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개요Amazon S3 Express One Zone(S3 E1Z)은 고성능을 요구하는 애플리케이션을 위해 설계된 AWS의 최신 객체 스토리지 클래스다. 단일 가용 영역(Availability Zone)에 저장되는 구조로, 매우 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 제공하며, 분석, 기계 학습, 임시 데이터 처리 등의 워크로드에 적합하다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의AWS S3의 초고속 단일 AZ 스토리지 클래스로, 저지연·고처리량 객체 스토리지목적지연 시간 민감한 애플리케이션에서 고성능 I/O를 지원하기 위해 설계필요성기존 S3 Standard의 고가용성 보장 외에도, 성능 지향적 워크로드 대응 필요2. 특징특징설명차별점단일 AZ 저장하나의 가용 영역에만 객체 저장S3 Standard는 다중 AZ 복제..

개요Data Contract Registry(DCR)는 데이터 생산자와 소비자 간의 데이터 계약을 중심으로 스키마, 품질, 정책 등을 명세하고 관리하는 중앙 저장소다. 데이터 제품화, Data Mesh, DataOps 환경에서 핵심 메타데이터 관리 허브로 작동하며, 데이터 파이프라인의 신뢰성과 변경 관리 체계를 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의데이터 스키마 및 품질, 정책 등을 계약(contract) 형태로 등록·관리하는 메타데이터 중심 플랫폼목적데이터 변경과 품질에 대한 명확한 계약 기반 관리 체계 구축필요성파편화된 데이터 환경에서 신뢰성, 추적성, 책임성 확보 필요2. 특징특징설명차별점계약 기반 데이터 관리JSON/YAML 형태로 스키마와 품질 기준을 계약서처럼 정의기존 스키마 레지스트리..

개요ClickHouse Lake(CHL)는 ClickHouse의 새로운 스토리지 아키텍처로, 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합한 Lakehouse 모델을 기반으로 한다. 분리된 컴퓨트와 스토리지 구조를 바탕으로 대규모 데이터 처리 효율성과 유연성을 확보하며, 클라우드 환경에서의 확장성과 비용 효율성까지 고려한 차세대 분석 플랫폼이다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ClickHouse Lake는 컴퓨트와 스토리지가 분리된 객체 스토리지 기반의 ClickHouse 확장형 아키텍처목적대규모 데이터 분석의 탄력성과 확장성 확보, Lakehouse 구조 기반 운영필요성기존 ClickHouse 아키텍처의 로컬 디스크 의존성 문제 해소 및 클라우드 최적화 운영 필요2. 특징특징설명기존 ClickHo..

개요LLM Latency Budgeting(LLB)은 대규모 언어 모델(LLM)의 응답 지연 시간을 예측하고 통제하기 위한 전략적 기법이다. 특히 사용자 대화형 AI, 실시간 응답 시스템, API 기반 서비스 등에서 모델 응답 지연을 사전에 조정하고 SLA(Service Level Agreement)를 만족하기 위해 LLM의 구조적·운영적 요소를 예산화(budgeting)하는 접근 방식이다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의대규모 언어 모델(LLM)의 추론 지연 시간(Latency)을 정량적으로 분할 및 관리하는 기법목적실시간 서비스를 위한 응답 시간 예측 가능성과 품질 보장 확보필요성사용자 경험 저하 방지 및 고비용 모델 운영 효율화를 위해 지연 시간 제어 필수2. 특징특징설명기존 대비 차별점예측 가..

개요Mixture-of-Depthwise Experts(MoDE)는 딥러닝 모델의 경량화와 성능을 동시에 달성하기 위해 제안된 효율적인 합성곱 신경망 아키텍처다. 기존의 Mixture-of-Experts(MoE)와 Depthwise Convolution 기법을 결합하여, 연산량을 줄이면서도 학습 및 추론 정확도를 유지하거나 향상시키는 것이 핵심 목적이다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의MoDE는 여러 개의 depthwise convolution 전문가를 조합하여 입력에 따라 선택적으로 활성화하는 경량 딥러닝 구조목적연산 효율성과 정확도 향상을 동시에 추구하는 모바일·엣지 친화형 모델 구성필요성대규모 모델의 추론 비용 증가 문제 해결 및 Edge 환경에서의 실시간 대응력 확보2. 특징특징설명기존 기술과..

개요Cilium Flow Metrics(CFM)는 Cilium에서 제공하는 네트워크 흐름 기반 메트릭 수집 기능으로, 쿠버네티스 클러스터 내의 네트워크 트래픽 흐름을 실시간으로 수집·분석·시각화하는 데 사용된다. eBPF 기술을 기반으로 하며, 마이크로서비스 간 통신, 보안 정책 적용 상태, 서비스 메쉬 수준의 흐름 추적 등 다양한 정보를 정밀하게 수집할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Cilium Flow Metrics는 네트워크 패킷의 흐름을 기반으로 Cilium이 수집하는 메트릭 지표목적쿠버네티스 클러스터 내부 통신을 실시간으로 모니터링하고 보안·성능 이슈를 조기에 탐지필요성기존 L3/L4 기반 모니터링의 한계를 극복하고, L7까지의 네트워크 가시성을 확보하기 위함2. 특징특징설명차별점..

개요Helmfile은 Helm 기반의 Kubernetes 애플리케이션 배포를 보다 효율적이고 일관성 있게 관리할 수 있도록 돕는 선언적 구성 도구이다. 여러 개의 Helm 차트를 버전별로 정의하고, 환경별 배포 설정을 템플릿 형태로 관리함으로써, 복잡한 클러스터 배포 환경을 코드로 간결하게 구성할 수 있게 해준다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Helmfile은 Helm 차트를 YAML 파일로 정의하여 쿠버네티스 애플리케이션을 선언적으로 관리하는 CLI 도구목적복잡한 다중 차트 배포 환경을 코드로 관리하여, 일관성과 재현성을 확보필요성수동 배포, 스크립트 기반 배포의 비효율성과 불안정성을 개선하여 GitOps 방식으로 배포 관리 가능하게 함2. 특징특징설명비교선언적 구성YAML 기반으로 배포 구성을 ..

개요GitOps 기반 Kubernetes 배포 자동화 도구인 ArgoCD는 선언형 애플리케이션 정의를 통해 신뢰성과 일관성을 제공합니다. 하지만 수백 개 이상의 마이크로서비스, 클러스터, 환경(예: dev/staging/prod)에서 동일한 애플리케이션 구조를 반복 배포해야 할 경우, 개별 Application 리소스를 일일이 정의하는 것은 비효율적입니다. 이를 해결하는 고급 기능이 바로 ApplicationSets입니다. 본 글에서는 ArgoCD ApplicationSets의 개념, 구조, 생성 전략, 템플릿 활용법까지 실전 중심으로 소개합니다.1. 개념 및 정의ApplicationSets는 ArgoCD에서 제공하는 확장 리소스로, 여러 개의 Application 객체를 템플릿 기반으로 선언적 생성 및..

개요복잡하고 빠르게 변화하는 디지털 환경에서 조직은 한정된 자원과 시간을 어떻게 전략적으로 투자할지 결정해야 합니다. 단순한 백로그나 기능 중심의 로드맵만으로는 고객 중심 가치 전달이 어렵습니다. 이에 대한 해결책으로 주목받는 프레임워크가 **Lean Value Tree (LVT)**입니다. LVT는 고객 가치와 전략적 목표에 근거한 계층적 구조로, 투자 의사결정과 실행 방향을 명확히 정렬시킵니다.1. 개념 및 정의**Lean Value Tree(LVT)**는 전략적 목표(Objectives)부터 가치 흐름(Value Stream), 이니셔티브(Initiative), 하위 기능(Hypothesis & Feature)까지를 트리 구조로 구성해, 조직의 모든 활동이 고객과 비즈니스 가치에 정렬되도록 돕는 전..

개요현대 소프트웨어 조직은 점점 더 많은 API, 서비스, 플랫폼 구성요소를 내·외부 개발자에게 제공하고 있습니다. 이때 중요한 역할을 하는 것이 바로 **개발자 포털(Developer Portal)**입니다. 하지만 포털은 단순한 링크 모음이나 문서 페이지를 넘어, **개발자 경험(DX)**을 중심으로 진화해야 하며, 그 발전 수준을 체계적으로 분석하는 모델이 바로 **Developer Portal Maturity Model(DPMM)**입니다. 본 글에서는 DPMM의 구조, 각 단계별 특징과 기술 요소, 실제 구현 사례를 설명합니다.1. 개념 및 정의**Developer Portal Maturity Model(DPMM)**은 개발자 포털이 기술적, 조직적, 사용자 경험 측면에서 얼마나 성숙한 상태인지..

개요현대 소프트웨어는 수많은 오픈소스 라이브러리, 외부 의존성, 자동화된 빌드 및 배포 시스템에 의해 구성되며, 이로 인해 보안 위협이 코드 레벨을 넘어 공급망 전체로 확장되고 있습니다. 대표적인 사례로는 SolarWinds, Log4j 사태와 같은 소프트웨어 공급망 공격이 있으며, 이에 대응하기 위한 전략이 바로 **Software Supply-Chain Security (SSCS)**입니다. SSCS는 개발에서 배포까지 전 과정에서 신뢰성을 검증하고 위협을 선제적으로 차단하는 보안 프레임워크입니다.1. 개념 및 정의Software Supply-Chain Security는 코드 작성, 빌드, 테스트, 패키징, 배포, 운영 등 소프트웨어 생명주기의 모든 단계에서 보안 위협을 감지하고 대응하는 종합적인 전..

개요오픈소스는 오늘날 대부분의 소프트웨어 제품과 기술 인프라의 핵심을 이루고 있습니다. 이에 따라 조직 내부에서 오픈소스 소프트웨어를 전략적으로 활용하고, 보안 및 라이선스 이슈를 체계적으로 관리하며, 커뮤니티 참여를 촉진하기 위한 전담 조직이 필요해졌습니다. 이러한 역할을 수행하는 것이 바로 **Open Source Program Office (OSPO)**입니다. 본 글에서는 OSPO의 개념, 기능, 기술적 구성, 조직 내 가치, 실무 구축 방안을 종합적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의**OSPO(Open Source Program Office)**는 조직 내부에서 오픈소스 사용, 기여, 배포, 정책, 보안을 통합적으로 관리하고 조율하는 전담 부서 또는 기능적 팀입니다.OSPO는 단순한 개발 부서의..

개요기후 위기 대응과 지속 가능성이 기업 운영의 중요한 요소로 부상하면서, IT 인프라 운영 역시 친환경 전환이 요구되고 있습니다. 특히 SRE(Site Reliability Engineering)는 대규모 인프라와 운영 자동화의 중심에 있는 만큼, 운영 효율뿐 아니라 환경 영향을 최소화하는 방향의 설계, 즉 Green SRE가 주목받고 있습니다. 본 글에서는 Green SRE의 정의, 적용 요소, 기술 전략, 실무 사례까지 포괄적으로 소개합니다.1. 개념 및 정의Green SRE는 SRE 원칙에 기반하여 시스템 가용성과 안정성을 유지하면서도, 전력 효율성, 자원 최적화, 탄소 배출 감소 등을 함께 고려하는 지속 가능한 운영 전략입니다.이는 환경 중심의 운영 메트릭을 기존의 SLO, SLA, Error ..

개요SRE(Site Reliability Engineering)는 시스템 가용성과 신뢰성을 극대화하기 위한 현대적인 운영 패러다임입니다. 하지만 고도화된 복잡성, 알람 피로(alert fatigue), 무제한적 온콜(on-call) 부담은 SRE 팀의 번아웃을 유발하고 지속 가능성을 위협합니다. 이에 대한 대응으로 Sustainable SRE 개념이 부상하고 있습니다. 본 글에서는 신뢰성과 인간 중심 운영의 균형을 추구하는 Sustainable SRE의 개념, 구조, 기술 및 문화적 실천 방안을 정리합니다.1. 개념 및 정의Sustainable SRE는 시스템 신뢰성과 운영 효율성을 유지하면서도 엔지니어의 웰빙과 조직의 지속 가능성을 고려한 사이트 신뢰성 엔지니어링 방식입니다.단기적인 장애 대응보다 예방..

개요현대 데이터 분석과 머신러닝 파이프라인은 빠르고 효율적인 데이터 표현, 메모리 공유, 직렬화 없는 연산 처리를 필요로 합니다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 등장한 포맷이 Apache Arrow이며, 이를 활용한 핵심 단위가 바로 Arrow Dataset입니다. Arrow Dataset은 대규모 열 지향(columnar) 데이터 처리를 위해 최적화된 구조로, Pandas, Spark, DuckDB, PyTorch 등 다양한 시스템과의 호환성과 성능을 동시에 보장합니다.1. 개념 및 정의Arrow Dataset은 Apache Arrow 포맷을 기반으로 구성된 대규모 데이터 집합으로, 열 지향 메모리 구조와 zero-copy 특성을 활용해 고속 분석 및 머신러닝 워크로드에 적합한 형태로 데이터를 저장·관..

개요대규모 언어 모델(LLM)의 성능은 탁월하지만, 그에 따른 추론 비용, 응답 지연, 에너지 소모는 실무 적용에 큰 제약 요소로 작용합니다. 특히 다양한 복잡도의 요청에 대해 동일한 모델을 사용하는 것은 리소스 낭비를 초래합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 **LLM Cascade Compression (LCC)**입니다. LCC는 여러 단계의 크기와 성능을 가진 모델을 계층적으로 배치하고, 요청의 난이도에 따라 적절한 모델을 선택함으로써 효율성과 성능을 동시에 확보하는 전략입니다.1. 개념 및 정의LLM Cascade Compression은 다양한 크기(예: 1B, 7B, 13B, 65B)의 언어 모델을 계단식으로 구성한 후, 각 요청에 대해 최소한의 모델로 처리 시도하고, 응답이 부..

개요데이터가 폭발적으로 증가하고 조직 간 협업 및 분석 수요가 커지면서, 데이터 레이크(Data Lake)의 구조 또한 진화하고 있습니다. 특히 데이터를 복제하지 않고 여러 워크로드에서 공유할 수 있는 Zero-Copy Data Lake 아키텍처가 주목받고 있습니다. 이 구조는 데이터 이동 없이 다양한 분석 및 머신러닝 워크로드에 동일한 데이터를 활용할 수 있도록 하여, 비용 절감과 거버넌스 강화를 동시에 실현합니다.1. 개념 및 정의Zero-Copy Data Lake란 데이터를 별도로 복사(copy)하지 않고, 단일 저장소에서 다양한 분석 시스템이나 팀이 해당 데이터를 공유·활용할 수 있는 데이터 레이크 아키텍처입니다.전통적인 방식에서는 데이터를 이동하거나 복제하여 팀별로 보유하였지만, Zero-Cop..

개요현대의 IT 환경은 클라우드, 컨테이너, 마이크로서비스 등 빠르게 변화하는 인프라로 구성되며, 이에 따라 보안 위협도 더욱 동적이고 예측하기 어려워지고 있습니다. 전통적인 보안 시스템은 정적 룰 기반이거나 반응 속도가 느려 위협을 실시간으로 탐지하고 대응하는 데 한계가 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위한 접근 방식이 바로 **Event-Driven Security(EDS)**입니다. 본 글에서는 EDS의 개념, 아키텍처, 기술 요소, 도입 시 고려사항까지 통합적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의Event-Driven Security는 시스템 내 발생하는 다양한 보안 관련 이벤트를 실시간으로 수집, 분석, 트리거 처리하여 위협을 탐지하고 자동 대응하는 보안 아키텍처입니다.이는 단순한 로그 수집이 아..

개요GraphQL Federation은 마이크로서비스 아키텍처 환경에서 다양한 도메인을 각각의 Subgraph로 분리해 관리할 수 있는 유연한 구조를 제공합니다. 그러나 Subgraph가 많아질수록 스키마 충돌, 버전 불일치, 품질 저하, 변경 관리 이슈가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 필요한 체계가 GraphQL Subgraph Governance입니다. 본 글에서는 GraphQL 기반 서비스 구조에서 Subgraph 관리의 핵심 원칙과 구현 방안에 대해 설명합니다.1. 개념 및 정의GraphQL Subgraph Governance란 Federation 환경에서 각 Subgraph의 등록, 검증, 버전 관리, 승인, 배포, 롤백 등의 생명주기를 조직적으로 관리하는 정책 및 프로세스 체계를 말..

개요클라우드 네이티브 인프라의 핵심인 Kubernetes는 강력한 기능을 제공하지만, 설치와 운영의 복잡성이 높아 경량화에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 이러한 요구에 대응하여 등장한 것이 k0s입니다. k0s는 Mirantis에서 개발한 초경량 쿠버네티스 배포판으로, 단일 바이너리 형태로 제공되어 간편한 설치, 빠른 실행, 낮은 리소스 사용률을 자랑합니다. 본 글에서는 k0s의 아키텍처, 구성 요소, 사용 사례를 중심으로 경량 쿠버네티스 배포의 핵심을 소개합니다.1. 개념 및 정의k0s는 CNCF 표준을 따르면서도 독립적으로 작동할 수 있는 단일 바이너리 기반의 Kubernetes 배포판입니다.컨트롤 플레인, 워커 노드, 클러스터 부트스트래핑, 네트워크 플러그인, 스토리지 드라이버 등 모든 구성 요소..

개요Data Mesh는 데이터 플랫폼을 도메인 중심의 자율적인 데이터 제품(product)으로 구성하여 데이터 소유권, 책임, 품질을 분산적으로 관리하는 접근 방식입니다. 이때 데이터 제품 간 API 또는 데이터 인터페이스가 명확히 정의되어야 하며, 그 신뢰성과 호환성을 지속적으로 검증할 수 있는 기법이 필요합니다. 이를 가능하게 하는 방법이 **Data Mesh Contract Testing(DCT)**입니다. 본 글에서는 DCT의 개념, 구조, 구현 방식 및 도입 시 고려사항을 심층적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Data Mesh Contract Testing은 데이터 제품 간의 계약(Contract)을 정의하고, 이 계약이 일관되게 준수되는지를 자동화된 테스트로 검증하는 프로세스를 의미합니다.이..

개요머신러닝의 성패는 양질의 피처(feature)를 얼마나 잘 관리하고 제공하느냐에 달려 있습니다. 특히 기업 간 협업, 데이터 거버넌스, 규제 환경 하에서는 중앙 집중형 피처 스토어만으로 한계가 존재합니다. 이러한 요구를 해결하기 위해 등장한 개념이 **Federated Feature Store (FFS)**입니다. Feast 기반의 Federated Feature Store는 분산된 데이터 소스와 협업 환경에서 피처를 안전하고 일관되게 관리할 수 있도록 설계된 차세대 피처 인프라입니다.1. 개념 및 정의Federated Feature Store(FFS)는 여러 조직이나 데이터 도메인에 분산되어 있는 피처 데이터를 중앙으로 이동시키지 않고도 통합적으로 관리, 조회, 활용할 수 있도록 지원하는 피처 관리..

개요AI 모델을 실제 서비스에 적용하려면, 학습 이후 단계인 **추론(Inference)**을 빠르고 안정적으로 처리할 수 있어야 합니다. 이를 위한 대표적 오픈소스 플랫폼이 NVIDIA의 Triton Inference Server입니다. 다양한 프레임워크 모델을 일관된 방식으로 배포하고, GPU 및 CPU 리소스를 효율적으로 활용하며, 대규모 AI 추론 워크로드를 안정적으로 처리할 수 있는 서버입니다. 본 글에서는 Triton Inference Server의 구조, 기능, 장점 및 적용 사례를 상세히 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Triton Inference Server는 NVIDIA가 개발한 범용 AI 추론 서버로, 다양한 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow, ONNX 등) 기반의 ..

개요클라우드 네이티브 환경에서 컨테이너는 빠른 배포와 유연성을 제공하지만, 커널 공유 구조로 인해 보안에 취약할 수 있습니다. 이를 해결하기 위한 혁신적인 보안 기술이 Google에서 개발한 gVisor입니다. gVisor는 사용자 공간에서 실행되는 샌드박스형 커널을 통해 컨테이너를 격리하며, 기존 리눅스 커널에 대한 공격 면적을 줄여줍니다. 본 글에서는 gVisor의 개념, 아키텍처, 구성 요소, 장점 및 실제 활용 사례를 종합적으로 다룹니다.1. 개념 및 정의gVisor는 Google이 개발한 사용자 공간(User-space) 샌드박스 커널로, 리눅스 시스템 콜을 자체적으로 구현하여, 컨테이너를 호스트 커널로부터 논리적으로 분리해주는 보안 실행 환경입니다.즉, 애플리케이션은 실제 커널이 아닌 gVis..

개요클라우드 인프라가 복잡해지고, 보안 및 규정 준수에 대한 요구가 증가함에 따라, 정책(Policy)의 중앙 관리와 일관된 적용이 필수적이 되었습니다. **Open Policy Agent (OPA)**는 다양한 시스템에 정책을 선언적 방식으로 적용할 수 있도록 도와주는 오픈소스 정책 엔진입니다. 본 글에서는 OPA의 개념, 작동 방식, 기술 스택, 활용 사례를 포괄적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의Open Policy Agent(OPA)는 JSON 기반 입력을 받아 Rego라는 DSL(Domain Specific Language)로 작성된 정책을 평가하여, 승인 여부를 반환하는 정책 결정 엔진입니다.이는 Kubernetes, API Gateway, CI/CD 파이프라인 등 다양한 환경에서 일관된 정책..

개요소프트웨어 엔지니어링에서 생산성은 팀과 조직의 성공을 가늠하는 핵심 지표입니다. 하지만 생산성을 단순한 산출량으로만 측정하는 것은 한계가 있으며, 코드 품질, 협업 효율, 심리적 안전성 등 다양한 요소가 복합적으로 작용합니다. 이러한 복합성을 고려해 생산성을 정량화·정성적으로 관측하고 개선하기 위한 체계가 **Engineering Productivity Observatory(엔지니어링 생산성 관측소)**입니다.1. 개념 및 정의Engineering Productivity Observatory는 개발자의 활동, 협업 패턴, 시스템 데이터를 통합 분석하여 생산성에 대한 종합적인 통찰을 제공하는 프레임워크 또는 플랫폼입니다.이는 생산성 자체를 단일 지표로 단순화하지 않고, 여러 차원에서 데이터를 수집·분석..

개요탄소중립(Net Zero)을 실현하기 위해 많은 기업들이 재생에너지 구매를 확대하고 있습니다. 그러나 대부분은 연간 총량 기준의 RE100 방식에 머무르고 있어, 실제 전력 사용 시간과 재생에너지 생산 시간 간 불일치 문제가 존재합니다. 이를 해결하기 위한 진보된 접근 방식이 24/7 CFE(Carbon-Free Energy) Matching입니다. 본 글에서는 24/7 CFE의 개념, 필요성, 기술적 구성, 장점 및 실제 사례 등을 종합적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의24/7 CFE Matching은 하루 24시간, 주 7일 동안의 전력 소비를 실시간 또는 시간 단위로 분석하여, 해당 시점에 소비한 전력이 탄소중립적인 에너지원(CFE)에서 공급되었는지를 매칭하는 전략입니다.이는 연간 총량의 재생..

개요소프트웨어 품질 확보를 위한 테스트 커버리지는 필수적이지만, 단순 커버리지 수치만으로는 테스트의 실효성을 평가하기 어렵습니다. 이에 대한 대안으로 Mutation Testing이 활용되며, 그 품질을 수치화하는 지표가 Mutation Score입니다. 이때 Mutation Score를 기준으로 품질 기준선을 설정하고 관리하는 기법이 Mutation Score Thresholding입니다. 본 글에서는 Mutation Score의 정의, Thresholding의 원리, 적용 전략 및 사례를 소개합니다.1. 개념 및 정의Mutation Score Thresholding이란 테스트 코드가 소스 코드를 얼마나 잘 검증하고 있는지를 수치화(Mutation Score)한 후, 특정 임계값(Threshold)을 ..

개요머신러닝 모델 개발에서 'Feature Store'는 학습에 필요한 피처(특징)를 저장, 관리, 제공하는 핵심 시스템입니다. 최근에는 데이터 복제 없이 다양한 소스에서 피처를 가상화하여 제공하는 Feature Store Virtualization 개념이 부상하고 있습니다. 이는 데이터 사일로를 줄이고 실시간 데이터에 기반한 ML 시스템을 보다 효율적으로 구현할 수 있는 새로운 접근입니다. 본 글에서는 Feature Store Virtualization의 개념, 아키텍처, 기술 요소 및 실제 사례를 심층 분석합니다.1. 개념 및 정의Feature Store Virtualization은 물리적인 데이터 복사 없이, 다양한 데이터 소스에서 피처를 통합하고 가상으로 제공하는 방식의 Feature Store ..

개요대규모 클라우드 인프라 운영을 위해 기존의 폐쇄형 네트워크 장비에서 벗어나 개방형 네트워크 운영체제(Open Network OS)에 대한 수요가 증가하고 있습니다. **SONiC(Software for Open Networking in the Cloud)**은 Microsoft Azure에서 시작되어 Linux 기반으로 구축된 개방형 네트워크 운영체제로, 다양한 스위치 하드웨어와 호환되며 모듈화된 네트워크 기능을 제공합니다. 본 글에서는 SONiC의 정의, 구조, 기술적 강점, 도입 장점과 사례를 심도 있게 다룹니다.1. 개념 및 정의SONiC은 오픈소스 기반 네트워크 운영체제로, 스위치에서 실행되며 L2/L3 기능뿐만 아니라 BGP, VLAN, QoS 등 클라우드 데이터센터 운영에 필수적인 네트워크..