ITPE * JackerLab

G-Eval

개요G-Eval은 LLM(대형 언어 모델)이 생성한 텍스트 응답을 기존의 자동화된 수치 평가 지표(BLEU, ROUGE 등)가 아닌, 또 다른 LLM(GPT) 기반으로 평가하는 프레임워크이다. 정성적 판단이 필요한 응답의 정확성, 유창성, 관련성 등을 GPT로 평가함으로써, 사람 수준의 정밀한 품질 판단을 자동화한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의GPT 계열 언어 모델을 활용하여 텍스트 응답을 정성적으로 평가하는 LLM 평가 프레임워크목적사람 수준의 기준으로 응답 품질 평가 자동화필요성기존 수치 기반 지표의 한계 (의미 반영 부족 등) 극복G-Eval은 "Prompt-as-a-Judge" 철학을 기반으로 한다.2. 특징특징설명비교기준 명시 평가기준별(정확성, 논리성, 유창성 등) 세분화 평가단일 점..

RPAM (Remote Privileged Access Management)

개요RPAM(Remote Privileged Access Management)은 외부 또는 원격 환경에서의 관리자 계정(Privileged Account)에 대한 안전한 접근을 통제·모니터링·기록하는 보안 시스템이다. 기존의 내부 중심 PAM(Privileged Access Management)을 확장하여 클라우드, 하이브리드, 제3자 환경에서 발생할 수 있는 보안 위협에 대응한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의원격 환경에서의 고위험 계정 접근을 인증, 통제, 기록하는 보안 솔루션 또는 체계목적외부 공격자, 내부 위협, 제3자 접근으로부터 핵심 시스템 보호필요성재택근무, MSP, 클라우드 운영 증가로 원격 접근 보안 요구 상승RPAM은 PAM 기능을 기반으로 원격 접근 특화 기능이 강화된 형태이다...

FlashDecoding

개요FlashDecoding은 대형 언어 모델(LLM)에서 응답 생성 속도를 극적으로 향상시키기 위한 확률 기반 디코딩 최적화 기법이다. 기존의 비효율적인 토큰 선택 과정을 개선하고, 하드웨어 친화적 연산 구조를 활용하여 정확도 저하 없이 추론 속도를 최대 2배까지 가속하는 것이 특징이다. 특히 Top-k, Top-p 샘플링 방식의 병목을 해결하는 핵심 기술로 평가된다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의LLM에서 확률 기반 토큰 디코딩 과정을 GPU 친화적으로 최적화하여 추론 속도를 가속하는 기법목적정확도 유지 + 디코딩 속도 극대화필요성LLM 추론의 병목인 Sampling 및 Ranking 연산 개선 필요FlashAttention과 유사하게, FlashDecoding은 디코딩 경로를 고속화하는 실용적..

EAGLE (Speculative Decoding)

개요EAGLE(Efficiently Accelerated speculative Generation with Large Ensemble)는 LLM 추론 속도를 향상시키기 위해 제안된 추측 디코딩(Speculative Decoding) 기법으로, 다수의 소형 언어 모델이 병렬적으로 예측한 후보 토큰을 큰 LLM이 한번에 검증하는 방식이다. 기존의 토큰 단위 디코딩보다 월등히 빠른 응답 속도를 제공하며, 고성능 LLM을 실시간 응용에 적용하기 위한 핵심 기술 중 하나로 주목받는다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의작은 LLM들이 생성한 후보 시퀀스를 큰 LLM이 일괄 검증하여 추론 속도를 향상시키는 디코딩 전략목적대형 언어 모델의 토큰 생성 병목을 제거하여 처리 속도 개선필요성높은 정확도의 LLM을 실제 애..

LLMLingua

개요LLMLingua는 대형 언어 모델(LLM)의 입력 프롬프트를 압축하여 품질 손상 없이 토큰 수를 줄이는 최적화 프레임워크이다. 정보 밀도 기반의 프롬프트 압축 기법을 활용하여 LLM 호출 비용을 절감하고 응답 속도 향상에 기여한다. 특히 LLaMA, GPT, Claude 등 다양한 LLM과 호환되며, 대화형 시스템과 RAG에서 유용하게 사용된다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의정보 손실을 최소화하며 프롬프트 내 토큰 수를 줄이는 LLM 입력 최적화 프레임워크목적LLM 비용 절감 및 처리 속도 향상을 위한 압축 기반 프롬프트 최적화필요성토큰 제한, 응답 지연, 호출 비용 등 실무적 문제 해결을 위해LLMLingua는 "정보 밀도에 따라 덜 중요한 단어 제거" 전략을 채택한다.2. 특징특징설명비교압..

MTEB (Massive Text Embedding Benchmark)

개요MTEB(Massive Text Embedding Benchmark)는 텍스트 임베딩 모델의 성능을 다양한 다운스트림 태스크에서 종합적으로 평가하기 위한 대규모 벤치마크 프레임워크이다. Semantic Search, Clustering, Classification 등 실제 언어 응용 시나리오를 포괄하며, 언어별/도메인별 모델 비교와 진화된 벤치마크 기준 수립에 기여하고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의텍스트 임베딩 모델을 다양한 자연어 처리 태스크로 평가하는 벤치마크 모음목적범용 임베딩 모델의 실제 적용 성능 정량화 및 비교필요성기존 벤치마크는 태스크/도메인별로 단편적 평가만 가능했음Hugging Face와 공동 연구로 유지되며, 지속적으로 데이터셋이 업데이트된다.2. 특징특징설명비교멀티태스..

개요OPQ(Optimized Product Quantization)는 고차원 벡터 데이터를 유사도 기반 검색에서 효율적으로 처리하기 위한 압축 기반 인덱싱 기법이다. Facebook AI Research가 제안한 이 방식은 Product Quantization(PQ)의 확장으로, 원본 벡터 공간을 선형 변환하여 PQ의 성능을 향상시킨다. 대규모 벡터 검색 시스템(예: Faiss, Milvus 등)에서 핵심 기술로 사용된다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의PQ 이전에 선형 회전을 적용하여 양자화 손실을 최소화하는 벡터 압축 기법목적고차원 벡터의 근사 최근접 검색 효율성과 정확도 향상필요성벡터 유사도 검색의 성능과 저장 공간을 동시에 최적화할 필요OPQ는 "양자화 오차 최소화"를 위한 Rotation M..

개요Uber H3(Hexagonal Hierarchical Spatial Index)는 지구 표면을 정규 육각형 그리드로 나누어 계층적으로 인덱싱하는 오픈소스 공간 인덱스 라이브러리이다. Uber에서 개발하였으며, 고정 해상도 기반의 공간 분할을 통해 위치 기반 데이터의 집계, 분석, 시각화를 효율적으로 수행할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의지구 표면을 육각형 셀로 분할하고 계층적 해상도를 제공하는 지리 공간 인덱스 시스템목적공간 연산의 일관성, 정확성, 확장성 확보필요성위도·경도 기반 좌표 시스템의 연산 복잡성 및 왜곡 극복H3는 S2, GeoHash와 함께 대표적인 공간 인덱싱 기법 중 하나다.2. 특징특징설명비교육각형 격자인접성, 등거리성이 뛰어남사각형 그리드 대비 공간 왜곡 ↓계층적..

개요ScyllaDB는 Apache Cassandra와 호환되면서도 더 높은 성능과 낮은 지연 시간을 제공하도록 설계된 고성능 분산형 NoSQL 데이터베이스이다. C++로 개발되었으며, 멀티코어 아키텍처와 완전 비동기 설계를 통해 높은 처리량과 예측 가능한 성능을 제공한다. 실시간 분석, IoT, 광고, 금융 등 대규모 트래픽 환경에서 유용하게 활용된다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Cassandra와 프로토콜 호환되며 C++ 기반으로 구현된 고성능 분산형 NoSQL DB목적낮은 레이턴시, 높은 스루풋, 하드웨어 효율성을 극대화필요성기존 Cassandra의 GC, 병목 현상, 복잡한 튜닝 문제 극복Scylla는 "Cassandra Reimagined"라는 철학 아래 개발되었다.2. 특징특징설명비교CP..

개요Apache Cassandra는 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 고성능 분산형 NoSQL 데이터베이스이다. 수평 확장성과 무중단 운영, 다중 데이터센터 지원 기능을 갖춰, 대규모 트래픽을 처리하는 인터넷 서비스 및 IoT, 금융, 로그 분석 등 다양한 분야에서 활용된다. 페이스북에서 개발되었으며, 현재는 Apache Software Foundation의 프로젝트로 관리된다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의분산형 키-값 기반 NoSQL 데이터베이스로, 고가용성과 확장성 중심의 설계를 지님목적장애에 강하고 지연이 적은 대용량 분산 데이터 처리필요성RDBMS의 수직 확장 한계를 넘고, 실시간 응답성을 요구하는 시스템 대응Cassandra는 "Write Optimized" 시스템으로 설계되었다.2..

개요Circuit Breaker(서킷 브레이커) 패턴은 마이크로서비스 아키텍처에서 하나의 서비스 장애가 연쇄적으로 전체 시스템으로 전파되는 것을 막기 위해 고안된 보호 메커니즘이다. 외부 API, 데이터베이스, 하위 서비스 호출 실패가 반복되면 자동으로 요청을 차단하여 시스템 전체의 안정성과 가용성을 높인다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의실패가 일정 수준을 초과하면 호출을 차단하고 일정 시간 후 재시도하는 장애 회복 패턴목적연쇄적 장애(failure cascade)를 방지하고 회복 가능성 확보필요성서비스 간 강한 의존성을 가진 환경에서 단일 실패의 전체 영향 최소화실제 전기 회로 차단기(Circuit Breaker)에서 유래한 개념이다.2. 특징특징설명비교자동 상태 전이Closed, Open, Ha..

개요Brownout Pattern은 마이크로서비스 또는 대규모 분산 시스템에서 부하가 급증할 경우, 일부 비필수 기능을 동적으로 비활성화하여 전체 시스템의 안정성과 응답성을 유지하는 아키텍처 패턴이다. 전기 공급 시스템의 '브라운아웃(전압 저하)' 개념에서 착안한 이 패턴은 시스템의 완전한 장애(failure)를 방지하고 graceful degradation을 가능하게 한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의부하 상태에 따라 비핵심 기능을 비활성화하여 시스템 전체 안정성을 유지하는 아키텍처 전략목적자원 한계에 도달하기 전, 기능 감축을 통해 장애 확산 방지필요성트래픽 급증, 리소스 부족, 외부 서비스 불안정 시에도 핵심 기능 유지 보장브라운아웃은 회복 가능한 경고 상태에서 작동하는 것이 핵심이다.2. ..

개요PGO(Profile-Guided Optimization)는 프로그램의 실제 실행 시 수집한 정보를 바탕으로 컴파일러가 코드 최적화를 수행하는 기술이다. 전통적인 정적 컴파일 최적화 방식과 달리, PGO는 런타임 데이터를 활용하여 분기 예측, 인라이닝, 루프 최적화 등의 결정을 더 정확하게 수행할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의애플리케이션 실행 시 수집한 프로파일 데이터를 이용하여 최적화하는 컴파일 기술목적실행 경로의 특성을 반영한 맞춤형 성능 최적화 수행필요성정적 분석만으로는 알 수 없는 실제 사용 패턴에 기반한 고도화된 성능 개선PGO는 GCC, Clang/LLVM, MSVC 등 다양한 컴파일러에서 지원된다.2. 특징특징설명비교동적 실행 정보 사용분기, 함수 호출 빈도 등 분석정적 ..

개요DPR(Dense Passage Retrieval)은 Facebook AI에서 개발한 대표적인 Supervised Dense Retriever로, 질문과 문서를 각각 임베딩한 후 벡터 간 유사도를 기반으로 관련 문서를 검색하는 방식입니다. 특히 오픈 도메인 질문응답(Open-domain QA) 시스템에서 정답이 포함된 문서를 빠르게 찾아주는 핵심 컴포넌트로 널리 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의질문과 문서를 각각 벡터로 임베딩하여 유사도 기반 검색을 수행하는 모델Dense Retriever의 대표 주자목적QA 시스템에서 정확한 정답이 포함된 문서 빠르게 검색Sparse 방식 대비 효율성 향상필요성정밀한 정보검색이 필요한 QA 시스템에서 높은 정확도 요구대규모 문서에서도 실..

개요libFuzzer는 LLVM 프로젝트에 포함된 퍼징(fuzzing) 프레임워크로, 인프로세스(in-process) 방식으로 대상 함수를 반복 호출하며 입력 데이터를 퍼징함으로써 잠재적인 충돌, 취약점, 예외 상황 등을 발견한다. 특히 클로즈드 루프 방식으로 코드 커버리지를 최대화하며, 정적 분석과 연계가 용이하다.1. 개념 및 정의 항목 정의LLVM에서 제공하는 클로즈드 루프 기반의 인프로세스 퍼징 프레임워크목적소프트웨어의 취약점 및 예외 상황 자동 탐지필요성수동 테스트 한계를 극복하고 보안·안정성 확보를 자동화libFuzzer는 C/C++ 코드 테스트에 특히 최적화되어 있다.2. 특징특징설명비교In-Process Fuzzing대상 함수 내에서 직접 호출 및 실행 반복AFL은 fork 기반 외부 실..

개요Hypergraph Learning은 전통적인 그래프 구조보다 더 복잡한 관계를 표현할 수 있는 하이퍼그래프(Hypergraph)를 기반으로 하는 기계 학습 기법입니다. 특히 노드 간의 1:1 관계만을 다루는 일반 그래프와 달리, 다자간(1:N) 관계를 자연스럽게 모델링할 수 있어, 복잡한 연결 구조를 갖는 데이터(예: 소셜 네트워크, 지식 그래프, 추천 시스템 등)에 효과적으로 적용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의하나의 하이퍼엣지가 여러 노드를 동시에 연결하는 그래프 모델고차원 관계 표현 가능목적1:N 이상의 복잡한 상호작용을 모델링일반 그래프의 한계 극복필요성멀티노드 간 상호작용이 중요한 데이터 증가예: 사용자-아이템-태그 관계2. 특징항목설명비교다자 관계 표현하나의 엣지가 여러..

개요AFL++(American Fuzzy Lop Plus Plus)는 오리지널 AFL의 한계를 극복하고 다양한 최신 퍼징 기술을 통합한 고성능 오픈소스 퍼저(fuzzer)이다. 소프트웨어의 취약점을 자동으로 탐지하는 데 사용되며, 특히 보안 테스트, 품질 향상, 코드 검증을 위한 동적 퍼징 환경에 최적화되어 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의다양한 퍼징 엔진, 인스트루멘테이션, 테스트 전략을 통합한 진화형 퍼저목적코드 커버리지를 극대화하고 취약점 탐지를 자동화필요성최신 복잡한 코드에 대한 더 정밀하고 효과적인 퍼징 요구AFL++는 LLVM, QEMU, Unicorn 등 다양한 백엔드와 호환된다.2. 특징특징설명비교Mutator 확장성다양한 입력 변형 알고리즘 내장AFL 대비 탐색 효율 ↑다중 퍼징..

개요WireMock은 HTTP 기반 API를 테스트, 개발, 디버깅하는 데 사용되는 오픈소스 API Mocking 서버이다. 실제 API의 동작을 시뮬레이션하고 다양한 응답 조건을 구성할 수 있어, 마이크로서비스 개발, 계약 기반 테스트, 장애 시나리오 테스트 등에 유용하게 활용된다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의HTTP 요청에 대한 사전 정의된 응답을 반환하는 API mocking 및 시뮬레이션 서버목적외부 시스템 없이도 안정적인 API 통합 테스트 환경 제공필요성느리거나 불안정한 API 의존성을 제거하여 개발 생산성 향상Java 기반으로 작성되며, 독립 실행형 또는 라이브러리 형태로 사용 가능하다.2. 특징특징설명비교요청-응답 매핑URL, 헤더, 메서드 등 조건별 응답 설정Postman Mock..

개요Contriever는 Meta AI에서 개발한 비지도 학습 기반의 문서 임베딩 및 검색 모델로, 사전 학습(pretraining)만으로도 다양한 오픈 도메인 질문응답(Open-domain QA) 및 문서 검색(Doc Retrieval) 태스크에서 높은 성능을 보입니다. 기존의 Supervised Dense Retriever보다도 우수한 성능을 보이며, 별도의 라벨링 데이터 없이도 강력한 검색 품질을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의Contriever는 contrastive learning 기반의 비지도 학습 문서 검색 모델Dense Passage Retriever 계열목적오픈 도메인 검색에서 고품질의 문서 검색을 비지도 학습만으로 구현Supervised 대비 비용 절감필요성라벨링..

개요Krustlet은 Kubernetes에서 WebAssembly(Wasm) 워크로드를 실행하기 위해 Rust로 작성된 kubelet(노드 에이전트) 구현체이다. 전통적인 컨테이너 대신 Wasm 바이너리를 파드(Pod)로 실행할 수 있도록 지원하며, 쿠버네티스 생태계에 Wasm을 통합하는 핵심 구성 요소 중 하나이다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의WebAssembly 런타임을 사용하는 Kubernetes용 커스텀 Kubelet목적Kubernetes에서 컨테이너 없이 Wasm 워크로드를 직접 실행필요성경량성, 보안성 높은 Wasm을 클라우드 네이티브 인프라에 통합하기 위함Krustlet은 CNCF 프로젝트로, Kubernetes API와 완전히 호환된다.2. 특징특징설명비교Rust 기반메모리 안전성과..

개요Wasmtime은 WebAssembly(이하 Wasm) 모듈을 다양한 플랫폼에서 빠르고 안전하게 실행할 수 있도록 설계된 고성능 경량 런타임이다. Bytecode Alliance에 의해 개발되었으며, 서버리스, 엣지 컴퓨팅, 임베디드 시스템 등에서 Wasm의 가볍고 이식성 높은 특성을 극대화하는 데 사용된다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의WebAssembly 바이너리를 네이티브 코드로 컴파일하여 실행하는 오픈소스 런타임목적안전한 샌드박스 환경에서 효율적인 Wasm 모듈 실행필요성컨테이너보다 가볍고 빠르며, 이식 가능한 실행 환경 구현을 위해Wasmtime은 POSIX, Windows, macOS 등 다양한 OS에서 작동 가능하다.2. 특징특징설명비교경량성빠른 시작과 낮은 메모리 사용컨테이너 대비..

개요HPL-MxP(High Performance Linpack for Mixed Precision)는 기존 HPL 벤치마크(HPL Classic)의 확장으로, AI 및 HPC 워크로드의 혼합 정밀도(Mixed Precision) 연산 성능을 평가하기 위한 벤치마크입니다. FLOP 수치를 기준으로 시스템의 실제 AI/ML 연산 처리 능력을 반영하기 위해 도입되었으며, TOP500, Green500 등의 슈퍼컴퓨터 순위 평가에서 중요한 지표로 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의AI/ML 환경에서 혼합 정밀도 행렬 연산을 수행하는 Linpack 기반 벤치마크HPL-AI → HPL-MxP로 진화목적AI 정밀도(예: FP16)와 과학 계산용 정밀도(FP64)를 함께 고려한 실측 성능 측정Pea..

개요Linkerd 2는 마이크로서비스 환경에서 서비스 간 통신을 안전하고 가시성 있게 관리할 수 있도록 지원하는 CNCF(Cloud Native Computing Foundation) 프로젝트의 경량 서비스 메시(Service Mesh)이다. 성능과 단순성에 중점을 둔 설계로, Kubernetes 기반 환경에서 보안, 관찰성, 신뢰성 향상을 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Kubernetes 환경 내에서 서비스 간 통신을 프록시 기반으로 제어 및 보호하는 경량 서비스 메시목적서비스 간 TLS 암호화, 트래픽 제어, 모니터링 등을 자동화필요성애플리케이션 코드 변경 없이 통신 보안 및 가시성 확보 필요Linkerd 2는 Envoy가 아닌 Rust 기반 프록시 linkerd2-proxy를 사용한다..

개요MLPerf는 머신러닝 시스템의 성능을 공정하고 재현 가능한 방식으로 평가하기 위한 국제 벤치마크 표준입니다. Google, NVIDIA, Intel, Meta 등 업계 리더들이 참여하는 MLCommons가 주관하며, **훈련(Training)**과 추론(Inference) 부문으로 나뉘어 다양한 딥러닝 모델을 기준으로 하드웨어, 프레임워크, 시스템의 성능을 비교할 수 있도록 설계되어 있습니다. AI 시스템 도입 시 의사결정의 기준이 되는 핵심 지표입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의머신러닝 모델의 훈련 및 추론 성능을 측정하는 공개 벤치마크 스위트MLCommons 재단 운영목적벤더 간 공정한 AI 성능 비교 및 산업 표준 정립하드웨어/프레임워크 독립적 평가필요성AI 인프라 선택 시 신..

개요Karmada(Kubernetes Armada)는 Kubernetes 멀티 클러스터 환경에서 애플리케이션을 통합 배포하고 자동화된 자원 관리를 제공하는 오픈소스 프로젝트이다. 클라우드 간, 지역 간 분산 환경에서도 단일 제어 평면을 통해 여러 클러스터를 효율적으로 운영할 수 있도록 지원한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의멀티 Kubernetes 클러스터에 대해 중앙 통합 제어를 제공하는 멀티 클러스터 오케스트레이션 플랫폼목적복수의 클러스터에서 일관된 자원 배포 및 상태 관리 실현필요성하이브리드 클라우드, 다중 리전, 엣지 컴퓨팅 환경에서 복잡도 감소 필요Karmada는 CNCF에 의해 관리되며 Kubernetes Native 방식을 따른다.2. 특징특징설명비교Kubernetes Native기존 ..

개요OneTable은 AWS DynamoDB에서 **싱글 테이블 디자인(Single Table Design)**을 보다 쉽고 안전하게 구현할 수 있도록 지원하는 오픈소스 모델링/ORM 프레임워크입니다. JavaScript/TypeScript 환경에서 데이터 모델을 선언적으로 정의하고, 자동 파티션 키/정렬 키 생성, GSI 관리, 복합 Entity 처리, 트랜잭션 지원, 스키마 유효성 검사 등을 통해 DynamoDB의 고성능을 유지하면서 개발 복잡성을 대폭 줄여줍니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의DynamoDB에서 단일 테이블 설계를 쉽게 구성하고 운영하기 위한 Node.js 기반 도구@synatic/onetable 패키지로 제공목적비즈니스 Entity 기반 데이터 모델링을 단일 테이블 구..

개요DQ Ops(Data Quality Operations)는 **데이터 품질(Data Quality, DQ)**을 정량적으로 측정하고 모니터링하며, 이상 감지, 알림, 회복 워크플로우까지 자동화하는 데이터 운영 전략을 의미합니다. 단순한 DQ 체크리스트를 넘어서, DevOps 철학을 데이터에 적용하여 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축하고 운영자 개입을 최소화하는 자동화 프레임워크로 진화하고 있습니다.1. 개념 및 정의항목내용비고정의데이터 품질 규칙 정의, 실행, 모니터링, 사고 대응을 체계화한 운영 전략데이터 품질의 CI/CD화목적데이터 오류 탐지 및 복구를 자동화하고, 비즈니스 신뢰 확보SLA/SLO 기준 충족필요성수작업 중심의 품질 검증의 비효율 극복대규모 데이터 환경에 적합2. 특징항목설명..

개요NTPv5(Network Time Protocol version 5)는 기존 NTPv4의 한계를 보완하고, 보안, 정확성, 확장성 측면을 개선하기 위해 IETF에서 제안한 차세대 시간 동기화 프로토콜이다. 현대적인 인터넷 인프라 요구사항과 보안 위협 환경에 대응하며, 향후 수십 년간의 시간 동기화 표준을 목표로 한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의네트워크 상에서 컴퓨터 시스템 간의 정확한 시간 동기화를 위한 프로토콜의 최신 버전목적IPv6, 보안, 대규모 분산 환경 대응을 위한 구조 개선필요성NTPv4의 보안 부족, 불안정성, 대형 인프라 확장 문제 해결NTPv5는 backwards compatibility를 고려하면서도 새로운 구조를 도입한다.2. 특징특징설명비교향상된 보안성MAC, 암호화 키..

개요QUIC-LB는 QUIC(Quick UDP Internet Connections) 트래픽의 로드 밸런싱을 효율적이고 안전하게 처리하기 위해 설계된 IETF 표준 확장이다. 전통적인 로드 밸런서는 TCP 기반 연결 정보를 활용했지만, QUIC은 암호화된 연결 식별자(Connection ID)를 사용해 기존 방식이 적용되지 않는다. 이를 해결하기 위해 QUIC-LB는 암호화된 CID에 정보를 내포하여 연결 유지를 가능케 한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의QUIC Connection ID에 로드 밸런싱 정보(서버 선택 등)를 암호화하여 삽입하는 기술목적QUIC 연결이 로드 밸런서를 통해도 일관된 서버로 라우팅되도록 지원필요성QUIC의 암호화 구조로 인해 기존 L4 로드 밸런싱 방식 비적용 문제 해결..

개요BorgBackup(Borg)는 데이터 중복 제거(Deduplication), 압축(Compression), 암호화(Encryption) 기능을 기본으로 제공하는 고성능 명령줄 기반 백업 툴입니다. Linux/Unix 기반 시스템에서 빠르고 신뢰성 있는 백업을 위해 개발되었으며, 로컬 및 원격 백업, 파일별 복구, 마운트 가능한 스냅샷 등의 기능을 지원합니다. 서버 관리자는 물론 DevOps, 고급 사용자를 위한 백업 전략에 최적화된 도구입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의중복 제거와 압축, 암호화를 기본 지원하는 CLI 기반 백업 프로그램Python 기반, BSD 라이선스목적신뢰성과 보안성을 갖춘 고속 백업 및 복원오프사이트 및 클라우드 백업에 적합필요성백업 용량 증가, 보안 요구 증..