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개요Argo Workflows는 Kubernetes 상에서 복잡한 데이터 처리, 머신러닝 파이프라인, CI/CD 파이프라인 등을 선언형(Declarative) 방식으로 자동화할 수 있는 오픈소스 워크플로 엔진이다. YAML 정의를 기반으로 작업(Task) 간 의존성을 관리하며, 컨테이너 기반 실행 환경을 활용해 재현성과 확장성을 극대화한다.1. 개념 및 정의Argo Workflows는 Kubernetes 네이티브 워크플로 관리 시스템으로, 워크플로를 ‘Pod’의 집합으로 실행한다. 각 단계(Step)는 하나의 컨테이너로 구성되며, 워크플로 정의 파일(YAML)을 통해 실행 순서, 입력/출력, 조건 분기 등을 정의한다.즉, Argo는 Kubernetes의 오브젝트로서 워크플로를 배포하고 관리할 수 있게 하..

개요WORM(Write Once, Read Many)은 한 번 기록된 데이터를 수정하거나 삭제할 수 없도록 설계된 데이터 저장 방식으로, 데이터의 무결성과 규제 준수를 보장하기 위한 핵심 기술이다. 금융, 의료, 공공기관 등에서 장기 데이터 보존 및 법적 증거 보호 목적으로 널리 사용된다.1. 개념 및 정의WORM은 이름 그대로 한 번 쓰고(Write Once), 여러 번 읽을 수(Read Many) 있는 저장 방식이다. 이는 데이터를 기록한 후에는 수정, 덮어쓰기, 삭제가 불가능한 구조로, 데이터 조작이나 위·변조를 원천적으로 차단한다.이 기술은 법적 요구사항(예: SEC 17a-4(f), FINRA, GDPR, ISO 27040 등)에 대응하기 위해 설계되었으며, 클라우드 스토리지(AWS S3 Obj..

개요Amazon S3 Object Lock은 객체(Object)를 지정된 기간 동안 변경하거나 삭제하지 못하도록 보호하는 불변(Immutable) 스토리지 기능이다. 이는 데이터 무결성을 보장하고, 금융, 의료, 공공기관 등 규제 산업에서 요구하는 WORM(Write Once, Read Many) 요건을 충족한다.S3 Object Lock은 랜섬웨어 공격 방어, 데이터 복구, 규제 준수(Compliance) 등 다양한 보안 시나리오에서 핵심적인 역할을 수행한다.1. 개념 및 정의S3 Object Lock은 S3 버킷에 저장된 객체에 대해 WORM(Write Once, Read Many) 정책을 적용해, 지정된 보존 기간 동안 데이터를 변경하거나 삭제할 수 없게 하는 기능이다. AWS는 이를 통해 기업이 ..

개요Zstandard(Zstd)는 Facebook(현 Meta)이 개발한 범용 압축 알고리즘으로, 높은 압축률과 빠른 압축/복원 속도를 동시에 제공하는 것이 특징이다. Zstd는 기존의 zlib, gzip, LZ4 등을 대체하거나 보완하기 위해 설계되었으며, 대용량 로그, 데이터베이스 백업, 네트워크 전송 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.1. 개념 및 정의Zstandard는 LZ77 계열의 압축 알고리즘으로, 허프만 부호화(Huffman Coding)와 Finite State Entropy(FSE) 기술을 결합해 높은 압축 효율을 달성한다. 또한, 압축 레벨을 조정할 수 있어 사용자는 속도 중심(LZ4 수준) 또는 압축률 중심(Zlib 수준)의 모드를 선택할 수 있다.Zstd는 빠른 스트리밍 처리, 딕..

개요IEEE 802.1Qci는 Time-Sensitive Networking(TSN) 기술군 중 하나로, 네트워크 장치가 수신하는 트래픽에 대해 인게스트(Ingress) 수준에서의 필터링 및 폴리싱 기능을 제공하는 표준이다. 이 기능은 산업 자동화, 자동차, 방송, 항공 등 초저지연·고신뢰 네트워크에서 필수적인 네트워크 안정성과 보안을 확보하는 데 핵심 역할을 한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의수신 트래픽에 대한 흐름 기반 필터링과 속도 조절을 제공하는 TSN 표준목적네트워크 엣지에서 비인가·초과 트래픽을 사전에 차단필요성결정론적 네트워크에서 예측 불가능한 트래픽을 제어하기 위함802.1Qci는 IEEE 802.1Q 기반 브리지의 기능 확장이다.2. 특징특징설명비교흐름 기반 필터링특정 조건(주소,..

개요ZAB(Zookeeper Atomic Broadcast)는 Apache Zookeeper에서 분산 시스템의 데이터 일관성과 합의를 보장하기 위해 설계된 원자적 브로드캐스트(Atomic Broadcast) 프로토콜이다. Paxos와 유사한 구조를 가지지만, Zookeeper의 리더-팔로워(Leader-Follower) 아키텍처에 특화되어 고가용성과 일관성(consistency)을 모두 달성한다.ZAB는 데이터 복제, 리더 선출, 장애 복구 과정에서 핵심적인 역할을 하며, 모든 노드가 동일한 순서로 동일한 상태 변경(Log)을 적용하도록 보장한다.1. 개념 및 정의ZAB는 ‘원자적 브로드캐스트(Atomic Broadcast)’를 기반으로, 분산된 노드 간에 동일한 순서의 상태 업데이트를 보장하는 프로토콜..

개요CRDTs(Conflict-Free Replicated Data Types)는 분산 환경에서 데이터의 일관성을 유지하면서도 충돌 없는 병합을 가능하게 하는 데이터 구조다. 서버 간 네트워크 지연이나 오프라인 상태에서도 로컬 업데이트가 가능하며, 최종적으로 모든 복제본이 동일한 상태로 수렴하는 것을 보장한다. 이는 실시간 협업 도구, 분산 데이터베이스, 엣지 컴퓨팅 환경에서 핵심 기술로 사용된다.1. 개념 및 정의CRDT는 여러 노드에서 독립적으로 데이터 변경이 일어나더라도 충돌(conflict) 없이 자동으로 병합될 수 있는 데이터 구조다. 전통적인 락(lock)이나 중앙 집중형 동기화 없이, 수학적 합병 규칙을 통해 ‘최종 일관성(Eventual Consistency)’을 보장한다.CRDT의 기본 ..

개요SCRAM(Simple Authentication and Security Layer (SASL) Mechanism): Salted Challenge Response Authentication Mechanism은 네트워크 기반 시스템에서 안전한 사용자 인증을 제공하기 위한 현대적인 프로토콜이다. 특히 SCRAM-SHA-256 및 SCRAM-SHA-512는 비밀번호를 직접 전송하지 않고, 해시 및 솔트 기반 검증을 수행하여 중간자 공격(MITM)과 재사용 공격을 방지한다.1. 개념 및 정의SCRAM-SHA-256/512는 SASL(Simple Authentication and Security Layer) 프레임워크 내에서 사용되는 인증 메커니즘으로, 비밀번호 대신 해시된 챌린지-응답을 교환하여 인증을 수..

개요EU Digital Identity Wallet(EUDI Wallet)은 유럽 시민들이 자신의 디지털 신원 정보를 안전하게 저장하고, 필요 시 선택적으로 공유할 수 있도록 EU에서 추진하는 통합 디지털 ID 지갑 시스템이다. 2021년 유럽연합 집행위원회(EC)에 의해 제안된 개정 eIDAS 2.0 규정의 핵심 구현 수단으로, 공공 및 민간 서비스에 걸쳐 EU 전역에서 신뢰 기반의 디지털 신원 생태계를 형성하는 데 목적이 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의EU 시민이 공식적으로 발급받는 디지털 신원 및 자격 증명을 관리하는 디지털 지갑목적국가 간 경계를 넘는 인증 및 자격 검증 표준화필요성개인정보 보호와 신뢰 기반 디지털 거래 수단 제공EUDI는 단일 시장의 디지털 전환을 위한 핵심 인프라이다..

개요OIDC CIBA(OpenID Connect Client-Initiated Backchannel Authentication)는 사용자가 직접 브라우저나 앱을 통해 인증하지 않아도, 백채널(Backchannel)을 통해 인증 과정을 수행할 수 있도록 설계된 프로토콜이다. 이는 비대면 인증, IoT 환경, 콜센터 인증 등 사용자 입력이 제한된 환경에서 안전하고 유연한 인증을 지원한다.1. 개념 및 정의CIBA는 OpenID Connect(OIDC)의 확장 규격으로, 클라이언트가 사용자 대신 인증 요청을 시작하고 인증 서버가 별도의 채널(Backchannel)을 통해 사용자와 상호작용하는 구조를 가진다. 즉, 브라우저가 아닌 백엔드 간 통신을 통해 인증이 이루어진다.CIBA의 핵심은 사용자가 클라이언트에 ..

개요PIR(Private Information Retrieval)은 클라이언트가 서버에 저장된 데이터 중 특정 정보를 검색할 때, 어떤 데이터를 요청하는지 서버가 알 수 없도록 보장하는 암호학적 프로토콜이다. 이는 데이터 프라이버시를 강화하면서, 정보 검색의 효율성과 보안을 동시에 달성하기 위한 기술로, 클라우드 데이터베이스, 검색엔진, 의료 정보 시스템 등에서 활용된다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비교 개념사용자가 서버에 요청한 데이터의 인덱스를 노출하지 않고 안전하게 검색하는 프로토콜단순 암호화 검색보다 프라이버시 강화목적데이터 제공자는 쿼리 내용을 알 수 없고, 사용자는 원하는 데이터만 복호화 가능사용자 프라이버시 보호필요성개인정보 유출 및 데이터 분석 공격 방지GDPR, HIPAA 등 규제 ..

개요CEL(Common Expression Language)은 Google이 개발한 표현식 기반 평가 언어(Expression Evaluation Language) 로, 다양한 시스템에서 보안 정책, 데이터 유효성 검증, 조건식 평가 등을 수행하기 위해 설계되었다. CEL은 경량, 빠른 실행 속도, 언어 중립성을 특징으로 하며, Kubernetes, Envoy, Firebase Rules 등에서 사용되는 정책 평가 엔진의 핵심 언어로 자리 잡았다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비교 개념선언적(Expression-based) 형태의 데이터 평가 언어JavaScript, Python 표현식보다 단순화된 문법목적정책 로직, 조건식, 필터링을 코드 수준에서 안전하게 평가임베디드 환경에서도 실행 가능필요성서비..

개요XACML 3.0은 OASIS(Open Advanced Systems for Information Standards)가 정의한 표준 접근 제어 정책 언어(Policy Language) 로, XML 기반의 정책 정의와 평가를 통해 세밀한 권한 관리(Fine-Grained Authorization) 를 구현한다. 대규모 시스템, 클라우드, 정부기관, 금융권 등에서 일관되고 확장 가능한 정책 기반 접근 제어(PBAC: Policy-Based Access Control)를 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비교 개념접근 요청(Request)에 대해 정책 기반으로 허용 또는 거부를 결정하는 표준 언어Role-Based Access Control(RBAC)보다 유연함목적복잡한 조건의 접근 제어를 표준화..

개요SpiceDB는 Google Zanzibar의 설계 철학을 오픈소스로 구현한 분산형 접근 제어 데이터베이스(Distributed Authorization Database) 이다. 개발자는 SpiceDB를 통해 대규모 애플리케이션 환경에서 Fine-Grained Authorization(세밀한 권한 제어) 을 구현할 수 있으며, 관계 기반 권한 모델을 효율적으로 저장, 평가, 검증할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비교 개념사용자, 리소스, 권한 간 관계를 그래프 형태로 모델링하여 권한 검증 수행RBAC, ABAC의 한계를 보완목적애플리케이션 수준의 세밀하고 일관된 접근 제어글로벌 권한 시스템 Zanzibar 기반필요성대규모 SaaS 및 멀티테넌트 환경에서 권한 관리 단일화서비스 간 접근 정..

개요Zanzibar는 Google이 내부적으로 개발하여 Gmail, Google Drive, YouTube 등에서 사용 중인 분산형 권한 관리 시스템(Access Control System) 이다. 수십억 개의 사용자와 리소스에 대해 초당 수백만 건의 접근 제어 결정을 일관성 있게 처리할 수 있도록 설계되었다. 이후 Zanzibar 모델은 오픈소스화되어 AuthZed(SpiceDB), OpenFGA, Permit.io 등 다양한 상용 및 오픈소스 솔루션의 기반이 되었다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비교 개념관계 기반 접근 제어(RBAC + ABAC) 모델을 확장한 글로벌 권한 관리 시스템전통적 RBAC보다 유연하고 확장 가능목적대규모 분산 환경에서 일관된 권한 검증 수행Google Workspace..

개요Cedar는 AWS Verified Permissions 및 Amazon Verified Access와 같은 서비스에서 사용되는 정책 언어(Policy Language)로, 권한 관리(Authorization)와 접근 제어(Access Control)를 안전하고 투명하게 정의하기 위해 개발된 오픈소스 언어이다. 개발자는 Cedar를 통해 세밀한 정책 기반 접근 제어(Fine-Grained Authorization) 를 선언적으로 구현할 수 있다.1. 개념 및 정의항목내용비교개념접근 권한을 명시적으로 정의하는 정책 언어JSON 기반 IAM Policy의 대체 혹은 보완목적안전하고 명확한 접근 제어 로직 제공애플리케이션 레벨 접근 통제 구현필요성정책 오작동 및 권한 남용 방지보안 감사 및 검증 자동화2...

개요Chaos Mesh는 Kubernetes 환경에서 애플리케이션의 내결함성과 복원력을 테스트하기 위한 카오스 엔지니어링(Chaos Engineering) 도구이다. 다양한 장애(네트워크 지연, Pod 중단, 디스크 오류 등)를 시뮬레이션하여 시스템이 장애 상황에서도 안정적으로 동작하는지를 검증한다. CNCF(Cloud Native Computing Foundation)의 정식 프로젝트로 관리되며, 클라우드 네이티브 환경에서 운영 신뢰성을 높이는 핵심 플랫폼으로 사용된다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비교 개념Kubernetes 기반의 카오스 실험을 자동화하는 오픈소스 프레임워크Gremlin, LitmusChaos 등과 유사목적시스템의 장애 대응력(Resilience) 및 회복성 검증장애 예방 및 운..

개요DCQCN(Data Center Quantized Congestion Notification)은 데이터센터 네트워크의 RoCEv2 (RDMA over Converged Ethernet) 환경에서 혼잡을 효율적으로 제어하기 위한 전송 프로토콜입니다. IEEE 802.1Qau QCN(Quantized Congestion Notification) 표준을 기반으로 하며, 저지연·고대역폭·무손실 네트워크(Zero Loss Network) 구현을 목표로 합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의RoCEv2 네트워크에서 혼잡을 제어하기 위해 설계된 TCP-친화적 혼잡 제어 알고리즘Mellanox/NVIDIA 주도 개발목적혼잡 시 대역폭 효율적 사용과 패킷 손실 방지RDMA 트래픽 안정화필요성데이터센터 내..

개요NEFTune(Neural Efficient Fine-Tuning)은 대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)의 파인튜닝 과정에서 효율성과 성능을 동시에 향상시키기 위해 고안된 최적화 기술이다. LoRA(Low-Rank Adaptation), PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 등 기존 방법론의 한계를 보완하면서, 모델의 일반화 성능과 계산 효율성을 극대화한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비교 개념사전 학습된 대형 모델의 일부 파라미터만 조정하여 효율적 학습을 수행하는 방법론LoRA, Prefix Tuning 대비 학습 효율 향상목적GPU 메모리 절약 및 학습 시간 단축대형 모델 실험 비용 절감필요성LLM 파인튜닝의 자원 요구량 급증 대응..

개요Apache HBase는 Hadoop 생태계의 일부로, HDFS(Hadoop Distributed File System) 위에 구축된 오픈소스 NoSQL 데이터베이스이다. 대량의 데이터를 실시간으로 읽고 쓰기 위한 분산형 컬럼 지향(column-oriented) 스토리지로, Google의 Bigtable 설계를 기반으로 개발되었다. 대규모 데이터 웨어하우스 및 IoT, 로그 분석 등 실시간 처리가 필요한 시스템에서 널리 사용된다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비교 데이터 모델키-값(Key-Value) 기반의 컬럼 패밀리(Column Family) 구조RDBMS는 Row 기반 구조저장 방식HDFS 위에 데이터 분산 저장단일 노드 대비 확장성 우수접근 방식API 또는 REST, Thrift 인터페이스..

개요RACI 매트릭스는 **Responsible(책임자), Accountable(최종 책임자), Consulted(자문자), Informed(통보 대상자)**의 약자로, 프로젝트나 조직 내 업무 수행 과정에서 각 구성원의 역할과 책임을 명확히 구분하기 위해 사용된다. 이 매트릭스는 협업 환경에서 책임 중복이나 누락을 방지하고, 의사결정 및 보고 체계를 효율화하는 핵심 관리 도구이다.1. 개념 및 정의 구분 의미 설명 Responsible (R)수행자실제 업무를 수행하는 사람Accountable (A)최종 책임자결과에 대한 최종 승인 및 책임Consulted (C)자문자의견 제공 및 검토 역할 수행Informed (I)통보 대상자진행 상황 및 결과를 전달받는 사람RACI는 업무 수행의 4가지 핵심 역할..

개요픽스내핑(Pixnapping)은 디지털 그래픽 및 UI 디자인 환경에서 픽셀 단위의 정밀한 위치 인식과 자동 정렬 기능을 제공하는 기술이다. 이는 그래픽 요소, 도형, 텍스트, 아이콘 등이 서로 정확히 정렬되도록 하여, 픽셀 레벨의 정교한 시각적 완성도를 구현한다. UI/UX 디자인, 게임 엔진, CAD, 3D 모델링 소프트웨어 등 다양한 시각 디자인 도구에서 핵심 기술로 활용된다.1. 개념 및 정의항목내용비교개념디지털 공간 내 픽셀 좌표를 기준으로 객체를 자동 정렬(Snap)하는 기능벡터 기반 정렬보다 세밀한 조정 가능목적시각적 왜곡 최소화 및 디자인 정밀도 향상UI 일관성 및 레이아웃 안정성 확보필요성고해상도(HiDPI) 환경에서 정확한 그래픽 배치 요구디자인 툴 및 프론트엔드 필수 기술2. 특징..

개요Pravega는 Dell Technologies(EMC)와 오픈소스 커뮤니티가 공동 개발한 스트리밍 데이터 저장소 및 처리 플랫폼이다. Apache Kafka와 유사하지만, 장기 저장(Persistent Storage)과 스트림 재생 기능을 통합하여 데이터 스트리밍과 스토리지의 경계를 허무는 차세대 스트림 플랫폼으로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비교 개념실시간 스트림 데이터를 저장, 처리, 재생할 수 있는 통합 플랫폼Kafka + Object Storage 통합 구조목적데이터 파이프라인의 단순화 및 통합메시징 + 스토리지 일원화필요성장기 보관이 필요한 스트리밍 워크로드 증가IoT, 금융 거래, AI 학습 데이터2. 특징특징설명비교Durable Stream Storage데이터를 장기..

개요Kafka Connect는 Apache Kafka의 데이터 통합 프레임워크로, 외부 시스템과 Kafka 간의 데이터 이동을 자동화한다. 코드 작성 없이 표준화된 커넥터를 이용해 데이터베이스, 메시징 큐, 파일 시스템, 클라우드 서비스 등과 Kafka를 연동할 수 있다. 대규모 데이터 스트리밍 파이프라인을 구축하기 위한 핵심 구성 요소로, 실시간 데이터 통합(ETL)을 간소화한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비교 개념Kafka와 외부 시스템 간 데이터 연동을 수행하는 표준 프레임워크Flume, NiFi 대비 단순하고 확장성 높음목적데이터 수집 및 전송 자동화대규모 스트리밍 파이프라인 구성필요성다양한 소스/싱크 시스템 간 통합 자동화실시간 분석 및 로그 처리 환경 필수2. 특징특징설명비교표준화된 커..

개요Apache SeaTunnel(이전명 Waterdrop)은 대규모 데이터 통합(Data Integration) 및 실시간 스트리밍 처리를 위한 오픈소스 플랫폼입니다. 다양한 데이터 소스와 싱크(Sink)를 연결하여 배치 및 스트리밍 데이터를 효율적으로 처리하며, Spark, Flink 등 분산 처리 엔진 위에서 동작합니다. 단순한 설정 기반으로 복잡한 ETL(Extract, Transform, Load) 파이프라인을 구성할 수 있어 클라우드 및 데이터레이크 환경에서 폭넓게 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의실시간 및 배치 데이터 통합을 위한 오픈소스 데이터 파이프라인 플랫폼Apache Software Foundation 프로젝트목적다양한 데이터 소스를 연결하여 효율적인 데이터 전송 및..

개요Kafka Streams는 Apache Kafka에서 제공하는 스트림 프로세싱 라이브러리로, 실시간 데이터 파이프라인 및 이벤트 기반 애플리케이션을 개발하기 위해 설계되었다. 분산 스트림 프로세싱 프레임워크를 직접 구축할 필요 없이, 단일 애플리케이션 수준에서 고성능의 데이터 변환, 집계, 윈도우 연산 등을 수행할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비교 개념Kafka 토픽에서 데이터를 읽고, 실시간으로 처리 후 다시 토픽으로 내보내는 라이브러리Apache Flink, Spark Streaming 대비 경량목적실시간 데이터 변환 및 이벤트 처리마이크로서비스 통합 용이필요성대규모 스트리밍 데이터의 저지연 처리로그, IoT, 금융 트랜잭션 등2. 특징특징설명비교경량 구조Kafka 클라이언트 라이브..

개요KRaft(Kafka Raft Metadata mode)는 Apache Kafka의 기존 메타데이터 관리 시스템인 ZooKeeper를 대체하기 위해 설계된 새로운 클러스터 관리 메커니즘이다. KRaft는 Raft 합의 알고리즘을 기반으로 Kafka 내부에서 직접 메타데이터를 관리하여 운영 복잡성을 줄이고 일관성과 복원력을 향상시킨다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비교 개념Raft 합의 알고리즘 기반 Kafka 내부 메타데이터 관리 방식기존 ZooKeeper 기반 메타데이터 관리 대체목적ZooKeeper 제거 및 Kafka 클러스터의 단순화외부 의존성 제거필요성대규모 Kafka 클러스터의 관리 복잡성 감소운영 효율성 향상2. 특징특징설명비교ZooKeeper 제거Kafka 내부적으로 메타데이터 관리 ..

개요Sloth는 SRE 관점에서 서비스 수준 목표(SLO, Service Level Objective)를 선언적으로 정의하고 자동으로 모니터링 규칙과 알림 정책을 생성하는 오픈소스 도구이다. Prometheus 및 Grafana와 같은 모니터링 시스템과 통합되어, SLO 관리를 코드 기반으로 자동화할 수 있는 SLO-as-Code 접근 방식을 실현한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비교 개념SLO를 YAML 또는 JSON 형식으로 정의하여 자동화하는 시스템수동 설정 기반 SLO 관리 대체목적신뢰성 목표를 코드로 관리하여 지속적인 품질 유지CI/CD 및 GitOps와 통합필요성서비스 복잡성 증가에 따른 SLO 관리 자동화대규모 SRE 환경 필수2. 특징특징설명비교SLO-as-CodeSLO를 선언적 구성..

개요bpftrace는 Linux 커널에 내장된 eBPF 기술을 활용해 시스템 및 애플리케이션의 동작을 실시간으로 관찰하고, 커널 이벤트를 추적하는 고급 성능 분석 도구이다. 간결한 스크립트 문법으로 다양한 커널 프로브(kprobe, tracepoint, uprobe 등)를 사용하여 시스템의 병목 지점을 탐지하고 디버깅을 자동화할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비교 개념eBPF를 활용한 커널 및 유저 레벨 이벤트 추적 도구perf, strace보다 유연함목적실시간 시스템 동작 분석 및 병목 지점 탐지커널 모듈 없이 동작필요성대규모 서버 환경에서 경량 모니터링 필요고부하 환경에서도 안정적2. 특징특징설명비교고수준 스크립팅 언어C 유사 문법으로 동적 트레이싱 스크립트 작성BCC보다 간결한 문법eB..

개요Buck2는 Meta(구 Facebook)가 개발한 고성능, 확장 가능한 오픈소스 빌드 시스템으로, 기존 Buck의 한계를 개선한 차세대 빌드 엔진이다. Bazel 및 Pants와 같은 현대적 빌드 시스템과 유사하지만, **더 유연한 스크립팅 구조(Starlark 기반)**와 캐싱 및 병렬화 효율성을 극대화하여 대규모 코드베이스 빌드에 최적화되어 있다.1. 개념 및 정의Buck2는 “Build Anything, Anywhere, Fast”라는 목표 아래 설계된 분산 빌드 시스템으로, 단일 프로젝트뿐 아니라 모노리포(monorepo) 환경에서도 수천 개의 타깃을 동시에 빌드할 수 있도록 설계되었다.기존 Buck과 달리, Buck2는 빌드 규칙(Rule)과 빌드 로직(Build Logic)을 완전히 분리..