ITPE * JackerLab

Database-as-Code(DaC)

개요Database-as-Code(DaC)는 데이터베이스 스키마, 설정, 마이그레이션 작업 등을 코드화하여 버전 관리, 자동화, 협업을 가능하게 만드는 현대적인 데이터베이스 운영 패러다임이다. 이는 Infrastructure-as-Code(IaC)의 철학을 데이터베이스 영역에 적용한 것으로, DevOps 및 GitOps 문화를 데이터 스택에 자연스럽게 연결해준다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터베이스 구성요소를 코드로 선언하고 Git 등의 형상관리 시스템으로 버전 관리하는 접근 방식목적스키마 변경의 예측 가능성, 협업성, 이력 관리 강화적용 범위데이터베이스 스키마, 테이블 정의, 뷰, 인덱스, 마이그레이션 스크립트 등코드 기반으로 데이터베이스 상태를 선언함으로써, 사람의 실수나 수동 변경을 방지..

Machine Native Design

개요Machine Native Design은 인간 디자이너가 아닌 '머신(기계)'이 생성, 최적화, 진화시키기 위한 전제 하에 설계되는 디자인 접근 방식이다. 전통적인 '사람을 위한 설계(Human-Centric Design)'에서 탈피해, AI 모델, 컴파일러, 3D 프린터, 생성 모델 등이 직접 이해·처리할 수 있도록 구조화된 디자인을 지향한다. 이는 특히 생성 AI, AI 에이전트, 자동화 시스템과의 통합성이 중요한 시대에 각광받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의인간이 아닌 기계(AI/모델/시스템)의 이해 및 실행 효율을 중심으로 설계되는 패러다임핵심 대상LLM, 생성 AI, 물리 시뮬레이터, 디지털 트윈, GPU 연산기반 알고리즘 등목적기계가 해석·변환·학습하기 최적화된 데이터 및 시스..

Earned Schedule

개요Earned Schedule(ES)은 전통적인 EVM(Earned Value Management) 기법의 일정 예측 한계를 극복하고, 프로젝트 일정 성과를 보다 정확하게 평가하기 위해 개발된 확장 기법이다. EV 기반의 금전적 성과 분석에 '시간'을 연결하여 프로젝트 지연, 진행 속도, 일정 회복 가능성 등을 정량적으로 측정할 수 있게 한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Earned Value를 시간 기반으로 해석해 프로젝트의 일정 성과를 측정하는 방법목적SPI 지수의 일정 한계를 보완하고, 실제 일정 대비 진도율을 정량화배경전통 EVM의 SPI는 프로젝트 말기에 왜곡되는 문제 발생ES는 EV와 PV의 관계를 일정 축에서 재해석해 프로젝트의 'Earned Time'을 구한다.2. 특징특징설명전통..

OGSM (Objective-Goal-Strategy-Measure)

개요OGSM은 Objective(목표), Goal(정량 목표), Strategy(전략), Measure(성과 측정지표)로 구성된 전략 실행 프레임워크다. 기업, 팀, 개인이 비전이나 전략적 방향성을 구체화하고 실행 가능한 항목으로 분해하여 관리할 수 있도록 돕는다. 단순한 계획 수립이 아닌, 실행력 강화와 측정 가능성 확보에 중점을 둔다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의조직의 전략을 목표, 수치, 실행 전략, 성과 지표로 구조화하는 전략 수립 프레임워크핵심 목적전략의 실행 가능성과 측정 가능성을 동시에 확보활용 분야기업 전략, 부서 OKR, 개인 성과 관리 등 다양한 경영 환경OGSM은 1960년대 일본 기업에서 기원하여 글로벌 기업들이 널리 채택하고 있다.2. 특징특징설명기존 프레임워크와 차이점단순..

LangGraph

개요LangGraph는 LangChain 생태계에서 파생된 오픈소스 그래프 기반 오케스트레이션 프레임워크로, 복잡한 LLM 애플리케이션을 상태 기반(Stateful) 워크플로우로 구성할 수 있도록 설계되었다. LangChain의 모듈성과 ReAct, AutoGPT 등의 전략을 흡수하여, 다양한 경로로 분기되고 순환되는 언어 모델 응답 흐름을 시각적으로 정의하고 제어할 수 있는 것이 특징이다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의LLM 기반 에이전트 워크플로우를 유한 상태 머신(Finite State Machine) 및 다중 분기 그래프로 설계 및 실행하는 프레임워크목적복잡한 언어 모델 호출 흐름을 안정적이고 투명하게 구성생태계LangChain 통합, LangSmith 연동, Python SDK 중심Lang..

Materialize Streaming SQL

개요Materialize는 기존 배치 중심 데이터 웨어하우스의 한계를 극복하고, SQL을 사용하여 실시간 스트리밍 데이터를 처리할 수 있도록 설계된 현대적 스트리밍 분석 플랫폼이다. PostgreSQL과 호환되는 인터페이스를 제공하며, 복잡한 실시간 쿼리를 선언적 SQL로 작성하고 지속적으로 최신 결과를 유지하는 것이 가능하다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Kafka, CDC 등 스트리밍 소스로부터 데이터를 수신하고, SQL로 지속적인 쿼리 실행 결과를 제공하는 시스템목적낮은 지연 시간의 스트리밍 분석을 SQL로 간편하게 구현기술 기반differential dataflow, Timely Dataflow 기반 incremental view maintenanceMaterialize는 스트리밍을 SQL ..

Data Product Lifecycle Canvas

개요Data Product Lifecycle Canvas는 데이터 중심 조직이 데이터를 단순 자산이 아닌 ‘제품(Product)’으로 바라보고, 그 생애주기를 전략적으로 관리하기 위해 활용하는 프레임워크이다. 도메인 중심 데이터 설계, 제품 관리 원칙, 소비자 중심 가치 전달을 통합한 이 캔버스는 Data Mesh와 함께 현대적 데이터 아키텍처의 핵심 도구로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터 제품의 기획, 설계, 구현, 운영, 폐기까지 전 생애주기를 시각적으로 정의하는 설계 도구목적데이터 소비자 중심의 설계 및 가치 실현 극대화필요성데이터 품질, 거버넌스, 소유권의 명확화 및 책임 관리 강화데이터를 제품처럼 설계하고 운영함으로써, 재사용성과 신뢰성을 높이는 것이 핵심이다.2. 특징..

K8s Cell-Based Architecture

개요Kubernetes 기반의 Cell-Based Architecture는 대규모 클라우드 네이티브 서비스에서 확장성과 장애 격리를 확보하기 위해 각 서비스 인스턴스를 독립적인 '셀(Cell)' 단위로 구성하는 아키텍처 패턴이다. 이를 통해 시스템 전체에 영향을 주지 않고 지역별, 기능별, 고객별로 분리된 인프라 운영이 가능해진다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Kubernetes 클러스터를 기능·도메인·사용자 기반의 논리적 단위인 '셀(Cell)'로 분할 운영하는 아키텍처목적장애 격리, 확장성 확보, 운영 독립성 강화필요성모놀리식 클러스터의 복잡성 증가, 단일 장애 지점(SPOF) 최소화Cell은 하나의 독립된 쿠버네티스 클러스터 또는 네임스페이스 집합으로 구성된다.2. 특징특징설명기존 아키텍처와의..

Release Orchestration Platform

개요Release Orchestration Platform은 애플리케이션 또는 서비스의 릴리즈(배포) 과정을 자동화하고, 다양한 팀과 시스템 간의 협업을 조율하여 품질과 속도를 동시에 확보할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. DevOps와 CI/CD 환경에 필수적인 컴포넌트로서 점점 복잡해지는 소프트웨어 릴리즈 과정을 체계화하고 리스크를 줄이는 데 중점을 둔다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의소프트웨어 릴리즈의 계획, 승인, 배포, 검증 과정을 자동화하고 조율하는 통합 플랫폼목적릴리즈 효율성 극대화, 품질 보장, 장애 최소화필요성멀티 팀, 멀티 환경 릴리즈 시 수동 프로세스의 복잡성과 오류 증가 문제 대응Release Orchestration은 배포를 '작업'이 아닌 '전략'으로 전환하는 핵심 인프라이..

LLM Gateway

개요LLM Gateway는 다양한 LLM(Large Language Model)을 기업 및 애플리케이션 환경에서 안전하고 효율적으로 연동·관리할 수 있게 해주는 중간 계층 소프트웨어이다. 멀티 LLM 백엔드 구성, 요청 라우팅, 로깅, 프롬프트 정책 관리, 보안 필터링 등 핵심 기능을 통합 제공하여 LLM 도입과 운영의 복잡성을 크게 줄여준다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의다양한 LLM을 통합하여 정책 기반 라우팅, 모니터링, 프롬프트 관리 등을 제공하는 게이트웨이 플랫폼목적LLM 서비스 운영 효율화, 비용 절감, 보안 제어 강화필요성모델별 API 구조/제약 다름 → 일관된 접근 필요LLM Gateway는 LLM 활용의 중추 역할을 하며, 서비스 품질과 운영 안정성을 보장한다.2. 특징특징설명기존 ..

Information Flow Control (IFC)

개요Information Flow Control(IFC)은 시스템 내에서 데이터가 어떻게 흐르고, 누가 어떤 정보를 접근하고 전달할 수 있는지를 제어하여 정보 유출과 오용을 방지하는 보안 기술이다. 단순한 접근 제어를 넘어서, 민감 정보가 부적절하게 전파되는 경로 자체를 차단함으로써 보다 정교한 보안 정책을 구현할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의시스템 내 데이터 흐름을 추적하고 제한하여 정보 유출을 방지하는 기술목적정보 유출, 무단 전파, 권한 없는 사용자 접근 방지분류정적 IFC(Static), 동적 IFC(Dynamic) 또는 하이브리드 방식으로 구현됨IFC는 코드, 운영체제, 애플리케이션 등 다양한 수준에서 구현되며 정보의 흐름 경로에 집중한다.2. 특징특징설명전통적 보안 방식과 차이..

ASTO (API Security Testing Orchestrator)

개요ASTO(API Security Testing Orchestrator)는 API 보안 취약점 테스트를 자동화하고 통합 관리할 수 있는 오케스트레이션 플랫폼이다. 증가하는 API 보안 위협에 대응하여 개발 주기 내내 지속적인 보안 테스트를 가능하게 하며, DevSecOps 실현의 핵심 수단으로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의다양한 보안 테스트 툴과 프로세스를 API 중심으로 통합하여 관리하고 자동화하는 플랫폼목적API 기반 서비스의 보안 취약점 조기 탐지 및 대응 자동화필요성API 사용 확산 → 공격 표면 확대 → 기존 보안 방식의 한계 노출ASTO는 API 보안 테스트의 자동화, 연속성, 통합성을 동시에 달성하여 보안 품질을 극대화한다.2. 특징특징설명기존 방식과의 차이점자동화된 ..

패스키(Passkeys)

개요패스키(Passkeys)는 기존의 비밀번호 방식보다 안전하고 사용자 친화적인 인증 기술로, 생체 정보 또는 기기 기반 인증을 통해 로그인 절차를 간소화하고 보안을 강화하는 FIDO2 기반 기술이다. 애플, 구글, 마이크로소프트 등 글로벌 빅테크 기업들이 채택하며 급속히 확산 중이다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의생체 정보나 디바이스를 통해 비밀번호 없이 사용자를 인증하는 기술목적피싱, 재사용 비밀번호, 해킹 위협을 제거하고 사용자 편의성 향상기반 기술FIDO2(WebAuthn + CTAP) 기반 공개키 암호 방식패스키는 사용자 디바이스에 저장된 공개/개인 키 쌍을 이용해 서버 인증을 수행한다. 사용자는 생체 인증(지문, 안면 등)만으로 로그인 가능하다.2. 특징특징설명기존 인증과의 차이점비밀번호..

바이브 해킹(Vibe Hacking)

개요"바이브 해킹(Vibe Hacking)"은 디지털 콘텐츠와 브랜드 메시지, 제품 경험에서 사용자의 감정과 분위기(Vibe)를 전략적으로 조정하고 유도하는 신개념 마케팅 기법이다. 단순한 UX/UI를 넘어서 감정적 연결을 최우선으로 하여, 소비자와 더 깊은 공감대를 형성하고 행동 변화를 유도하는 데 목적이 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의사용자 감정 흐름에 맞춰 콘텐츠, 인터페이스, 메시지를 실시간 조정하는 전략목적브랜드 신뢰 구축, 전환율 증가, 이탈률 감소배경감정 기반 소비 패턴 증가, 소셜 미디어의 바이럴 특성 강화바이브 해킹은 심리학, 행동경제학, 인터랙션 디자인 등 다양한 분야의 융합으로 탄생한 개념이다.2. 특징특징설명유사 개념과 차이점감정 기반 맞춤화사용자의 정서 상태를 기반으로 ..

Stage-Gate® 프로세스

개요제품과 서비스의 성공적인 시장 출시는 체계적인 개발 절차와 전략적 의사결정에 기반해야 합니다. 이러한 구조화된 제품 개발 프로세스를 제공하는 대표적인 접근 방식이 바로 Stage-Gate® 프로세스입니다. 이 방식은 제품 개발을 명확한 단계(Stage)로 나누고, 각 단계마다 검토 게이트(Gate)를 설정하여 실행 타당성, 자원 투입 여부, 시장 적합성 등을 점검합니다.1. 개념 및 정의Stage-Gate®는 Dr. Robert G. Cooper가 고안한 신제품 개발을 위한 관리 프로세스로, 아이디어부터 출시까지 전 과정을 구조화합니다.목적: 제품 개발의 리스크 최소화와 실행력 확보구성: Stage(단계)와 Gate(검토 지점)의 연속 구조활용 대상: 제조업, 서비스업, IT 프로젝트 등 신제품/서비..

Chain-of-Density Prompting

개요대형 언어 모델(LLM)을 활용한 텍스트 요약은 뉴스, 논문, 리서치 문서 등에서 핵심 정보를 빠르게 파악할 수 있게 해줍니다. 그러나 일반적인 요약 프롬프트는 핵심 정보 누락, 중복, 불균형 등 한계를 지닙니다. 이를 보완하기 위한 최신 접근법 중 하나가 **Chain-of-Density Prompting(CoD Prompting)**입니다. 이 프롬프트 전략은 요약 과정에서 정보 밀도를 점진적으로 높이는 연쇄적 방식으로, 보다 정제되고 풍부한 요약문을 생성하는 데 최적화되어 있습니다.1. 개념 및 정의Chain-of-Density Prompting은 요약 생성 시 정보량을 점차 밀도 있게 추가하는 방식의 단계적(prompt chaining) 요약 전략입니다.핵심 방식: 초기 저밀도 요약 → 밀도 ..

RotatE

개요지식 그래프(Knowledge Graph)의 삼중항 (head, relation, tail)은 복잡한 관계 구조를 포함합니다. 이러한 구조를 벡터 공간에서 효율적으로 표현하고 추론하기 위한 고급 기법 중 하나가 **RotatE(Rotation Embedding)**입니다. RotatE는 복소수 벡터 공간 상에서 관계를 회전(rotation) 으로 모델링함으로써, 대칭·비대칭·환형 관계까지도 자연스럽게 표현할 수 있는 강력한 임베딩 모델입니다.1. 개념 및 정의RotatE는 개체(entity)와 관계(relation)를 복소수 공간에서 임베딩하고, 관계를 단위 복소수 벡터로 표현하여 head 벡터를 tail 벡터로 회전 변환하는 방식입니다.삼중항 (h, r, t)는 복소수 벡터로 매핑됨관계 벡터 r은 ..

ComplEx

개요지식 그래프(Knowledge Graph)는 개체와 관계를 구조화한 정보 네트워크로, AI 응용에서 중요한 기반이 됩니다. 이 중 ComplEx(Complex Embedding) 모델은 기존 내적 기반 임베딩 모델의 한계였던 비대칭 관계(asymmetric relations) 표현을 가능하게 한 강력한 알고리즘입니다. 복소수(complex number) 공간을 활용하여 다양한 관계 구조를 효과적으로 모델링할 수 있는 ComplEx는 트리플 기반 표현 학습의 중요한 진화를 보여줍니다.1. 개념 및 정의ComplEx는 개체(entity)와 관계(relation)를 복소수 벡터(complex vector)로 임베딩하여, 실수/허수 성분을 모두 반영하는 내적 기반 score function을 통해 트리플의 ..

DistMult

개요지식 그래프 임베딩(Knowledge Graph Embedding)은 개체(entity)와 관계(relation)를 수치 벡터로 변환하여 머신러닝에서 사용할 수 있도록 하는 핵심 기술입니다. 이 중에서도 DistMult는 단순하면서도 계산 효율이 뛰어난 내적 기반(score function) 모델로, 대칭 관계 표현에 강점을 갖고 있습니다. 본 포스트에서는 DistMult의 구조, 수식, 장단점 및 활용 사례를 티스토리 블로그에 적합한 형태로 소개합니다.1. 개념 및 정의DistMult는 개체와 관계를 동일한 벡터 공간에 임베딩하고, 관계를 **대각 행렬(diagonal matrix)**로 모델링하여 내적 기반 점수 함수로 트리플의 정당성을 평가하는 모델입니다.트리플 구조: (h, r, t)목적: h..

TransE

개요지식 그래프(Knowledge Graph)의 정보는 기호 기반 삼중항 (head, relation, tail)으로 표현되며, 이를 머신러닝에 활용하려면 벡터로 변환해야 합니다. 이러한 벡터화를 위한 대표적인 임베딩 기법이 바로 **TransE(Translation Embedding)**입니다. TransE는 관계를 벡터 공간에서의 평행 이동(translation)으로 모델링하는 간단하면서도 강력한 알고리즘입니다.1. 개념 및 정의TransE는 개체와 관계를 같은 저차원 벡터 공간에 임베딩하여, 관계를 head entity에서 tail entity로의 **평행 이동(translation)**으로 모델링합니다.삼중항 (h, r, t)를 벡터 공간에 매핑하여, h + r 이 t 와 가깝도록 학습함목적: 벡..

Knowledge-Graph Embedding

개요지식 그래프(Knowledge Graph, KG)는 개체(entity)와 관계(relation)를 구조화하여 표현한 지식 표현 모델입니다. 하지만 KG는 기계가 직접 처리하기 어려운 기호(symbolic) 형태이기 때문에, 이를 수치 벡터 형태로 변환해 머신러닝이나 딥러닝에서 활용할 수 있도록 만드는 기술이 바로 **Knowledge Graph Embedding(KGE)**입니다. 본 글에서는 KGE의 정의, 주요 알고리즘, 활용 사례 및 한계점에 대해 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Knowledge Graph Embedding은 KG 내의 각 entity와 relation을 연속적인 저차원 벡터 공간에 매핑하는 표현 학습 기법입니다.목표: 구조화된 관계형 데이터를 신경망에서 활용 가능한 형태로 변환구..

Vector Database

개요AI, 추천 시스템, 자연어 처리, 이미지 분석 등 고차원 데이터를 기반으로 하는 애플리케이션이 급증하면서, 기존 관계형 또는 문서형 데이터베이스로는 대응이 어려운 벡터(Vector) 기반 데이터 저장 및 검색 요구가 커지고 있습니다. 이러한 배경에서 등장한 **Vector Database(벡터 데이터베이스)**는 벡터 임베딩을 효율적으로 저장하고, 유사도 기반 검색을 빠르게 수행할 수 있는 특화된 데이터베이스입니다.1. 개념 및 정의Vector Database는 고차원 공간의 벡터 데이터를 저장하고, 입력 벡터와의 유사도를 기준으로 가장 가까운 결과를 검색하는 벡터 유사도 검색에 특화된 데이터베이스입니다.벡터: 이미지, 텍스트, 오디오 등에서 추출된 고차원 임베딩유사도 검색: Cosine Simil..

ETSI MEC (Multi-access Edge Computing)

개요5G 및 IoT의 급속한 확산은 네트워크 트래픽과 지연 시간 문제를 야기하며, 이에 따라 중앙 집중형 클라우드 아키텍처의 한계가 뚜렷해지고 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 기술이 바로 **Multi-access Edge Computing(MEC)**이며, ETSI(유럽 전기통신표준협회)는 이를 위한 국제 표준을 정의하고 있습니다. 본 글에서는 ETSI MEC의 개념, 아키텍처 구성, 기술적 특성, 주요 활용 사례 등을 상세히 살펴봅니다.1. 개념 및 정의ETSI MEC는 사용자 또는 기기에 가까운 네트워크 엣지에서 데이터 처리와 응용 실행을 가능하게 하는 표준 기반의 엣지 컴퓨팅 프레임워크입니다.MEC = Multi-access Edge ComputingETSI ISG MEC: MEC ..

Vertical Pod Autoscaler (VPA)

개요쿠버네티스(Kubernetes)는 다양한 애플리케이션을 컨테이너화하여 배포하고 확장하는 데 매우 유용한 플랫폼입니다. 그러나 컨테이너의 리소스 설정(cpu/memory requests & limits)이 고정되어 있다면 실제 사용량과 괴리가 발생해 과소/과다 할당 문제가 발생합니다. 이를 해결하기 위한 자동 조절 솔루션 중 하나가 바로 **Vertical Pod Autoscaler(VPA)**입니다.1. 개념 및 정의VPA는 쿠버네티스에서 실행 중인 파드(Pod)의 리소스 요청(Requests)과 제한(Limits)을 자동으로 조정하여 최적화하는 컴포넌트입니다.주요 목적: 파드의 CPU 및 메모리 리소스를 동적으로 조정하여 비용과 성능 최적화작동 방식: 리소스 사용량을 기반으로 추천값을 계산하고 Po..

NVMe Zoned Namespace (ZNS)

개요고성능 저장 장치 수요 증가에 따라, 기존 NVMe SSD가 겪던 쓰기 증폭(Write Amplification)과 가비지 컬렉션 문제를 해결하기 위한 기술로 **Zoned Namespace (ZNS)**가 부상하고 있습니다. ZNS는 SSD의 물리적 구조를 애플리케이션에 노출시켜 데이터 쓰기 방식을 제어함으로써 성능과 수명을 획기적으로 향상시키는 혁신적인 저장 아키텍처입니다.1. 개념 및 정의ZNS는 NVMe 1.4에서 도입된 확장 규격으로, SSD를 Zone 단위로 구분하여 순차적 쓰기를 유도함으로써 플래시 메모리의 특성에 최적화된 입출력을 가능하게 합니다.ZNS: Zoned Namespace목표: 쓰기 증폭 감소, GC 오버헤드 제거, SSD 수명 연장특징: 호스트 주도(HoH, Host-awa..

RASP (Runtime Application Self-Protection)

개요사이버 보안 위협이 고도화됨에 따라, 애플리케이션 내부에서 실시간으로 공격을 탐지하고 방어할 수 있는 RASP(Runtime Application Self-Protection) 기술이 주목받고 있습니다. 이는 개발된 소프트웨어가 실행되는 동안 스스로 보안 상태를 인지하고 악성 행위를 차단하는 차세대 보안 방식으로, 특히 DevSecOps 환경에서 중요성이 확대되고 있습니다.1. 개념 및 정의RASP는 실행 중인 애플리케이션 내부에서 보안 위협을 실시간으로 모니터링하고 방어하는 기술입니다. 기존 외부 중심의 보안 솔루션(WAF, IPS 등)과 달리, 애플리케이션 내부에 직접 삽입되어 동작합니다.작동 방식: 런타임 중 코드 분석 및 트래픽 감시로 위협 탐지보호 범위: SQL Injection, XSS, ..

LitmusChaos

개요분산 시스템과 마이크로서비스의 복잡성이 증가하면서 시스템의 회복 탄력성(resilience)을 사전에 검증하는 **카오스 엔지니어링(Chaos Engineering)**이 중요해지고 있습니다. LitmusChaos는 쿠버네티스 환경에서 손쉽게 카오스 실험을 설계, 실행, 분석할 수 있는 오픈소스 플랫폼으로, 신뢰성 높은 시스템 운영의 핵심 도구로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의LitmusChaos는 쿠버네티스 기반 인프라에서 카오스 테스트(장애 시뮬레이션)를 자동화하여 시스템의 내결함성을 검증하는 카오스 엔지니어링 툴킷입니다.개발 주체: CNCF(Cloud Native Computing Foundation) 산하 오픈소스 프로젝트주요 목적: 장애 유도 실험을 통해 복원력 있는 시스템 설계핵심 철..

Testcontainers

개요소프트웨어 품질 확보를 위한 자동화 테스트의 중요성이 커지는 가운데, 실제 환경과 유사한 테스트 인프라를 재현하기 위한 도구로 Testcontainers가 주목받고 있습니다. 이 기술은 Docker 컨테이너를 기반으로 통합 테스트 환경을 구성하며, 데이터베이스, 메시징 시스템, 브라우저 등 다양한 의존 시스템을 테스트 실행 시점에 자동으로 생성하고 제거합니다.1. 개념 및 정의Testcontainers는 테스트 중 필요한 외부 의존성을 Docker 컨테이너로 동적으로 실행하여, 테스트 자동화를 보다 신뢰성 있게 만드는 오픈소스 라이브러리입니다.목적: 실제 실행 환경과 유사한 테스트 환경을 손쉽게 구성방식: 테스트 코드 내에서 컨테이너를 생성하고 테스트 종료 후 제거주요 언어 지원: Java, Kotl..

InnerSource 거버넌스

개요조직 내 소프트웨어 개발의 민첩성과 협업을 극대화하기 위한 전략으로 InnerSource가 확산되고 있습니다. InnerSource는 오픈소스 방식의 개발 문화를 내부 조직에 적용하는 것으로, 그 핵심 성공 요소 중 하나는 체계적이고 투명한 **거버넌스(Governance)**입니다. 본 글에서는 InnerSource 거버넌스의 개념, 구조, 기술적 구현 방식, 기대 효과, 그리고 도입 시 고려사항을 중심으로 설명합니다.1. 개념 및 정의InnerSource 거버넌스는 조직 내부에서 오픈소스 개발 방식(자율 기여, 코드 리뷰, 투명한 이슈 관리 등)을 적용할 때 필요한 정책, 역할, 절차, 규칙 등의 체계를 말합니다.목표: 협업의 효율성과 코드 품질 향상, 기술 자산의 재사용성 극대화적용 방식: 조직..

Trunk-Based Development

개요DevOps, CI/CD, 애자일 개발 방식이 일반화되면서 개발 속도와 품질을 동시에 잡기 위한 전략으로 **Trunk-Based Development(TBD)**가 각광받고 있습니다. 본 글에서는 TBD의 정의, 기존 방식과의 차이점, 기술 스택, 도입 효과 및 실제 활용 사례를 중심으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Trunk-Based Development는 모든 개발자가 하나의 메인 브랜치(trunk, 주 브랜치)에 자주 통합(merge)하는 개발 방식입니다. 장기적으로 분기된 브랜치 사용을 지양하고, 소규모 변경을 빠르게 반영하여 코드 품질과 배포 속도를 동시에 확보합니다.Trunk(또는 main/master): 모든 기능 개발과 버그 수정을 통합하는 중심 브랜치특징: Feature Branc..