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개요SAST(Static Application Security Testing)는 소스 코드, 바이트 코드 또는 애플리케이션의 중간 코드 상태에서 보안 취약점을 찾아내는 정적 분석 기법입니다. 이는 코드가 실행되기 전에 수행되며, 보안 결함을 조기에 식별하고 수정할 수 있도록 도와줍니다. DevSecOps의 핵심 요소로 부각되며, 소프트웨어 개발 초기 단계에서의 보안 강화를 목표로 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SAST는 정적 분석 도구를 이용해 코드 실행 없이 취약점을 찾아내는 보안 테스트 방식입니다.목적개발 초기 단계에서 보안 결함을 사전에 탐지 및 수정필요성비용 효율성과 보안 품질 향상을 동시에 실현 가능SAST는 개발 단계에서 Shift Left Testing을 실현하며, 개발자 친화적..

개요ADK(Agent Development Kit)는 지능형 소프트웨어 에이전트의 개발, 시뮬레이션, 테스트를 위한 프레임워크입니다. 이는 인공지능, 멀티 에이전트 시스템(MAS), IoT, 게임 개발 등 다양한 분야에서 사용되며, 복잡한 에이전트 기반 시스템을 효율적으로 설계하고 구현하는 데 필수적인 개발 도구입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ADK는 에이전트 기반 시스템을 개발할 수 있도록 지원하는 도구 모음 또는 개발 환경입니다.목적에이전트의 행동, 학습, 상호작용 모델링 및 테스트필요성자율적인 의사결정 및 환경 반응을 요구하는 시스템의 증가특히, 강화학습 기반 에이전트 및 복잡한 분산 환경에 적합한 개발 및 디버깅 환경을 제공합니다.2. 특징특징설명비교모듈화 구조에이전트 행동, 인지, 통..

개요ADK(Assessment and Deployment Kit)는 Microsoft에서 제공하는 윈도우 운영체제 배포 및 평가 도구 모음입니다. IT 관리자와 시스템 통합업체(SI), 엔터프라이즈 환경에서 윈도우 OS를 대규모로 설치하고 성능을 테스트하는 데 유용한 기능들을 포함하고 있어, 윈도우 환경 구축 및 최적화에 필수적인 도구입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ADK는 윈도우 OS 배포 및 성능 측정, 이미지 생성 등을 위한 도구 모음입니다.목적운영체제 배포 효율화, 하드웨어 평가, 사용자 환경 구성 지원필요성대규모 IT 환경에서 자동화된 OS 배포 및 안정성 확보 필요ADK는 WAIK(Windows Automated Installation Kit)의 후속으로, Windows 8 이후 버..

개요SDx(Software-Defined Everything)는 데이터센터, 네트워크, 스토리지, 보안 등 모든 IT 인프라 요소를 소프트웨어 기반으로 제어 및 운영하는 개념입니다. 이는 하드웨어 중심에서 벗어나 유연하고 자동화된 IT 운영을 가능하게 하며, 클라우드 및 디지털 전환의 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SDx는 "모든 것을 소프트웨어 정의"한다는 의미로, 인프라 전반을 소프트웨어로 통제하는 방식입니다.목적운영 자동화, 유연성 확보, 비용 절감 및 확장성 증대를 목표로 합니다.필요성디지털 전환과 클라우드 기반 환경에서 빠른 변화 대응이 요구되기 때문입니다.SDx는 SDN(Software-Defined Networking), SDS(Software-Define..

개요AI RAN은 무선접속망(RAN: Radio Access Network)의 다양한 제어 및 운영 요소에 인공지능(AI)을 적용하여 자동화된 네트워크 최적화와 지능형 운영을 구현하는 기술입니다. 이는 5G 및 6G 시대의 네트워크 복잡도, 사용자 다양성, 실시간 제어 수요에 대응하기 위한 핵심 전략으로 부상하고 있습니다. 특히 Open RAN(Open Radio Access Network) 아키텍처와 결합되며, AI는 RAN 지능화의 핵심 엔진으로 작동합니다.1. 개념 및 정의AI RAN은 무선기지국(BS), 분산유닛(DU), 중앙유닛(CU) 등 RAN 구성 요소에 AI 기반 모델을 적용하여 자율적인 자원관리, 트래픽 예측, 장애 감지 및 복구를 가능하게 하는 기술 프레임워크입니다. 특히 RAN Int..

개요Fine Data는 인공지능과 데이터 과학에서 사용되는 개념으로, 잡음이 적고 정제된 고품질 데이터를 의미합니다. 이는 단순히 양이 많은 빅데이터(Big Data)와는 다르게, 정확도, 정합성, 도메인 적합성, 라벨 품질 등에서 높은 수준의 정밀도를 갖춘 데이터셋을 지칭합니다. 특히 고도화된 AI 학습, 정밀 예측, 보안/의료/금융 등 민감 영역에서 Fine Data는 성공의 핵심 요소로 작용합니다.1. 개념 및 정의Fine Data는 데이터 수집, 정제, 라벨링, 검증까지의 모든 과정에서 품질 관리가 철저히 이루어진 데이터셋을 의미합니다. 이는 다음과 같은 속성을 포함합니다:정확성(Accuracy): 오차 및 왜곡이 최소화된 데이터정밀성(Precision): 필요 정보만을 포함하며 중복이나 불필요 ..

개요양자채널식별(QCD, Quantum Channel Discrimination)은 두 개 이상의 양자 채널(quantum channel), 즉 **양자 시스템의 동작이나 환경의 영향을 나타내는 완전양자작용(Completely Positive Trace-Preserving maps, CPTP)**을 구분하는 문제입니다. 이는 양자 정보 이론, 양자 센싱, 양자 통신 등에서 정보의 손실, 잡음, 공격 여부를 판별하기 위한 기초 기술로 사용됩니다.1. 개념 및 정의양자채널식별 문제는 "어떤 양자 채널이 주어졌는가?" 또는 "두 채널 중 어떤 것이 적용되었는가?"를 최소한의 오류로 판단하는 문제로 정식화됩니다. 이때 채널에 입력할 최적의 상태, 출력 측정 전략, 오류 확률 최소화 방법을 함께 고려해야 합니다...

개요VQE(Variational Quantum Eigensolver)는 양자컴퓨팅에서 널리 사용되는 변분 최적화 기반 알고리즘으로, 양자 시스템의 바닥 상태 에너지 추정을 위한 하이브리드 알고리즘입니다. 최근에는 이 원리를 활용해 머신러닝 문제를 양자 최적화 방식으로 접근하는 'VQE 기반 학습' 모델이 각광받고 있습니다. 이는 양자 회로를 활용한 비용 함수 최적화를 통해 고차원 문제 해결, 강화학습, 함수 근사 등의 다양한 AI 영역에 응용되고 있습니다.1. 개념 및 정의VQE는 파라미터화된 양자 회로(PQC)를 통해 양자 상태를 생성하고, 고전 컴퓨터를 활용해 기대값(Energy Expectation Value)을 계산하며 최소 에너지 상태에 해당하는 파라미터를 찾는 방식으로 작동합니다.이러한 원리를..

개요QGAN(Quantum Generative Adversarial Network)은 고전 GAN 구조를 양자컴퓨팅 기반으로 확장한 모델로, **양자 생성자(Quantum Generator)**와 고전 또는 양자 판별자(Discriminator)가 경쟁하며 학습하는 양자 생성 모델입니다. 양자역학의 중첩, 얽힘을 통해 데이터 분포를 효과적으로 근사하거나 양자 상태를 생성할 수 있는 새로운 방식의 머신러닝 모델로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의QGAN은 양자 회로로 구성된 생성자가 임의의 양자 상태 또는 확률 분포를 생성하고, 판별자가 진짜(데이터)와 가짜(생성 데이터)를 구분하는 과정에서 생성자가 점점 더 실제와 유사한 출력을 만들어내도록 훈련되는 구조입니다.이는 고전 GAN처럼 미니맥스(minim..

개요QNN(Quantum Neural Network)은 양자컴퓨팅의 원리를 기반으로 신경망 구조를 양자 회로 상에서 구현한 머신러닝 모델입니다. 고전 신경망의 연산을 양자 게이트로 대체함으로써, 고차원 특징 공간 탐색, 병렬 연산, 파라미터 효율성 측면에서 새로운 가능성을 제시합니다. 특히 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 환경에 적합하도록 설계된 하이브리드 아키텍처는, 현재 실험적 적용에서 활발히 연구되고 있습니다.1. 개념 및 정의QNN은 입력 데이터를 양자 상태로 인코딩한 뒤, **파라미터화된 양자 게이트(Parametrized Quantum Circuits, PQC)**를 활용하여 비선형 변환을 수행하고, 출력 상태의 측정 결과를 고전적인 예측으로 활용하는 구조..

개요QSVM(Quantum Support Vector Machine)은 고전적인 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 양자 컴퓨팅 환경에 맞게 확장한 머신러닝 분류 모델입니다. 양자의 중첩과 얽힘을 활용해 복잡한 커널 연산을 고속으로 처리함으로써, 고차원 분류 문제에서의 성능 향상과 새로운 커널 공간 구현 가능성을 제시합니다. 이는 NISQ(노이즈 있는 중간 규모 양자 컴퓨터) 시대에 적합한 대표적인 양자머신러닝 알고리즘입니다.1. 개념 및 정의QSVM은 고전적인 SVM에서의 커널 트릭(Kernel Trick)을 양자 컴퓨터를 통해 구현하는 알고리즘으로, 데이터를 양자 상태로 인코딩하고, 두 양자 상태의 내적을 커널 함수로 활용하여 경계면을 분류합니다. 이를 통해 기존 SVM보다 ..

개요양자머신러닝(QML)은 양자컴퓨팅의 계산 능력과 머신러닝의 데이터 해석 능력을 결합한 첨단 융합 기술입니다. 양자의 중첩, 얽힘, 간섭과 같은 물리적 특성을 활용하여 기존 컴퓨터보다 빠른 속도로 데이터를 처리하거나, 새로운 유형의 학습 알고리즘을 구현할 수 있는 가능성을 열고 있습니다. QML은 특히 고차원 특징 공간 탐색, 복잡한 최적화 문제 해결, 소규모 데이터에서의 고성능 학습에 유망합니다.1. 개념 및 정의QML은 양자 회로(quantum circuit)를 활용하여 머신러닝 모델의 특정 계산 단계를 양자 컴퓨터에서 수행하거나, 양자 고유의 수학적 구조를 기반으로 완전히 새로운 유형의 모델을 구축하는 접근입니다.대표적으로는 양자 회로 기반 신경망(Quantum Neural Networks, QN..

개요Self-Sovereign Identity(SSI)는 사용자가 자신의 디지털 신원을 직접 소유하고 제어할 수 있는 분산형 신원 체계를 의미합니다. 중앙 기관 없이 본인 확인, 자격 증명, 개인정보 공유가 가능하며, 블록체인 기반 DID(Decentralized Identifier), VC(Verifiable Credential)와 같은 기술을 통해 구현됩니다. 이는 신뢰성과 프라이버시를 강화한 차세대 신원 인증 모델로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의SSI는 신원정보의 수집, 저장, 검증, 활용 전반에 대해 사용자가 주체가 되는 디지털 신원 프레임워크입니다. 기존 중앙형 인증 시스템(ID/PW, OAuth 등)과 달리, 신원 정보는 사용자의 디지털 지갑에 저장되고, 검증 요청에 따라 필요한 정보만..

개요DIDComm(DID Communication)은 분산 신원(DID: Decentralized Identifier)을 기반으로 하는 메시징 프로토콜로, 사용자 간의 신뢰 기반의 안전하고 프라이버시 중심적인 통신을 지원합니다. 이는 자기주권 신원(SSI: Self-Sovereign Identity) 생태계의 핵심 기술로, 탈중앙화된 환경에서도 암호화된 P2P 통신을 가능하게 하여, 디지털 신뢰 인프라 구축에 필수적인 역할을 합니다.1. 개념 및 정의DIDComm은 W3C DID 표준에 정의된 식별자(DID)를 사용하여 참여자 간의 인증, 암호화, 메시지 교환을 수행하는 통신 프로토콜입니다. 이는 메시지의 송신자와 수신자가 탈중앙 ID를 기반으로 상대를 식별하고, 엔드 투 엔드 암호화된 메시지를 직접 주..

개요Digital Repatriation(디지털 귀환)은 물리적으로 반환되지 않은 유산이나 유물, 예술작품, 민속 기록 등을 디지털 기술을 통해 원 소유 공동체에 다시 공유하고 접근 권한을 부여하는 문화적 복원 활동입니다. 이는 원주민 공동체, 식민지화로 피해를 입은 문화권, 소외된 지역의 지식 주권 회복을 위한 전 세계적인 움직임으로 확산되고 있습니다.1. 개념 및 정의디지털 귀환은 실제 유물을 반환하는 물리적 리패트리에 대응되는 개념으로, 박물관, 도서관, 아카이브가 보유한 유물 및 기록물을 디지털화한 후 이를 소유권을 주장하는 지역 공동체와 공유하고, 관리 및 접근 권한을 부여하는 방식입니다.이는 단순한 디지털 복제에 그치지 않고, 문화적 맥락을 회복하고 디지털 자료 위에 공동체적 해석을 덧붙이는 ..

개요Modular Data Center는 표준화된 모듈 단위로 구성되어, 빠른 구축, 손쉬운 확장, 에너지 효율성을 제공하는 프리패브리케이션 기반의 데이터센터입니다. 사전 제작된 IT, 전력, 냉각 모듈을 현장에 배치하는 방식으로 전통적인 데이터센터 구축의 복잡성과 비용을 혁신적으로 줄일 수 있는 차세대 인프라 모델입니다.1. 개념 및 정의모듈형 데이터센터는 컨테이너 또는 프리패브 형태로 제작된 독립적인 구성 요소를 현장에 조립하여 완성하는 데이터센터 구조입니다. 일반적으로 IT 모듈, 전력 모듈, 냉각 모듈로 구성되며, 각 모듈은 이동성과 독립 운영성을 갖추고 있습니다.이는 CAPEX 절감, TTM(Time To Market) 단축, 공간 최적화를 실현할 수 있어, 엣지 컴퓨팅, 고밀도 컴퓨팅, 임시/..

개요Immersion Cooling(액침 냉각)은 서버, GPU, ASIC 등의 고성능 컴퓨팅 장비를 비전도성 액체에 직접 담가 냉각하는 고효율 열 관리 기술입니다. 기존 공기 또는 수랭 방식보다 열전도율이 뛰어나며, 데이터센터의 전력 효율(PUE)을 획기적으로 개선할 수 있는 차세대 냉각 방식으로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의Immersion Cooling은 IT 장비 전체를 절연된 특수 냉각유에 직접 침지하여 열을 제거하는 방식입니다. 액체는 전기가 통하지 않아 장비에 손상을 주지 않으며, 높은 열용량과 열전도율로 인해 빠르고 안정적인 열 방출이 가능합니다.주요 방식은 싱글 페이즈(1-phase)와 투 페이즈(2-phase) 방식으로 나뉘며, 후자는 액체가 증발 후 응축기를 통해 재순환하는 형..

개요Constraint Programming(CP)은 변수와 조건(제약)을 정의하고, 이 조건을 모두 만족하는 해를 찾는 방식의 문제 해결 패러다임입니다. 수학적 최적화, 스케줄링, 퍼즐, 자원 할당 등 조합 최적화 문제에 널리 활용되며, AI 및 산업 자동화에서도 강력한 해결 수단으로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의Constraint Programming은 "무엇(What)을 풀 것인가"에 집중하는 선언적(declarative) 문제 기술 방식입니다. 변수의 도메인(domain)과 제약조건(constraints)을 기술하고, 가능한 해(solution)를 제약 만족 해 탐색 알고리즘으로 찾아냅니다.전통적인 명령형 프로그래밍과 달리, CP는 ‘조건을 만족하는 해’를 자동으로 추론하며, 이는 SAT ..

개요Adaptive AI는 변화하는 환경, 사용자 요구, 입력 데이터에 지속적으로 학습하고 반응하며 진화하는 인공지능 아키텍처를 말합니다. 전통적인 고정형 모델과 달리, 상황에 따라 행동을 수정하고, 자체 피드백을 통해 성능을 향상시키는 능력을 갖추고 있어 자율적이고 유연한 AI 시스템의 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Adaptive AI는 정적 모델이 아닌 지속적으로 업데이트 가능한 구조를 가진 인공지능 시스템입니다.기존 AI는 학습-배포-고정 구조였다면, Adaptive AI는 운영 중에도 데이터와 상호작용하며 지속적으로 모델을 보정합니다. 이는 강화학습, 온라인 러닝, 사용자 피드백 기반 업데이트 등의 기법을 통해 구현됩니다.Gartner는 Adaptive AI를 “변화하는 상황에..

개요dbt(Data Build Tool)는 분석 엔지니어가 SQL을 이용해 데이터 웨어하우스 상에서 데이터 모델을 정의하고 변환하며 문서화 및 테스트까지 수행할 수 있도록 돕는 오픈소스 프레임워크입니다. dbt는 ELT 구조 중 ‘T(Transform)’ 단계에 최적화된 도구로, 데이터 분석의 생산성과 일관성을 높여주는 핵심 컴포넌트로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의dbt는 SQL 기반의 선언적 방식으로 모델링, 문서화, 테스트, 배포 자동화를 지원하는 데이터 트랜스포메이션 도구입니다. 전통적인 ETL 방식과 달리, 원시 데이터는 데이터 웨어하우스로 적재되고(db/EL), dbt는 그 위에서 변환 작업을 수행합니다.사용자는 SQL과 Jinja 템플릿을 활용하여 데이터 모델을 생성하고, 이를 DAG(..

개요NeRF(Neural Radiance Fields)는 2D 이미지로부터 사실적인 3D 장면을 복원하는 신경망 기반의 렌더링 기술입니다. 사진이나 비디오 프레임 몇 장만으로, 특정 시점의 시각적 정보를 학습하여 해당 장면을 자유로운 각도에서 재생성할 수 있어 컴퓨터 비전, VR/AR, 디지털 트윈 분야에서 폭넓게 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의NeRF는 신경망을 활용해 장면 내의 각 지점에서의 광선 방향 및 위치에 따른 색상과 밀도를 추정하는 모델입니다. 이를 통해 카메라 시점에 따른 픽셀 값을 계산하고, 다수의 시점으로부터 3D 장면을 재구성할 수 있습니다.전통적인 기하 기반의 3D 모델링과 달리, NeRF는 광선(ray)을 따라 샘플링된 값을 누적하여 최종 이미지를 생성하는 신경 렌더링(Neu..

개요LangChain은 대형 언어 모델(LLM)을 실제 애플리케이션 수준으로 확장 가능하도록 돕는 오픈소스 프레임워크입니다. 단순한 프롬프트 호출을 넘어서, 외부 데이터 연결, 도구 사용, 멀티스텝 추론, 메모리 유지, 에이전트 기반 설계를 가능하게 합니다. LLM 오케스트레이션 분야에서 가장 널리 사용되는 프레임워크로, AI 챗봇, 문서 검색, 자동화 업무 시스템 등에 폭넓게 활용됩니다.1. 개념 및 정의LangChain은 Python 및 JavaScript에서 사용할 수 있으며, LLM을 중심으로 다양한 컴포넌트(메모리, 툴, 에이전트 등)를 조합해 복잡한 워크플로우를 구성할 수 있도록 설계된 프레임워크입니다.프롬프트 템플릿, 체인(chain), 메모리, 툴, 에이전트 등 다양한 구성 요소를 통해 L..

개요LLM 오케스트레이션(Orchestration)은 하나의 대형 언어 모델(Large Language Model)이 아닌 여러 LLM을 조율하여 복잡한 업무를 수행하거나, LLM과 외부 도구를 결합해 확장된 인공지능 서비스를 구축하는 기술 전략입니다. LangChain, Semantic Kernel, CrewAI 등의 프레임워크가 대표적으로 활용되며, AI 에이전트, 챗봇, 검색 강화 생성(RAG) 등 고도화된 애플리케이션 구현의 핵심입니다.1. 개념 및 정의LLM 오케스트레이션은 단일 LLM의 한계를 극복하고, 다양한 언어 모델과 도구, API, 데이터 소스들을 통합하여 복합적인 태스크를 수행할 수 있도록 하는 시스템 아키텍처입니다.기본적으로는 LLM의 입력/출력을 관리하고, 필요시 외부 메모리, 데..

개요Attestation(보증)과 Remote Attestation(원격 보증)은 시스템의 신뢰성을 검증하기 위한 핵심 기술입니다. 특히 클라우드, IoT, 엣지 컴퓨팅 환경에서 장치의 상태가 안전한지, 신뢰 가능한 코드가 실행되고 있는지를 외부에서 검증할 수 있는 수단으로 활용됩니다. 이는 하드웨어 기반의 신뢰 루트와 소프트웨어 무결성 보장을 결합하여, 신뢰할 수 있는 컴퓨팅 환경을 구성하는 데 필수적입니다.1. 개념 및 정의Attestation은 장치나 시스템의 상태(예: 펌웨어, OS, 애플리케이션 등)를 제3자가 검증할 수 있도록 증거를 제공하는 과정입니다.Remote Attestation은 이 과정을 네트워크를 통해 원격으로 수행하는 형태로, 신뢰할 수 있는 모듈(TPM, TEE 등)이 측정한 ..

개요Software Composition Analysis(SCA)는 애플리케이션 내에 포함된 오픈소스 소프트웨어의 보안 취약점, 라이선스 위험, 버전 관리 상태를 자동으로 분석하는 보안 기술입니다. SCA는 오픈소스 의존성이 늘어나면서 발생하는 공급망 보안 문제를 해결하기 위한 핵심적인 DevSecOps 접근 방식으로 자리 잡고 있습니다.1. 개념 및 정의SCA는 애플리케이션 빌드 시 사용된 오픈소스 구성 요소들을 식별하고, 해당 구성 요소들의 보안 취약점, 비호환 라이선스, 패치 미적용 상태 등을 분석합니다. 이를 통해 개발 초기 단계에서부터 보안 위협을 제거하고, 소프트웨어 라이프사이클 전반에 걸쳐 리스크를 최소화할 수 있습니다.SCA는 단순한 취약점 스캐너가 아니라, 라이선스 컴플라이언스와 컴포넌트..

개요OpenSSF Scorecards는 오픈소스 소프트웨어 프로젝트의 **보안 위생(Security Hygiene)**을 자동으로 평가하는 도구입니다. GitHub 저장소를 대상으로 20여 가지 보안 기준을 바탕으로 점수를 매기며, 소프트웨어 공급망 보안의 첫 단계를 자동화하는 데 기여합니다. 이 프로젝트는 오픈소스 보안을 강화하기 위한 OpenSSF(Open Source Security Foundation)의 핵심 이니셔티브 중 하나입니다.1. 개념 및 정의OpenSSF Scorecards는 개발자나 보안 담당자가 오픈소스 프로젝트를 선택하거나 운영할 때, 해당 프로젝트의 보안 상태를 정량적으로 파악할 수 있도록 설계된 자동화 평가 도구입니다.이 툴은 GitHub API를 활용해 프로젝트의 커밋 서명 ..

개요Sigstore는 오픈소스 소프트웨어의 신뢰성과 무결성을 보장하기 위한 디지털 서명 및 감사 투명성 플랫폼입니다. 서명(signing), 투명성(transparency), 검증(verification)을 자동화하여, 공급망 공격(Supply Chain Attack)에 대한 방어력을 강화합니다. 특히 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)에서 지원하고 있으며, Kubernetes, Python, Java 생태계에서도 빠르게 확산 중입니다.1. 개념 및 정의Sigstore는 개발자가 서명하고 사용자에게 검증 가능한 오픈소스 아티팩트(artifact)를 배포할 수 있도록 지원하는 도구 모음입니다. 소프트웨어가 누구에 의해, 어떤 상태에서 만들어졌는지를 증명하는 투명한 메타데..

개요Chaos Testing은 실서비스 환경에서 시스템의 장애 내성을 테스트하기 위한 검증 기법으로, Chaos Engineering의 실질적인 실행 방식입니다. 소프트웨어가 실제로 어떤 방식으로 장애에 반응하는지를 분석하여, 고가용성과 회복력을 갖춘 시스템 설계를 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의Chaos Testing은 시스템이 비정상적인 상태에서도 정상적으로 동작할 수 있는지를 확인하기 위해, 의도적으로 장애를 유발하는 테스트 기법입니다. 이는 Chaos Engineering 원칙에 따라 설계된 실험을 실행하는 과정으로, 시스템의 '회복력'을 과학적으로 검증하는 데 목적이 있습니다.Chaos Testing은 장애가 아닌 장애에 '대응하는 능력'을 테스트하며, 이를 통해 실제 운영 환경에서 발생할 ..

개요Chaos Engineering은 대규모 시스템이 예기치 못한 장애 상황에서도 안정적으로 운영될 수 있도록 의도적인 실패를 유도하는 실험 기반 접근 방식입니다. Netflix가 도입한 'Chaos Monkey'로 유명해졌으며, 최근에는 클라우드 네이티브 환경에서도 필수적인 신뢰성 확보 전략으로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의Chaos Engineering이란, 운영 중인 시스템에 통제된 실패를 주입하여 그 시스템의 **회복탄력성(resilience)**과 문제 대응 능력을 사전에 검증하는 방식입니다. 단순한 부하 테스트나 장애 복구 시나리오와 달리, 실제 장애 상황을 시뮬레이션함으로써 숨어 있는 결함을 조기에 발견할 수 있도록 돕습니다.이 개념은 대규모 분산 시스템의 복잡성이 증가하면서 중요성이..

개요LiFi는 빛을 이용한 무선 통신 기술로, 기존 Wi-Fi의 대안 혹은 보완재로 주목받고 있습니다. 특히 2023년 7월 IEEE에서 LiFi 기술을 표준화한 "802.11bb" 규격이 공식 발표되면서 상용화에 속도가 붙고 있습니다. 본 글에서는 LiFi의 개념부터 기술적 요소, 활용 사례까지 전문가 수준으로 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의LiFi(Light Fidelity)는 LED 조명에서 발생하는 가시광선(VLC: Visible Light Communication)을 이용해 데이터를 전송하는 고속 무선 통신 기술입니다. 전통적인 무선 기술이 전파(RF)를 사용하는 반면, LiFi는 조명을 통해 정보를 주고받습니다.802.11bb는 이 LiFi 기술을 와이파이 프로토콜에 통합한 IEEE의 공..