ITPE * JackerLab

AI Gateway(Application Programming Interface for AI Control Plane)

개요AI Gateway는 다양한 생성형 AI 모델(OpenAI, Claude, Gemini, 사내 LLM 등)을 단일 진입점(Single Entry Point)으로 통합 관리하는 AI 전용 API 게이트웨이이다. 멀티 모델 환경이 확산되면서 기업은 비용 통제, 보안 통제, 사용량 모니터링, 데이터 유출 방지, 정책 기반 라우팅을 중앙에서 관리할 필요가 커지고 있다.Gartner는 2025년까지 기업 애플리케이션의 70% 이상이 생성형 AI를 통합할 것으로 전망하고 있으며, 이에 따라 AI 트래픽 제어 및 거버넌스 플랫폼의 수요가 급증하고 있다. AI Gateway는 단순 프록시를 넘어 정책 기반 제어(Policy Enforcement), 모델 라우팅, 토큰 비용 최적화, 프롬프트 로깅, 보안 필터링 기능..

DDR(Data Detection & Response)

개요디지털 전환과 클라우드 네이티브 환경 확산으로 데이터는 기업의 핵심 자산이 되었다. 그러나 기존 EDR, NDR, XDR 중심의 보안 전략은 ‘엔드포인트’와 ‘네트워크’ 가시성에 집중되어 있어 실제 보호 대상인 데이터 자체의 이상 행위 탐지에는 한계가 존재한다. DDR(Data Detection & Response)은 데이터 계층에서 발생하는 위협을 탐지하고 대응하는 차세대 보안 접근 방식으로, 내부자 위협, 랜섬웨어, 계정 탈취, 데이터 유출 사고를 정밀하게 식별하는 것을 목표로 한다.최근 IBM Cost of a Data Breach Report 2024에 따르면 데이터 유출 사고의 평균 비용은 약 445만 달러에 달하며, 내부자 위협 및 자격 증명 탈취 기반 공격이 지속 증가하고 있다. 이러한 ..

GraphQL Live Queries

개요GraphQL Live Queries는 클라이언트가 서버에 한 번 요청한 쿼리를 지속적으로 유지하여, 데이터 변경이 발생할 때마다 자동으로 최신 결과를 전송받는 실시간 데이터 처리 방식입니다. 기존의 Query/Mutation 기반 모델과 달리, 폴링(Polling)이나 별도의 Subscription 로직 없이도 데이터 일관성을 유지할 수 있어 실시간 웹 애플리케이션에서 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의데이터 변경 시 자동으로 재평가되어 결과를 푸시하는 지속형 GraphQL QuerySubscription과 구분목적실시간 데이터 동기화 단순화클라이언트 로직 최소화필요성실시간 UX 요구 증가채팅, 대시보드 등2. 특징항목설명비교지속적 쿼리 유지단일 쿼리로 상태 유지Polling 대비 ..

Qwik

개요Qwik은 Builder.io에서 개발한 차세대 프론트엔드 프레임워크로, 기존 SPA(Single Page Application)의 hydration 비용 문제를 해결하기 위해 "Resumability" 개념을 도입했습니다. 서버에서 렌더링된 상태를 클라이언트가 즉시 재사용하도록 설계되어, 초기 로딩 속도를 극적으로 개선하며 대규모 웹 애플리케이션에서 뛰어난 성능을 제공합니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의Hydration 없이 서버 상태를 재개(resume)하는 프레임워크Resumability 기반목적초기 로딩 시간 최소화 및 JS 실행 지연Zero Hydration 목표필요성SPA의 대규모 번들 및 hydration 지연 문제 해결Core Web Vitals 개선2. 특징항목설명비교Resumab..

Remix(Remix IDE)

개요Remix는 Ethereum 스마트 컨트랙트 개발을 위해 설계된 웹 기반 IDE(Integrated Development Environment)로, Solidity 코드 작성, 컴파일, 디버깅, 배포 및 테스트까지 하나의 환경에서 수행할 수 있도록 지원합니다. 초보 개발자부터 블록체인 전문 개발자까지 폭넓게 활용되며, Ethereum 생태계의 표준 개발 도구 중 하나로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의Solidity 기반 스마트 컨트랙트 개발을 위한 브라우저 기반 IDE설치 없이 사용 가능목적스마트 컨트랙트 개발 전 과정을 통합 지원개발 생산성 향상필요성블록체인 개발 환경의 복잡성 최소화테스트·디버깅 환경 통합2. 특징항목설명비교웹 기반 실행브라우저에서 즉시 실행 가능Hardhat/..

Verkle Trie

개요Verkle Trie는 기존 Merkle Patricia Trie(MPT)의 한계를 개선하기 위해 제안된 차세대 상태 저장 구조로, 벡터 커밋(Vector Commitment)과 KZG Commitments를 활용하여 더 작은 증명 크기와 높은 검증 효율을 제공합니다. 특히 Ethereum의 상태(State) 확장성 문제를 해결하기 위한 핵심 기술로 연구 및 도입이 진행되고 있습니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의벡터 커밋 기반의 고차원 브랜치 트리 구조Polynomial Commitment 활용목적상태 증명 크기 최소화 및 검증 효율 향상Stateless Client 구현 기반필요성Ethereum 상태 데이터 증가로 인한 증명 크기 부담 해결MPT 한계 극복2. 특징항목설명비교넓은 브랜치 팩터수백..

Proto-Danksharding

개요Proto-Danksharding은 Ethereum의 확장성 문제를 해결하기 위한 데이터 샤딩(Data Sharding) 전략의 초기 단계 기술로, EIP-4844로 정의되어 있습니다. 전체 Danksharding 구현에 앞서 블롭(Blob) 형태의 데이터 저장과 KZG Commitments를 통해 Rollup 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다. Rollup 중심 확장 로드맵에서 핵심 중간 단계로 채택되어 L2의 성능 향상과 거래 수수료 절감을 기대할 수 있습니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의데이터 블롭(Blob)을 Ethereum 블록에 저장하고, 샘플링 가능한 데이터 가용성 구조를 제공하는 기술EIP-4844 기준목적Rollup이 사용하는 대용량 데이터를 효율적으로 수용Dan..

개요KZG Commitments는 블록체인 기술에서 데이터의 무결성과 효율적인 검증을 위한 핵심 암호 기법으로, 특히 다항식 커밋(commitment) 및 증명 시스템에서 사용됩니다. Ethereum의 데이터 가용성 샘플링(DAS), zk-Rollup 등의 확장성 솔루션에서 핵심 구성 요소로 채택되고 있으며, 단일 샘플로 전체 데이터의 유효성을 검증할 수 있는 강력한 특성을 가집니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의다항식을 압축된 형태로 커밋하고, 특정 점에서의 평가값을 효율적으로 증명 가능한 암호 기술Kate-Zaverucha-Goldberg 이름에서 유래목적데이터 일관성 및 무결성 검증의 효율화zk-SNARK 및 DAS 등에 사용필요성블록체인의 데이터 확장성 및 빠른 검증 요구전체 데이터 ..

개요PATE-GAN은 민감한 데이터를 보호하면서도 고품질의 합성 데이터를 생성할 수 있도록 고안된 차등 프라이버시(Differential Privacy, DP) 기반의 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network) 아키텍처입니다. PATE 프레임워크와 GAN을 결합하여 민감 정보를 포함한 원본 데이터 없이도 학습 가능한 프라이버시 보존 데이터 생성을 목표로 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의PATE 구조와 GAN을 결합한 프라이버시 보존 합성 데이터 생성 모델Differential Privacy 지원목적원본 데이터 노출 없이 머신러닝 모델 학습의료, 금융 등 민감 분야 적합필요성데이터 프라이버시 보호와 데이터 활용 간의 균형 필요합법적 데이터 공유 도구로 활..

개요Self-Consistency Decoding은 생성형 AI 모델이 더 일관되고 신뢰성 높은 출력을 생성할 수 있도록 설계된 디코딩 전략입니다. 하나의 질문에 대해 다양한 샘플을 생성하고, 이들 중에서 가장 빈번하게 등장한 답변을 최종 결과로 선택함으로써, 단일 샘플에 의존하는 기존 방식의 한계를 극복합니다. 특히 수학적 추론, 논리 문제, 다단계 추론 태스크에서 높은 성능을 보여줍니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의여러 번의 샘플을 생성한 뒤 가장 일관된 결과를 선택하는 디코딩 기법Majority Voting 방식 유사목적더 신뢰할 수 있는 모델 응답을 생성hallucination 및 오류 감소필요성단일 샘플 기반 출력의 비일관성 문제 해결Chain-of-Thought 기반 모델에서 효..

개요APPM(Automated Process Policy Management)은 기업의 업무 프로세스와 IT 자산에 적용되는 다양한 정책(Policy)을 자동으로 관리하고 집행할 수 있도록 지원하는 시스템입니다. 특히 IT 거버넌스, 보안 준수, 규정 기반 자동화 업무에서 핵심 역할을 하며, RPA 및 클라우드 네이티브 환경과도 결합되어 효율적인 정책 중심의 운영을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의비즈니스 및 IT 환경의 정책을 자동으로 적용하고 모니터링하는 시스템정책 중심 자동화 관리목적수작업 없이 일관된 정책 적용으로 운영 리스크 최소화컴플라이언스 및 거버넌스 강화필요성복잡한 정책 집행 및 변경 관리의 자동화 요구조직 전체 통제력 향상2. 특징항목설명비교자동화 정책 엔진조건..

개요Bi-Encoder는 문서 검색, 질문응답 시스템, 추천 시스템 등에서 활용되는 딥러닝 기반 모델 구조로, 쿼리와 문서를 각각 독립적인 인코더(Encoder)로 임베딩한 후, 벡터 유사도 계산을 통해 관련성 있는 결과를 효율적으로 검색할 수 있도록 설계된 구조입니다. 대규모 문서 컬렉션에서 빠른 검색이 가능하며, Dense Retriever의 핵심 아키텍처입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의쿼리와 문서를 각각 독립된 인코더로 임베딩하여 유사도 계산Dense Retrieval의 기반 구조목적대규모 데이터에서 효율적이고 빠른 정보 검색실시간 QA 및 검색 서비스에 적합필요성Sparse 방식(BM25 등)의 한계를 극복의미 기반 검색 지원2. 특징항목설명비교독립 임베딩쿼리/문서 사전 임베딩으..

개요Continuous Batching은 대규모 언어 모델(LLM) 추론에서 사용자 요청을 **고정된 타임슬롯(batch interval)**이 아닌, 실시간으로 수신되는 순서에 따라 동적으로 묶어 처리하는 배치 전략입니다. 이를 통해 응답 지연(latency)은 줄이고 GPU 활용률은 높이며, 특히 대화형 AI, AI 서비스 API 서버에서 효율적인 추론 처리를 가능하게 합니다. vLLM, TGI, TensorRT-LLM 등에서 적용되는 최신 배치 기법입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의LLM 추론 시 요청을 고정 시간 기준 없이 지속적으로 batch로 구성하는 처리 방식streaming inference와 함께 사용목적latency와 throughput의 동시 개선응답 지연 감소 + G..

개요PagedOptim은 대규모 언어 모델(LLM)의 파인튜닝/훈련 과정에서 GPU 메모리를 효율적으로 활용하기 위한 페이징 기반 옵티마이저 구조를 갖춘 학습 최적화 프레임워크입니다. 기존 옵티마이저(Adam, AdamW 등)는 파라미터와 옵티마이저 상태(state)를 모두 GPU 메모리에 올려야 했지만, PagedOptim은 **옵티마이저 상태를 페이지 단위로 GPU-CPU/NVMe 간에 이동(페이징)**하여, 메모리 초과 없이 초대형 모델 훈련을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의옵티마이저 상태를 페이지 단위로 관리하며 GPU-CPU 간 페이징을 수행하는 옵티마이저 계층DeepSpeed/Colossal-AI 기반 구현 예 존재목적GPU 메모리 한계를 넘어 대규모 모델 훈련 가..

개요AdaLoRA(Adaptive Low-Rank Adaptation)는 대규모 언어 모델(LLM)을 파인튜닝할 때 사용하는 파라미터 효율화 미세조정(Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT) 기법 중 하나로, 기존의 LoRA(Low-Rank Adaptation)를 확장하여 Layer마다 적절한 랭크(Rank)를 동적으로 할당하는 방식으로 학습 효율성과 성능을 모두 향상시키는 기술입니다. 제한된 예산에서 최대 효과를 얻는 데 초점을 맞춘 최신 PEFT 방법입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의LLM 파인튜닝 시 layer별로 rank를 동적으로 조절하는 LoRA 확장 기법논문: Adaptive Budget Allocation for Parameter-Efficien..

개요UCX(Unified Communication X)는 HPC (High Performance Computing) 및 AI 환경에서 CPU/GPU 간 고속 통신을 위한 통합 API 및 라이브러리 프레임워크입니다. OpenUCX 프로젝트로 개발되었으며, 다양한 하드웨어 인터커넥트 (Infiniband, Ethernet, NVLink, PCIe 등)와 상위 통신 프레임워크(MPI, SHMEM, NCCL, OpenMP 등) 간의 통신을 일관된 인터페이스로 추상화합니다. Mellanox, NVIDIA, IBM, ARM 등이 참여한 오픈소스 프로젝트입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의다양한 네트워크와 메모리 계층을 위한 고성능 통신 추상화 레이어Unified Communication Framewo..

개요NCCL(NVIDIA Collective Communications Library)은 다중 GPU 간 데이터 전송을 고속으로 처리하기 위한 NVIDIA의 라이브러리로, 딥러닝 분산 학습 및 멀티-GPU 병렬 처리 환경에서 핵심적인 역할을 합니다. AllReduce, AllGather, ReduceScatter, Broadcast, Reduce 등의 집합 통신(Collective Communication) 연산을 최적화하여, PyTorch, TensorFlow, DeepSpeed, Megatron 등 주요 프레임워크에 내장되어 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의다중 GPU 간 집합 통신을 위한 NVIDIA 제공 통신 라이브러리CUDA 기반 통신 최적화 라이브러리목적분산 딥러닝 훈련 ..

개요Materialize Sink Connectors는 Materialize가 계산한 스트리밍 뷰 결과를 외부 시스템으로 실시간 전달(sink) 할 수 있게 하는 기능입니다. Kafka, Postgres, S3 등 다양한 타겟 시스템에 대해 변경 데이터 캡처(Change Data Capture, CDC) 기반으로 처리하며, 실시간 대시보드, 데이터 웨어하우스, 메시지 브로커 연동에 활용됩니다. 데이터 웨어하우징을 스트리밍화하는 Materialize의 핵심 아키텍처 요소 중 하나입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의Materialize의 실시간 뷰 데이터를 외부 시스템으로 스트리밍 전달하는 기능CREATE SINK 문으로 선언목적연속적으로 계산된 결과를 Kafka, DB 등에 자동 전송ETL의..

개요Monte Carlo Data는 데이터 파이프라인의 품질, 신뢰성, 가용성을 모니터링하고 사고를 자동으로 감지하는 데이터 옵스(DataOps) 플랫폼입니다. 데이터가 잘못되거나 누락되는 상황에서 알림, 영향 분석, 근본 원인 분석(RCA), 사후 대응 워크플로우까지 자동화하여, 데이터 엔지니어링 생산성을 높이고, 데이터 신뢰성을 유지합니다. 데이터 품질의 ‘SaaS 기반 관측성(Observability)’ 시장에서 대표적인 선도 제품입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의데이터 파이프라인의 품질, 가용성, 신뢰성을 실시간으로 자동 모니터링하는 SaaS데이터 관측성 플랫폼의 일종목적데이터 오류를 조기 탐지하고 사고 대응 시간(TTD/TTD) 단축Data SLAs 준수 보장필요성데이터 누락, ..

개요Typesense는 개발자 친화적이고 빠른 검색 경험을 제공하는 오픈소스 풀텍스트 검색 엔진입니다. 자동완성, 오타 허용, 정렬, 필터링 기능이 내장되어 있으며, 낮은 지연 시간과 간편한 REST API 설계를 통해 전자상거래, 문서 검색, 내부 도구 검색 등에 최적화된 대안 검색 솔루션으로 각광받고 있습니다. Meilisearch, Algolia와 유사하나, 강력한 정렬/필터 기능과 분산 클러스터 지원이 특징입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의고속 검색, 오타 허용, 필터링, 정렬이 가능한 RESTful 오픈소스 검색 엔진C++ 기반, MIT 라이선스목적빠르고 직관적인 검색 기능을 최소한의 설정으로 구현개발자 생산성 향상필요성기존 Elasticsearch/Algolia의 복잡성 또는 ..

개요Meilisearch는 사용자가 입력한 검색어에 대해 즉각적인 응답과 자연스러운 검색 결과를 제공하는 오픈소스 RESTful 검색 엔진입니다. Algolia 대안으로 유명하며, 자바스크립트 친화적이고 자동 완성, 오타 허용(fuzzy matching), 필터링, 랭킹 기능이 내장된 가볍고 빠른 검색 솔루션으로 웹/모바일 앱, 문서 검색, 전자상거래, 블로그 등에서 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의실시간 사용자 중심의 검색을 위한 Rust 기반 오픈소스 검색 엔진MIT 라이선스, Meili 팀 개발목적빠르고 사용자 친화적인 검색 UX 제공REST API 기반 통합 검색 구현필요성복잡한 검색 설정 없이 빠른 결과 제공Elasticsearch 대비 경량 설계2. 특징항목설명비고빠른 인..

개요ReFS(Resilient File System)는 Microsoft가 데이터 무결성, 복원력, 확장성을 목표로 설계한 차세대 파일 시스템입니다. NTFS의 기능을 계승하면서도 대용량 스토리지 및 장애 복구 중심의 아키텍처로 발전되었으며, 특히 Windows Server, Azure Stack HCI, Storage Spaces Direct 등의 엔터프라이즈 환경에서 안정성과 성능을 동시에 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의데이터 무결성과 자동 복구 기능을 내장한 Microsoft의 고신뢰성 파일 시스템Windows 8 이후 도입목적대규모 데이터 저장소에서 장애 복구와 일관성 제공NTFS 대체 또는 병행 사용 가능필요성NTFS의 손상 취약성과 확장성 한계 극복대용량 운영 환경 대응..

개요APFS(Apple File System)는 Apple이 macOS, iOS, iPadOS, tvOS, watchOS 등 자사 플랫폼 전반에서 속도, 신뢰성, 보안, 공간 효율성을 향상시키기 위해 설계한 64비트 기반의 고성능 파일 시스템입니다. HFS+의 한계를 극복하고 SSD/플래시 스토리지 최적화, 강력한 암호화, 스냅샷, 복사-쓰기(Copy-on-write) 등의 최신 기능을 지원하며 2017년부터 기본 파일 시스템으로 채택되었습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의Apple이 독자 설계한 현대적 64비트 트랜잭션 기반 파일 시스템macOS 10.13부터 기본 적용목적플래시/SSD 중심의 저장 장치 성능 극대화속도, 보안, 무결성 동시 확보필요성HFS+의 성능 및 기능적 한계 극복트..

개요B ε-tree(Bε-tree 또는 Be-tree)는 디스크 기반 대규모 데이터베이스 시스템에서 쓰기 성능을 극적으로 향상시키기 위해 설계된 B-트리 기반의 자료구조입니다. 기존 B-트리가 랜덤 쓰기 위주로 설계되어 I/O 병목이 발생하는 데 비해, Be-tree는 각 노드에 **쓰기 버퍼(write buffer)**를 도입하여 **일괄 처리(batch write)**를 가능하게 함으로써 높은 쓰기 처리량을 달성합니다. RocksDB, TokuDB, WiredTiger 등의 NoSQL 및 스토리지 엔진에서 그 원리가 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의노드별 쓰기 버퍼를 활용해 쓰기 작업을 일괄 처리하는 계층적 B-트리 구조“B epsilon tree”로도 표기목적디스크 기반..

개요gRPC xDS는 gRPC 클라이언트와 서버가 서비스 메시 환경에서 동적으로 구성(configuration) 정보를 수신할 수 있도록 하는 제어 플레인 API입니다. 이는 Envoy Proxy에서 유래한 xDS API를 gRPC에 확장 적용한 것으로, 부하 분산, 보안, 서비스 디스커버리, 라우팅 등을 중앙 집중형 컨트롤 플레인과 동기화해 제어할 수 있도록 합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의xDS API를 기반으로 gRPC 서비스의 구성 제어를 중앙에서 수행하는 표준"xDS"는 여러 API(Cluster, Endpoint 등)의 총칭목적서비스 메시 제어 기능을 gRPC에 적용Istio, Consul 등과 연동 가능필요성gRPC의 부하 분산, 인증, 라우팅 기능 외부화서비스 운영의 유연..

개요WHEP(WebRTC-HTTP Egress Protocol)는 WebRTC 스트림을 클라이언트 단(뷰어)에서 HTTP 인터페이스를 통해 수신(egress) 할 수 있도록 정의된 프로토콜입니다. WHIP과 쌍을 이루는 형태로, 실시간 방송의 송출(WHIP)과 수신(WHEP)을 모두 WebRTC + HTTP로 통합할 수 있게 하며, 방송 플랫폼의 브라우저 기반 재생 구조 표준화 및 경량화를 이끕니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의WebRTC 스트림을 HTTP signaling을 통해 클라이언트로 수신하기 위한 경량 프로토콜IETF 표준 초안 진행 중목적브라우저 기반 실시간 스트리밍 수신 표준화시청자 환경 단순화필요성RTMP/HLS/DASH의 지연과 비표준 구조 대체WebRTC의 초저지연 활용..

개요WHIP(WebRTC-HTTP Ingestion Protocol)는 WebRTC 기반 실시간 영상 및 오디오 스트림을 미디어 서버에 업로드(ingest) 하기 위한 경량 프로토콜로, 브라우저 및 클라이언트 단에서의 손쉬운 WebRTC 업로드 구성을 목표로 합니다. 기존 RTMP, SRT, RTP 등의 복잡한 설정과 비표준 방식의 한계를 극복하고, HTTP를 활용한 WebRTC signaling 단순화로 빠르고 상호운용 가능한 실시간 방송 인프라를 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의WebRTC 스트림을 HTTP 인터페이스를 통해 송신 서버로 전송하기 위한 신호처리 프로토콜IETF 표준 초안 기반 (WISH/WHIP)목적방송 송출의 초기 연결(ingestion)을 간소화 및 자동..

개요MQTT 5.0(Message Queuing Telemetry Transport 5.0)은 IoT 환경에서의 통신을 위한 경량 메시징 프로토콜로, 이전 버전(MQTT 3.1.1)에 비해 확장성, 유연성, 신뢰성이 크게 향상된 최신 표준입니다. 비동기 통신, 저전력 소비, 제한된 네트워크 환경에서의 높은 전송 효율을 바탕으로, 센서 네트워크, 산업 자동화, 클라우드 IoT 플랫폼 등에서 광범위하게 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의퍼블리셔-서브스크라이버 모델 기반의 경량 메시징 프로토콜ISO/IEC 20922 국제표준 기반목적네트워크 제약 환경에서도 신뢰성 있는 메시지 교환 지원연결 유지 최소화, 전송 최적화필요성IoT 디바이스의 다양화 및 대규모 연결 수요 대응기존 MQTT 3.1..

개요TinyLFU는 메모리 또는 디스크 기반 캐시 시스템에서 가장 효율적인 교체 정책 중 하나로 평가받는 LFU(Least Frequently Used) 기반 알고리즘입니다. 단순한 접근 빈도만 고려하는 것이 아니라 공간 제약 하에서 정확한 접근 빈도 추정이 가능하도록 설계되었으며, Caffeine, Redis 등 고성능 시스템에서도 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의공간 효율적인 빈도 기반 캐시 필터(Tiny Least Frequently Used)2015년 ACM HotStorage 논문 발표목적접근 빈도 정보를 최소한의 메모리로 추정하여 캐시 효율 극대화정확도 vs 비용 균형 유지필요성전통적인 LFU는 공간/계산 비용이 크고 민감도 낮음Bloom Filter와 유사한 경량 설계2..

개요Ristretto는 Curve25519(Edwards25519)를 기반으로 한 고속 타원곡선 암호 그룹을 안전하고 정규화된 방식으로 추상화한 라이브러리로, 암호학적 오류를 방지하면서도 사용자가 안전하게 그룹 연산을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 대표적으로 **비가시 표현(canonical representation)**과 **위조 방지(deserialization safety)**를 보장하며, Rust 언어 기반의 구현이 활발합니다.1. 개념 및 정의항목내용비고정의Edwards25519 기반의 정규화된 암호학적 그룹 표현Curve25519와 호환성 보유목적안전한 탈직관화 그룹 연산 제공이중 표현 및 역원 문제 해결필요성Twisted Edwards 곡선에서 발생하는 안전성 문제 해소사용자 레벨 안전..