효율성, 유지보수성, 이식성 요구사항 개발 프로세스 도출(Elicitation) 분석(Analysis) 명세(Specification) 확인(Validation) 요구사항 소스 도출 기법 요구사항 분류 개념 모델링 기술 구조 설계 및 요구사항 할당 요구사항 협상 시스템 정의서 시스템 요구사항 명세서 소프트웨어 요구사항 명세서 검토 프로토타이핑 모델 검증 인수 테스트 인터뷰, 설문조사, 브레인스토밍, 워크숍 자료 흐름 지향 분석, 객체지향 분석 자연어에 의한 방법, 정형화 기법 사용 방법 동료 검토, 워크 스루, 인스펙션 요구사항 관리 프로세스 ..

1. 현행 시스템 파악 - 하위 시스템 구성 요소, 제공 기능 및 연계 정보, 기술 요소 파악 활동 - 사용 중 소프트웨어 및 하드웨어, 네트워크 구성에 대한 파악 활동 현행 시스템 파악 절차 절차 구성/기능/인터페이스 파악 아키텍처 및 소프트웨어 구성 파악 하드웨어 및 네트워크 구성 파악 설명 구성 주요 업무의 처리기간 업무와 이를 지원하는 지원업무로 구분하여 파악 명칭, 주요 기능들을 명시 모든 정보시스템의 현황 파악 가능하도록 함 기능 현재 제공하고 있는 기능 파악 주요기능과 하부기능으로 구분하여 계층형으로 표시 인터페이스 주고받는 데이터 종류, 데이터 형식, 프로토콜, 연계유형, 주기 파악 데이터 형식(XML, 고정포맷 등), 통신규약(TCP/IP, X25 등), 연계유형(EAI 등) 표시 아키텍..

작년에 정보처리기사 필기를 통과 후 바로 실기를 봤어야 했지만, 코딩테스트가 겹치는 바람에 올해로 미뤄버렸다. 당시 개정된다는 사실을 알고는 있었지만... 어쩔수없는 선택이었다. 목차를 훑어보니 내용도 많이 바뀐 것 같고... 상당히 어렵다는 후기가 많은데... 우선 부딪혀보자. 책은 시나공, 이기적, 수제비 중에 수제비를 선택했다. Ⅰ. 요구사항 확인 1. 현행 시스템 분석 [정보처리기사 실기 2020 개정] Ⅰ.요구사항 분석 - 2. 요구사항 확인 1. 요구사항 시스템이 가져야하는 서비스 또는 제약사항 요구사항의 분류 기능적 요구사항의 특성 : 기능성, 완전성, 일관성 비기능적 요구사항 : 신뢰성, 사용성, 효율성, 유지보수성, 이식성 요 wonillism.tistory.com 현행 시스템 파악 개발..

4) 분산 데이터베이스와 성능 1. 분산 데이터베이스의 개요 여러 곳으로 분산되어 있는 데이터베이스를 하나의 가상 시스템으로 사용하는 DB 논리적으로는 동일한 시스템에 속하지만, 컴퓨터 네트워크를 통해 물리적으로 분산되어 있는데이터들의 모임 데이터베이스를 연결하는 빠른 네트워크 환경을 이용하여 데이터베이스를 여러 지역, 여러 노드로 위치시켜 사용성과 성능을 극대화 시킨 데이터베이스이다 2. 분산데이터베이스의 투명성 분할 투명성 : 하나의 논리적 관계가 여러 단편으로 분할되어 있고, 각 단편의 사본이 여러 사이트에 저장 위치 투명성 : 사용하려는 데이터 저장 위치가 불필요 하다 지역 사상 투명성 : 지역 DBMS와 물리적 DB사이의 사상(매핑)을 보장 중복 투명성 : DB 객체가 여러 사이트에 중복되어 있..

4) 데이터베이스 구조와 성능 1. 슈퍼/서브 타입 모델의 성능 고려 슈퍼/서브 타입 데이터 모델의 개요 분석 단계에서 논리적 데이터 모델에 사용하는 모델 업무 모습을 정확하게 표현하면서 물리적 데이터 모델로 변환할 때 선택의 폭을 넓힐 수 있다는 장점 데이터들이 갖는 공통점을 슈퍼타입으로 모델링하고, 다른 엔터티와 차이가 있는 속성(상속의 개념)에 대해서는 별도로 서브 엔터티로 구분한다 슈퍼/서브 타입 데이터 모델의 변환 슈퍼/서브 타입에 대한 변환을 잘못하면 성능이 저하되는데, 큰 이유는 트랜잭션 특성을 고려하지 않고 테이블이 설계됐기 때문이다 트랜잭션이 빈번하게 처리되는 기준에 따라 테이블을 설계해야 한다 즉, 슈퍼/서브 타입 성능을 고려한 물리적 데이터 모델로 변환하는 기준은 데이터 양과 테이블에..

4) 대량 데이터에 따른 성능 1. 대량 데이터 발생에 따른 테이블 분할 데이터가 특정 테이블에 많이 발생되는 경우, 트랜잭션(DB에서 수행하는 논리적 작업의 단위)이 분산 처리될 수 있도록 테이블 단위에서 분할하는 방법을 적용할 필요가 있다 대량의 데이터가 존재하는 테이블에 많은 트랜잭션이 발생하여 성능이 저하되는 테이블 구조에 대해 수평/수직 분할 설계를 통해 성능 저하를 예방한다 성능 저하를 예방하는 2가지 경우 한 테이블에 데이터가 대량으로 집중된 경우 SQL 문장에서 데이터 처리를 위한 I/O 양이 증가하기 때문에 성능 저하 인덱스 구성으로 접근하는 범위를 조절하면서 I/O를 줄일 수 있다. 하나의 테이블에 여러 칼럼이 존재하여 디스크에 많은 블록을 점유한 경우 디스크에 물리적으로 저장되는 범위..

3) 반정규화와 성능 1. 반정규화를 통한 성능향상 전략 반정규화의 정의 정규화된 엔터티, 속성, 관계에 대해 시스템의 성능향상&개발&운영의 단순화를 위해 협의 : 데이터를 중복하여 성능을 향상시키기 위한 기법 광의 : 성능을 향상시키기 위해 정규화된 데이터 모델에서 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 모든 과정 정규화를 거치면 입력/수정/삭제 뿐만 아니라 조회에 대한 성능도 향상된다. 하지만 엔터티의 개수와 관계가 증가하기 때문에 여러 조인을 통해 데이터를 가져오는 경우가 발생한다. 이에 대한 해법으로 반정규화를 진행한다. 설계단계에서 반정규화를 적용하기 위해 함수적 종속관계는 위반하지 않는 선에서 데이터 중복을 허가 반정규화의 적용방법 칼럼 중복을 통한 반정규화 다른테이블에 조인하여 가져와야할 칼럼을,..