ITPE * JackerLab

개요O-PAS(Open Process Automation Standard)는 공정 자동화 산업에서 상호운용성과 개방성을 보장하기 위해 개발된 표준이다. 기존의 폐쇄적이고 벤더 종속적인 자동화 시스템의 한계를 극복하고, 모듈형·플러그 앤 플레이 방식으로 유연한 자동화 환경을 구축하는 것을 목표로 한다. O-PAS는 Open Group이 주도하여 개발하고 있으며, 석유·가스, 화학, 발전 등 다양한 산업 분야에서 주목받고 있다.1. 개념 및 정의O-PAS는 개방형 공정 자동화 표준으로, 다양한 공급업체의 하드웨어 및 소프트웨어가 하나의 통합된 플랫폼에서 원활히 동작할 수 있도록 하는 산업 표준이다. 이를 통해 기업은 특정 벤더에 종속되지 않고, 기술 발전에 맞춰 유연하게 시스템을 업그레이드할 수 있다.2. ..

개요OpenDP(Open Differential Privacy)는 하버드와 Microsoft가 공동으로 개발한 오픈소스 프레임워크로, 데이터 분석과 공유 과정에서 개인정보 보호를 보장하기 위해 차등 프라이버시(DP, Differential Privacy)를 구현한다. 데이터 활용성과 보안성을 동시에 확보할 수 있는 현대적 개인정보 보호 기술이다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의OpenDP차등 프라이버시 구현 오픈소스 라이브러리목적데이터 분석 시 개인정보 보호안전한 데이터 활용 가능필요성데이터 프라이버시 규제 강화GDPR, HIPAA 등 대응OpenDP는 민감한 데이터 보호와 동시에 데이터 기반 의사결정을 지원한다.2. 특징특징설명비고오픈소스누구나 활용·확장 가능투명성과 검증 가능수학적 보장차등..

개요WebTransport는 QUIC 프로토콜 위에서 동작하는 차세대 웹 전송 API로, 웹 애플리케이션에서 실시간 통신을 위한 고성능·저지연 데이터 전송을 지원한다. WebSocket의 한계를 보완하며, 스트리밍·게임·화상회의·IoT 등 다양한 실시간 서비스에서 활용 가능하다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의WebTransportQUIC 기반 실시간 전송 API목적저지연·고성능 데이터 통신 지원WebSocket 한계 보완필요성실시간 서비스 확산스트리밍·게임·IoT 대응WebTransport는 HTTP/3 기반 QUIC 위에서 동작하여, 보안과 성능을 동시에 제공한다.2. 특징특징설명비고QUIC 기반UDP 기반 저지연 전송TCP 대비 지연 감소스트림/메시지 지원단방향·양방향 스트림 가능유연한 ..

개요OpenAI Triton은 GPU에서 효율적인 딥러닝 연산을 수행할 수 있도록 설계된 오픈소스 병렬 프로그래밍 언어이자 컴파일러 프레임워크이다. Python 기반으로 사용이 간편하면서도 CUDA에 필적하는 성능을 제공하여, 맞춤형 GPU 커널 최적화를 가능하게 한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의OpenAI TritonGPU 병렬 연산 최적화 언어 및 컴파일러목적고성능 딥러닝 연산 커널 개발CUDA 대체·보완필요성맞춤형 커널 개발의 복잡성 해결연구자·개발자 접근성 향상Triton은 GPU 프로그래밍의 진입 장벽을 낮추면서도 강력한 최적화 기능을 제공한다.2. 특징특징설명비고Python 친화적Python 코드 스타일로 작성 가능배우기 쉬움고성능 최적화자동 메모리 관리·벡터화 지원CUDA 수..

개요Haystack은 자연어 처리(NLP)와 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 오픈소스 검색 및 질의응답(Question Answering) 프레임워크이다. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 구축에 최적화되어 있으며, 문서 검색, 챗봇, 지식 관리 시스템 등 다양한 분야에서 활용된다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의HaystackLLM·RAG 기반 검색 및 QA 프레임워크목적외부 데이터와 LLM 결합고품질 검색 및 응답 제공필요성LLM 한계(지식 최신성 부족) 극복실제 데이터 검색·활용 필요Haystack은 LLM의 응답 품질을 강화하기 위한 대표적인 RAG 프레임워크다.2. 특징특징설명비고RAG 최적화검색+생성 결합 구조최신 데이터 반영 가능다양한 커넥..

개요LlamaIndex(구 GPT Index)는 LLM(Large Language Model)이 외부 데이터와 효율적으로 상호작용할 수 있도록 돕는 데이터 프레임워크이다. 문서, 데이터베이스, API 등 다양한 데이터 소스를 연결하고, 인덱싱 및 검색 기능을 제공하여 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인 구축에 최적화되어 있다.1 항목 내용 설명 정의LlamaIndexLLM 기반 데이터 검색·통합 프레임워크목적외부 데이터와 LLM 연결RAG 기반 응답 품질 향상필요성LLM의 지식 한계 극복최신 데이터 검색 및 활용LlamaIndex는 LLM이 정적 파라미터 지식을 넘어 동적 데이터와 상호작용할 수 있게 한다.2. 특징특징설명비고다양한 데이터 소스 연동PDF, DB..

개요CrewAI는 여러 AI 에이전트가 팀(Crew)을 이루어 복잡한 문제를 협력적으로 해결할 수 있도록 지원하는 오픈소스 프레임워크이다. 단일 LLM 기반 에이전트의 한계를 극복하고, 역할 기반 에이전트 협업을 통해 다양한 작업을 자동화·최적화하는 데 중점을 둔다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의CrewAI다중 AI 에이전트 협업 프레임워크목적역할 기반 협력으로 복잡한 문제 해결LLM 기반 협력적 자동화필요성단일 에이전트 한계 극복대규모·다양한 작업 자동화CrewAI는 에이전트가 각자의 역할(Role)을 수행하며 협력하는 구조를 제공한다.2. 특징특징설명비고역할 기반 구조각 에이전트가 역할(Role)을 가짐유연한 팀 구성 가능다중 에이전트 협업여러 에이전트 간 상호작용복잡한 워크플로우 처리L..

개요AutoGen은 다중 에이전트(Multi-Agent) 시스템을 구성하여 대화형 AI, 자동화된 작업 수행, 복잡한 문제 해결을 가능하게 하는 오픈소스 프레임워크이다. 단일 모델이 아닌 여러 AI 에이전트가 협력하여 목표를 달성하도록 설계되었으며, LLM(Large Language Model)을 활용한 자동화된 워크플로우 구성에 최적화되어 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의AutoGen다중 에이전트 AI 오케스트레이션 프레임워크목적에이전트 협력을 통한 복잡한 작업 자동화LLM 기반 워크플로우 최적화필요성단일 LLM 한계 극복협력적 AI 시스템 구현AutoGen은 다양한 에이전트를 연결하고, 상호작용을 통해 최적의 결과를 생성하는 차세대 AI 아키텍처다.2. 특징특징설명비고다중 에이전트 협..

개요ALiBi(Attention with Linear Biases)는 Transformer 기반 대규모 언어 모델(LLM)에서 위치 인코딩(Positional Encoding)을 대체하는 새로운 접근 방식이다. 전통적인 절대적·상대적 위치 인코딩의 한계를 극복하며, 학습된 모델이 더 긴 시퀀스에서도 일반화할 수 있도록 설계되었다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의ALiBi (Attention with Linear Biases)어텐션에 선형 바이어스를 적용한 위치 인코딩 기법목적긴 문맥 처리 및 일반화 개선시퀀스 길이 확장성 확보필요성기존 위치 인코딩의 한계고정 길이 학습 데이터 의존성ALiBi는 추가 파라미터나 학습 과정 없이 단순한 수학적 바이어스만으로 긴 시퀀스 처리 능력을 제공한다.2. 특..

개요GQA(Generalized Query Attention)는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 효율성과 성능을 동시에 개선하기 위해 제안된 새로운 어텐션(attention) 메커니즘이다. 기존 Multi-Head Attention(MHA) 구조를 최적화하여, 메모리 사용량과 연산량을 줄이면서도 정확도와 추론 품질을 유지하거나 향상시키는 것을 목표로 한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의GQA (Generalized Query Attention)효율적 어텐션 계산을 위한 개선된 구조목적LLM의 성능·효율 동시 개선추론 속도 및 메모리 최적화필요성모델 규모 증가에 따른 자원 소모효율적 학습 및 추론 구조 필요GQA는 기존 MHA 구조에서 발생하는 비효율성을 개..

개요MQA(Master Quality Authenticated)는 고해상도 원음(Studio Master) 음원을 압축·스트리밍할 수 있도록 설계된 오디오 코덱 기술이다. 음원 데이터의 용량을 줄이면서도 원본 스튜디오 음질을 그대로 보존하며, 인증(Authenticated) 기능을 통해 청취자가 듣는 음원이 실제 제작자가 의도한 마스터 음원임을 보장한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의MQAMaster Quality Authenticated, 고해상도 오디오 코덱목적스튜디오 마스터 음질 제공스트리밍 환경에서 원음 전달필요성고해상도 오디오 스트리밍대역폭 효율성과 품질 동시 확보MQA는 음질과 효율성을 모두 확보한 고해상도 오디오의 새로운 기준이다.2. 특징특징설명비고원음 보존스튜디오 마스터와 동..

개요FoundationDB는 ACID 트랜잭션을 보장하는 분산 Key-Value 데이터베이스로, 애플리케이션이 다양한 데이터 모델을 안전하게 구축할 수 있도록 지원한다. 확장성, 고가용성, 일관성을 동시에 확보하며, 금융, IoT, 클라우드 서비스 등에서 안정적인 데이터 저장소로 사용된다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의FoundationDB분산 Key-Value 기반 트랜잭션 DB목적ACID 보장 및 확장성 확보안정적 분산 트랜잭션 처리필요성대규모 분산 환경에서 일관성·성능 확보클라우드·IoT 환경 필수FoundationDB는 Key-Value Store를 기반으로 다양한 레이어를 통해 관계형, 문서형, 그래프 등 다중 데이터 모델을 지원한다.2. 특징특징설명비고ACID 트랜잭션 보장분산 환..

개요Trino(구 PrestoSQL)는 대규모 데이터셋에 대해 빠른 SQL 쿼리 처리를 제공하는 오픈소스 분산 SQL 쿼리 엔진이다. 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 클라우드 스토리지, RDBMS 등 다양한 데이터 소스를 대상으로 단일 SQL 인터페이스를 통해 질의할 수 있어, 데이터 분석 및 BI 환경에서 핵심 플랫폼으로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의Trino오픈소스 분산 SQL 쿼리 엔진목적다양한 데이터 소스 통합 질의데이터 이동 없는 고속 분석필요성빅데이터 환경 확산이기종 데이터 환경 단일 분석 요구Trino는 데이터 복제 없이 원본 데이터 소스에 직접 쿼리를 실행하여 초고속 분석 성능을 제공한다.2. 특징특징설명비고분산 SQL 엔진대규모 클러스터 기반 병렬 처리빅데..

개요EDSFF(Enterprise and Data Center SSD Form Factor)는 데이터센터와 엔터프라이즈 환경을 위해 설계된 SSD(솔리드 스테이트 드라이브) 폼팩터 표준이다. E1.S와 E3.S는 기존 U.2, M.2 폼팩터의 한계를 극복하고, 고성능·고밀도·발열 관리 최적화 측면에서 데이터센터 SSD의 새로운 표준으로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의EDSFF (Enterprise & Data Center SSD Form Factor)데이터센터 최적화 SSD 폼팩터 규격E1.S1U 서버용 고밀도 SSDM.2 대체, 발열 및 교체성 강화E3.S2U 이상 서버 및 스토리지용 SSDU.2 대체, 확장성과 호환성 최적화EDSFF는 대규모 클라우드, AI, HPC 워크로..

개요PFC(Priority Flow Control)는 IEEE 802.1Qbb 표준으로 정의된 이더넷 흐름 제어 기술로, 데이터센터 네트워크에서 특정 트래픽 클래스(Class of Service)에 대해 손실 없는 전송을 보장한다. RDMA over Converged Ethernet(RoCE)과 같은 초저지연 애플리케이션 환경에서 필수적인 기술로, 네트워크 혼잡으로 인한 패킷 손실을 방지한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의PFC (Priority Flow Control)트래픽 클래스 단위 흐름 제어 기술목적손실 없는 데이터 전송 보장네트워크 혼잡 시 패킷 드롭 방지필요성HPC, AI/ML, 스토리지 네트워크무손실·저지연 통신 요구PFC는 전통적인 PAUSE 프레임을 확장하여, 전체 링크가 아..

개요RoCEv2(RDMA over Converged Ethernet version 2)는 데이터센터 네트워크에서 RDMA(Remote Direct Memory Access)를 이더넷 상에서 구현하기 위한 프로토콜이다. RoCE의 확장 버전으로, L2에 국한되었던 기존 RoCE를 넘어 L3 라우팅 환경에서도 RDMA를 지원하여 확장성과 유연성을 대폭 강화했다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의RoCEv2L3 네트워크 기반 RDMA 프로토콜목적고성능 저지연 데이터 전송CPU 개입 최소화 및 성능 최적화필요성대규모 클라우드·AI 워크로드 증가초저지연·고대역폭 네트워크 필요RoCEv2는 데이터센터의 HPC(고성능 컴퓨팅), AI/ML, 클라우드 워크로드에서 핵심 네트워크 기술로 자리잡고 있다.2. 특징..

개요mDL(mobile Driving Licence)은 ISO/IEC 18013-5 국제 표준을 기반으로 개발된 모바일 운전면허증으로, 스마트폰이나 디지털 지갑 애플리케이션에 저장되는 디지털 신원증이다. 기존 플라스틱 카드 기반 운전면허증을 대체하거나 보완하며, 보안성과 개인정보 보호, 국제 상호운용성을 강화한 차세대 전자 신원 인증 수단으로 자리매김하고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의mDL (mobile Driving Licence)모바일 기기에서 사용 가능한 디지털 운전면허증목적신원 인증 및 운전 자격 증명물리적 카드 대체 및 글로벌 상호운용성 확보필요성디지털 ID 확산 및 보안 요구개인정보 보호 및 국제 인증 수요 대응mDL은 디지털 신원 관리 혁신의 핵심으로, 국제 표준 기반 상..

개요ISO 18013은 운전면허증(Driving Licence)과 모바일 운전면허증(mDL, mobile Driving Licence)의 설계, 발급, 사용, 보안 요구사항을 규정한 국제 표준이다. 특히 ISO/IEC 18013-5는 모바일 운전면허증(mDL)의 상호운용성과 보안성을 보장하기 위해 개발되어, 디지털 신원 인증(Digital Identity)과 전자 신원 확인(eID)의 글로벌 기준으로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의ISO 18013운전면허증 및 모바일 운전면허증(mDL) 국제 표준목적상호운용 가능한 디지털 신원 인증국가·기관 간 호환성 확보필요성글로벌 디지털 신원 인증 체계보안, 개인정보 보호, 신뢰성 강화ISO 18013은 디지털 신분증의 안전한 사용과 글로벌..

개요CodeQL은 GitHub이 개발한 오픈소스 질의 기반 코드 분석(Code Analysis) 엔진으로, 코드를 데이터베이스처럼 변환하여 보안 취약점, 버그, 코드 품질 문제를 질의(Query)로 탐색할 수 있다. 정적 분석(Static Analysis) 도구의 한계를 보완하며, 대규모 코드베이스에서도 정밀한 보안 분석과 자동화된 취약점 탐지가 가능하다.1. 개념 및 정의항목내용설명정의CodeQL질의(Query) 기반 코드 분석 및 보안 엔진목적보안 취약점 탐지 및 코드 품질 향상코드베이스를 DB로 변환하여 쿼리 기반 탐색필요성오픈소스 및 대규모 코드 증가자동화된 보안 분석 요구CodeQL은 보안 연구자, 개발자, DevSecOps 팀이 동일한 도구를 활용해 협업 가능한 분석 프레임워크를 제공한다.2...

개요OSV Schema & DB(Open Source Vulnerability Schema & Database)는 오픈소스 소프트웨어 취약점 정보를 표준화된 방식으로 관리하고 공유하기 위한 스키마와 데이터베이스이다. Google이 주도하는 OSV 프로젝트는 SBOM, 보안 자동화, 취약점 탐지 도구와 긴밀히 연계되어, 소프트웨어 공급망 보안을 강화하는 핵심 인프라 역할을 한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의OSV Schema오픈소스 취약점 정보를 구조적으로 기술하는 표준 스키마정의OSV DB표준 스키마 기반으로 구축된 취약점 데이터베이스목적오픈소스 취약점 관리 및 공유개발자·보안팀이 동일한 데이터 활용OSV는 소프트웨어 구성 요소의 버전·패키지·플랫폼과 연계된 취약점 정보를 명확히 기술하여,..

개요Grype는 Syft가 생성한 SBOM(Software Bill of Materials) 또는 직접 컨테이너 이미지·파일 시스템을 분석해 취약점을 탐지하는 오픈소스 취약점 스캐너이다. 컨테이너 보안과 공급망 보안의 핵심 도구로, DevSecOps 파이프라인과 연계해 자동화된 취약점 관리 프로세스를 구축할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의Grype컨테이너/파일 시스템 취약점 스캐너목적SBOM 기반 취약점 탐지소프트웨어 공급망 보안 강화필요성오픈소스 의존성 증가보안 취약점 조기 탐지 필수Grype는 보안팀과 개발팀이 동일한 취약점 데이터를 활용하여 빠르고 일관된 대응을 가능하게 한다.2. 특징특징설명비고SBOM 기반 분석Syft와 긴밀히 연동CycloneDX, SPDX 지원광범위한 데..

개요Syft는 컨테이너 이미지 및 파일 시스템에서 소프트웨어 자재명세서(SBOM, Software Bill of Materials)를 자동으로 생성하는 오픈소스 도구이다. SBOM은 소프트웨어를 구성하는 라이브러리, 패키지, 종속성을 투명하게 기록하여 보안 및 규제 준수에 핵심적인 역할을 한다. Syft는 보안 분석, 취약점 스캐닝, 소프트웨어 공급망 보안 강화에 필수적인 도구로 각광받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의Syft컨테이너/파일 시스템 기반 SBOM 생성기목적소프트웨어 구성 요소 식별보안 및 규제 준수 보장필요성공급망 보안 강화오픈소스 라이브러리 의존성 증가 대응Syft는 자동화된 방식으로 SBOM을 생성하여, 개발팀과 보안팀이 동일한 소프트웨어 자산 정보를 공유할 수 있도록..

개요BLS Threshold Signatures(BLS-TSS)는 Boneh–Lynn–Shacham(BLS) 서명 방식을 기반으로 한 임계치 서명(Threshold Signature) 기법이다. 분산된 여러 참여자가 개별적으로 서명을 생성하고, 이를 결합해 하나의 유효한 서명을 만들어내는 방식으로, 블록체인·분산 시스템·암호화폐 지갑 등에서 보안성과 확장성을 동시에 확보하는 핵심 기술로 활용된다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의BLS Threshold Signature Scheme (BLS-TSS)BLS 서명에 임계치 서명 개념을 결합한 기법목적안전한 분산 서명 생성다수 참여자 기반 서명 검증 강화필요성탈중앙화 환경의 보안성 강화키 유출·단일 실패 지점(SPOF) 제거BLS-TSS는 단일 키가..

개요k6는 현대 애플리케이션과 마이크로서비스 환경에서 성능 및 부하 테스트를 수행하기 위한 오픈소스 도구이다. JavaScript 기반 스크립팅과 클라우드/온프레미스 실행을 지원하며, CI/CD 파이프라인과 자연스럽게 통합되어 DevOps 및 SRE 문화에 최적화된 테스트 자동화를 가능하게 한다.1. 개념 및 정의항목내용설명정의k6성능·부하 테스트용 오픈소스 도구목적안정성 및 확장성 검증실제 사용자 트래픽 시뮬레이션필요성마이크로서비스·클라우드 환경 확산대규모 동시 접속 검증 필수k6는 단순 벤치마킹을 넘어, 실제 서비스 운영 환경을 반영한 시뮬레이션 기반 테스트를 제공한다.2. 특징특징설명비고JavaScript 기반 스크립팅직관적이고 개발 친화적기존 개발팀 학습 곡선 최소화클라우드/온프레미스 지원다양한 ..

개요Stryker는 자바스크립트(JavaScript)와 타입스크립트(TypeScript) 애플리케이션을 위한 뮤테이션 테스팅(Mutation Testing) 프레임워크이다. 테스트 커버리지의 질적 수준을 정량적으로 평가하기 위한 도구로, 기존 테스트가 실제로 코드 결함을 탐지할 수 있는지를 검증하는 데 중점을 둔다. CI/CD 파이프라인과 쉽게 통합되어 품질 중심의 테스트 문화를 정착시킬 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의Stryker소스 코드를 인위적으로 변경하여 테스트의 유효성을 평가하는 도구핵심 기술뮤테이션 테스팅실제 버그 유사 변경(mutation)을 주입해 테스트 검증목적테스트의 강건성 측정커버리지 수치만으로는 알 수 없는 테스트 품질 확보Stryker는 테스트 코드가 얼마나 ..

개요CRID는 사이버 위협에 대한 조직의 회복력을 정량적·정성적으로 평가하고, 체계적으로 향상시키기 위한 식별 및 개발 프레임워크이다. 사이버 보안이 단순 방어를 넘어 위협 발생 후 빠른 복구 능력까지 요구되는 현대 보안 환경에서, CRID는 사이버 회복력(Cyber Resilience)을 측정하고 전략적으로 강화할 수 있도록 설계되었다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의CRID (Cyber Resilience Identification and Development)조직의 사이버 회복력 수준을 평가하고 향상시키는 분석 프레임워크목적사이버 회복력 식별 및 강화사이버 사고 발생 시 신속한 대응과 복구 능력 확보필요성고도화된 위협 및 복합 공격에 대한 대응단순한 예방 중심 보안의 한계 극복CRID는 ..

개요Alloy Analyzer는 소프트웨어 시스템의 구조적 특성과 제약 조건을 수학적으로 모델링하고, 이를 자동으로 검증할 수 있는 경량급 형식 명세 도구이다. 제약 조건 언어인 Alloy와 함께 사용되며, 설계 초기 단계에서 모델의 일관성과 오류를 시각적으로 분석할 수 있어, 복잡한 시스템의 품질을 효과적으로 확보할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의Alloy Analyzer구조 기반 명세 모델을 분석하고 검증하는 도구핵심 언어Alloy1차 논리 기반의 제약 조건 명세 언어목적모델 수준 오류 검출구현 전 논리적 결함 조기 발견Alloy는 객체 지향 시스템의 관계 및 제약을 표현하기 용이하며, Analyzer는 이를 바탕으로 가능한 인스턴스를 자동 생성하여 오류를 검출한다.2. 특징특징..

개요TLA+는 복잡한 소프트웨어 및 하드웨어 시스템의 논리적 오류를 방지하기 위해 개발된 형식 명세(Formal Specification) 언어이다. 고전적인 테스트로는 발견하기 어려운 병행성 오류나 경계 조건 문제를 수학적으로 모델링하고 검증할 수 있어, 고신뢰 시스템 개발에 필수적인 도구로 떠오르고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의TLA+(Temporal Logic of Actions)시간 논리(Temporal Logic)와 상태 변화 모델링을 결합한 형식 명세 언어목적오류 없는 시스템 설계논리적 결함을 사전에 차단하고 설계 품질을 보장필요성복잡한 동시성/분산 시스템 증가테스트로 검출 불가능한 버그 예방TLA+는 시스템이 어떤 상태에서 어떤 상태로 변할 수 있는지를 수학적으로 표현하고..

개요CRIU(Checkpoint/Restore in Userspace)는 리눅스 환경에서 실행 중인 프로세스의 메모리, 파일 핸들, 네트워크 연결 상태를 포함한 전체 실행 컨텍스트를 저장(checkpoint)하고, 이후 이를 동일하거나 다른 환경에서 복원(restore)할 수 있는 기술입니다. 이는 컨테이너 라이브 마이그레이션, 디버깅, 고가용성(HA) 등의 분야에서 핵심적으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의CRIU는 실행 중인 프로세스의 상태를 저장하고, 동일/다른 환경에서 복원하는 리눅스 기반 유저스페이스 도구입니다.목적프로세스 중단 없는 마이그레이션 및 복원 제공필요성컨테이너와 VM 환경에서 무중단 운영 및 고가용성 확보리눅스 컨테이너 기술 발전의 핵심 요소 중 하나입니다.2. 특징..

개요eStargz(Enhanced Stargz)는 클라우드 네이티브 환경에서 컨테이너 이미지를 더욱 빠르고 효율적으로 배포하기 위해 설계된 최적화된 이미지 포맷입니다. 기존 OCI(Open Container Initiative) 이미지 포맷을 확장하여 Lazy Pulling(지연 다운로드) 기능을 제공, 컨테이너 실행 시간을 단축하고 CI/CD 및 서버리스 환경에서 성능을 개선합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의eStargz는 OCI 이미지 포맷을 확장하여 Lazy Pulling을 지원하는 최적화된 이미지 포맷입니다.목적컨테이너 시작 시간 단축 및 네트워크 효율성 향상필요성대규모 마이크로서비스 및 서버리스 환경에서 이미지 풀링 속도가 병목 현상이 되는 문제 해결컨테이너 이미지 최적화를 위한 실용적..