ITPE * JackerLab

개요Context Window Firewall(CWF)은 대규모 언어모델(LLM)의 입력 컨텍스트 창(context window)에 삽입되는 악성 지시문, 정보 탈취 프롬프트, 프라이버시 침해 내용을 탐지·차단하는 보안 기술이다. 특히 RAG, 멀티턴 대화, WebLLM 등에서 외부 삽입 콘텐츠로 인한 공격(예: 프롬프트 인젝션)을 방지하는 핵심 기법으로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의**Context Window Firewall(CWF)**는 LLM 입력 시 구성되는 전체 컨텍스트(window) 내부를 실시간 분석하고, 정책에 위배되거나 위험성이 있는 텍스트 시퀀스를 탐지·조정·삭제하는 보안 계층이다.목적: 컨텍스트 내 무단 프롬프트 삽입(Prompt Injection), Jailbreak, 탈정보 ..

개요Phi-3-mini는 Microsoft가 개발한 경량화 대규모 언어모델(Mini LLM)로, 모바일 및 엣지 환경에서도 고성능 자연어 이해와 생성이 가능하도록 최적화된 차세대 LLM이다. 상대적으로 작은 파라미터 수에도 불구하고 뛰어난 평가 성능을 자랑하며, 실제 활용 가능한 '작지만 강한' 모델로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Phi-3-mini는 Microsoft의 Phi 모델 시리즈 중 가장 최신 소형 모델로, 3.8B 파라미터 크기를 기반으로 모바일, IoT, 웹, 데스크톱 등 경량 디바이스에서도 LLM 기능을 제공할 수 있도록 설계되었다.모델 크기: 3.8B 파라미터출시일: 2024년 4월배포 형식: ONNX, PyTorch, GGUF, WebLLM 등 다양한 포맷 제공적용 플랫폼: And..

개요Quad Weighted Fair Queuing(QWFQ)은 전통적인 Weighted Fair Queuing(WFQ) 알고리즘을 확장하여, 네 가지 독립적인 가중치 기준을 적용함으로써 다양한 QoS(Quality of Service) 요구를 동시에 만족시키는 고도화된 패킷 스케줄링 기법이다. 실시간 서비스, 대역폭 보장, 지연 민감성, 서비스 우선순위 등의 다양한 요구 조건을 공정하고 효율적으로 처리하기 위해 설계되었다.1. 개념 및 정의**Quad Weighted Fair Queuing (QWFQ)**는 다음 네 가지 기준에 기반하여 각 패킷의 전송 순서를 결정하는 공정 스케줄링 알고리즘이다:Bandwidth Weight: 최소/최대 대역폭 보장Latency Weight: 지연 민감성 고려Prior..

개요Syn-DPL(Synthetic Differential Privacy Ledger)은 민감한 데이터를 차등적으로 보호하면서도, 데이터 분석 및 머신러닝 학습이 가능하도록 설계된 합성 데이터 기반 프라이버시 보호 장부 시스템이다. 개인정보 보호와 데이터 가치를 모두 확보할 수 있는 혁신적 접근 방식으로, 의료, 금융, 공공 데이터 활용에 특히 유용하다.1. 개념 및 정의Syn-DPL은 Differential Privacy(DP)의 보호 기법과 Synthetic Data(합성 데이터)의 생성 기법을 결합해, 프라이버시 유출을 방지하면서도 통계적 유용성이 높은 데이터를 기록·관리하는 구조화된 데이터 관리 방식이다.목적: 데이터 분석 가능성과 프라이버시 보호 간 균형 확보핵심 개념: DP 노이즈 삽입 + 합..

개요Governed CI/CD Pipeline(GCIP)은 전통적인 지속적 통합 및 배포(CI/CD) 프로세스에 보안, 규정 준수, 감사를 내재화하여 엔터프라이즈급 운영 안정성과 통제력을 확보할 수 있는 전략적 파이프라인 구조이다. 코드 품질 검증부터 승인 절차, 정책 집행까지 모든 소프트웨어 배포 플로우가 정책 기반으로 자동 관리된다.1. 개념 및 정의**GCIP(Governed CI/CD Pipeline)**는 거버넌스 정책을 중심으로 설계된 CI/CD 파이프라인으로, 단순한 코드 자동화에서 벗어나 보안 감사, 규정 준수, 롤백 전략, 접근 제어, 변경 승인 등을 포함한 전체 DevOps 흐름을 포괄한다.목적: 배포 속도와 품질을 유지하면서도 조직의 보안·법률·감사 요구사항 충족적용 환경: 대규모 S..

개요Contract-in-Code(CIC)는 자연어로 작성된 전통적인 계약서 대신, 계약의 조항과 조건을 직접 코드로 표현하고 실행 가능한 형태로 구현하는 디지털 계약 모델이다. 법률, 비즈니스, 기술 간 간극을 줄이며, 투명성, 자동화, 신뢰성을 확보할 수 있는 차세대 계약 시스템으로 Web3, 핀테크, SaaS 산업을 중심으로 급속히 확산되고 있다.1. 개념 및 정의**Contract-in-Code(CIC)**는 계약 조건을 소스코드 내 규칙 및 조건문으로 기술하고, 해당 코드를 스마트 계약 형태 또는 시스템 내 자동화 로직으로 실행되도록 구성하는 실행형 계약 개념이다.목적: 계약 해석/시행/검증을 자동화하여 신뢰성과 효율성 확보형식: 코드로 표현된 계약(실행 가능), 문서화된 설명 또는 법률 참조 ..

개요Remote Build Execution(RBE)는 Bazel과 같은 hermetic build 시스템에서 로컬 환경의 한계를 넘어, 빌드와 테스트를 분산된 원격 서버에서 병렬적으로 실행할 수 있도록 하는 핵심 인프라 기술이다. 대규모 코드베이스와 모노레포 운영 환경에서 병목을 줄이고, 개발 생산성과 CI 속도를 혁신적으로 향상시키는 데 필수적이다.1. 개념 및 정의**RBE(Remote Build Execution)**는 소스 코드, 의존성, 빌드 명령어 등을 패키징하여 원격 서버 클러스터로 전송하고, 해당 작업을 병렬 처리한 후 결과 아티팩트를 다시 가져오는 분산 빌드 시스템이다.목적: 컴퓨팅 집약적 빌드·테스트 작업을 외부로 오프로딩하여 속도 향상핵심 기술: Content-addressable ..

개요BazlMod Remote Cache는 Bazel과 BazlMod 환경에서 분산 빌드 캐싱을 구현하여 모노레포 환경에서의 중복 빌드를 방지하고, 개발 생산성과 CI/CD 효율을 극대화하는 전략이다. 특히 대규모 코드베이스를 가진 엔지니어링 조직에서 Bazel의 hermetic build 특성과 원격 캐시 서버를 결합해 시간, 자원, 비용을 절감할 수 있다.1. 개념 및 정의BazlMod Remote Cache는 Bazel의 원격 캐시(remote cache) 기능을 BazlMod 환경(모듈 기반의 Bazel 구성)과 연계해 빌드 산출물을 중앙 서버에 저장하고 재활용하는 구조다.목적: 동일한 빌드 아티팩트를 반복적으로 재생산하지 않고 공유하여 빌드 속도 최적화적용 환경: 모노레포(Monorepo), 대..

개요Software Templates v2는 반복적인 프로젝트 초기화 과정을 자동화하고, 조직 내 기술 표준을 일관되게 적용할 수 있도록 설계된 소프트웨어 템플릿 시스템의 차세대 버전이다. 이 시스템은 단순한 코드 스캐폴딩을 넘어 인프라, 보안, 품질 기준까지 내장된 템플릿으로, 개발 속도 향상과 품질 안정성을 동시에 확보한다.1. 개념 및 정의Software Templates v2는 프로젝트 생성 시 사전 정의된 아키텍처, 도구 체계, 코드 구조, 보안/운영 설정 등을 자동으로 적용하는 템플릿 시스템으로, 조직 표준화와 개발자 온보딩을 획기적으로 개선한다.목적: 초기 프로젝트 설정을 자동화하고, 품질과 일관성을 내재화진화 포인트: v1 대비 동적 파라미터 처리, API 연동, 템플릿 조건 분기 등 지원..

개요Engineering Effectiveness(E²)는 개발자의 생산성과 협업 효율, 코드 품질, 배포 속도, 시스템 신뢰도 등을 총체적으로 향상시키기 위한 엔지니어링 운영 전략이다. 단순한 ‘속도 향상’이 아닌, 개발자의 경험(Developer Experience, DX), 프로세스 자동화, 기술 인프라 품질까지 포괄하며 소프트웨어 조직의 전략적 역량을 강화하는 데 목적이 있다.1. 개념 및 정의**Engineering Effectiveness (E²)**는 엔지니어가 최대한의 가치를 빠르고 안정적으로 사용자에게 전달할 수 있도록 지원하는 기술·조직적 환경을 설계하고 최적화하는 활동이다.목적: 개발 생산성과 품질의 동시 확보정의 범위: 엔지니어링 속도, 품질, 협업 효율, 유지보수성, 안정성적용 조..

개요North-Star Metric OS(NSM-OS)는 제품, 서비스, 조직의 핵심 성과 지표(North-Star Metric)를 중심으로 전략, 실행, 피드백 루프를 연결하는 지표 기반 운영 체계이다. 성장을 견인하는 핵심 지표 하나에 모든 조직 구성원이 정렬되도록 설계되어, 목표 집중도와 실행력, 데이터 기반 의사결정을 강화하는 최신 조직 운영 프레임워크다.1. 개념 및 정의**North-Star Metric OS(NSM-OS)**는 조직의 최우선 KPI인 North-Star Metric(NSM)을 중심으로, 팀 목표 설정, 성과 관리, 실험/학습 피드백을 연결하는 운영 시스템이다.목적: 분산된 조직 활동을 단일 핵심 지표(NSM)에 수렴시켜 집중력 극대화핵심 전제: 하나의 핵심 지표가 사용자 가치..

개요Digital Twin of an Organization(DTO)는 조직의 구조, 프로세스, 데이터 흐름, 자산 상태 등을 실시간으로 디지털로 복제한 시스템으로, 실제 조직의 의사결정, 운영, 시나리오 분석을 디지털 환경에서 시뮬레이션할 수 있도록 한다. DTO는 단순한 프로세스 자동화를 넘어 전사적 최적화와 예측 분석 기반의 전략 수립 도구로 발전하고 있다.1. 개념 및 정의**DTO(Digital Twin of an Organization)**는 조직 전체 또는 일부 구성요소의 동적 디지털 복제본으로, 실제 운영 환경과의 실시간 데이터 연계를 통해 지속적으로 변화하고 진화하는 가상 조직 모델이다.목적: 조직 운영의 시각화, 모니터링, 시뮬레이션, 최적화기반: IoT, ERP, AI, 데이터 레이크..

개요Token-Budget Policy는 대형 언어 모델(LLM)의 추론 비용을 통제하고, 사용자나 서비스 단위로 사용량을 제한하기 위한 정책 기반의 토큰 예산 관리 체계이다. 특히 API 과금 구조가 토큰 기반으로 운영되는 LLM 환경에서, 예산 초과를 방지하고 예측 가능한 사용을 보장하는 핵심 운영 전략으로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의Token-Budget Policy는 사용자, 그룹, 요청 유형 등 다양한 기준에 따라 토큰 소비 한도를 설정하고, 초과 사용에 대한 제한/경고/자동 조치를 포함한 통제 방식을 말한다.목적: 추론 비용 예측성 확보, 과다 사용 방지, 서비스 품질 관리적용 대상: LLM API 사용 SaaS, 사내 LLM 플랫폼, 교육용 샌드박스 환경 등기능 예시: 하루 10만 토큰..

개요LLM Cost Guard는 대형 언어 모델(LLM)을 실제 서비스에 도입하고 운영할 때 발생하는 비용을 효과적으로 제어하고 예측 가능한 범위 내로 유지하기 위한 전략적 관리 체계이다. 고성능 LLM의 추론 비용은 수요가 증가할수록 급격히 증가하기 때문에, 효율성과 통제성을 동시에 확보하는 '비용 가드'의 개념이 핵심이다.1. 개념 및 정의LLM Cost Guard는 LLM 사용량, 토큰 처리량, 요청 패턴 등을 기반으로 실시간 모니터링, 제한, 리디렉션 등의 정책을 통해 비용을 예측하고 통제하는 시스템 또는 전략을 의미한다.목적: 예산 초과 방지, 고비용 사용자 제한, 예측 가능한 요금 구조 유지적용 대상: API 기반 LLM 서비스, 사내 추론 서버, SaaS LLM 제품 등구성 목적: 성능 희생..

개요Reward-Model Distillation(RMD)은 대규모 언어 모델(LLM)의 Reinforcement Learning with Human Feedback(RLHF) 훈련 과정에서 사용되는 보상 모델(Reward Model)을 활용해, 직접적인 강화학습(RL) 과정 없이도 경량화된 모델을 효과적으로 학습시키는 방법이다. RMD는 RL의 복잡성과 비용을 줄이면서도, 사람 선호도를 반영한 고품질 응답 생성을 가능하게 하며, 최근 경량 LLM 개발에서 주목받고 있다.1. 개념 및 정의**Reward-Model Distillation(RMD)**은 보상 모델이 평가한 응답 간 선호도를 학습 신호로 삼아, 후보 응답 중 더 나은 출력을 선택하도록 모델을 미세조정하는 프레임워크이다.목적: RL 없이 보상..

개요Bytewax는 파이썬 기반의 실시간 데이터 스트리밍 처리 프레임워크로, 비동기 이벤트 처리와 상태 기반 변환을 지원하는 고수준 API를 제공한다. Rust로 구현된 Timely Dataflow 위에 구축되어 뛰어난 성능과 확장성을 보장하며, Kafka, Redis, PostgreSQL, MQTT 등과의 통합을 통해 데이터 엔지니어와 파이썬 개발자 모두에게 실시간 파이프라인 개발을 손쉽게 구현할 수 있게 한다.1. 개념 및 정의Bytewax는 이벤트 기반 스트림 처리와 상태 저장 처리(stateful processing)를 동시에 지원하는 파이썬 프레임워크이다.목적: 실시간 데이터 흐름(streams)을 효율적으로 처리하고 분석하며, 고속의 분산 처리 환경을 제공설계 기반: Rust 기반 Timely..

개요5G NR-Lite는 5G 기술을 경량화하여 저전력 IoT 디바이스에 적합하도록 설계된 프로파일이며, Bandwidth-Part(BWP)는 이 NR-Lite에서 핵심적으로 활용되는 기술이다. BWP는 전체 주파수 대역 중 일부를 효율적으로 할당함으로써 단말의 전력 소모를 줄이고, 복잡도를 낮추는 방식으로 동작한다.1. 개념 및 정의**Bandwidth Part (BWP)**는 5G NR에서 전체 할당된 주파수 자원 중 일부 대역폭만 단말이 주기적으로 또는 지속적으로 모니터링/수신/송신할 수 있도록 하는 기능이다.목적: 전력 소모 최소화, 주파수 자원 활용 최적화BWP와 NR-Lite의 관계: NR-Lite 단말은 저대역폭 요구 특성에 따라 BWP를 활용하여 제한된 자원만 활성화적용 구조: 단일 또는 ..

개요Virtual Time Travel(VTT)은 데이터 분석, 시뮬레이션, 머신러닝 모델 검증에서 특정 시간 지점을 기준으로 과거 또는 미래 상태를 가상 재현하는 기술이다. 주로 시계열 데이터 환경에서 적용되며, 데이터 재현성, 모델 회귀 테스트, 백테스팅(backtesting) 등 데이터 품질과 분석 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 한다.1. 개념 및 정의Virtual Time Travel은 데이터 시스템 또는 분석 환경 내에서 시간 축을 이동하여 과거 상태의 데이터, 모델 상태, 시스템 출력을 그대로 재현하거나 시뮬레이션할 수 있도록 하는 기능이다.목적: 시간 기준 분석의 재현성과 정확성을 확보하여 분석 결과의 신뢰도 강화필요성: 시계열 기반 모델 검증, A/B 테스트 회귀, 데이터 품질 추적에 ..

개요Declarative DAG(선언형 비순환 그래프)는 데이터 파이프라인을 구성할 때, ‘무엇을 실행할 것인가’를 정의함으로써 시스템이 ‘어떻게 실행할 것인가’를 자동으로 결정하도록 하는 워크플로우 설계 방식이다. Airflow, Dagster, Prefect 등 최신 데이터 오케스트레이션 도구들이 선언형 접근을 채택하면서 생산성, 재현성, 테스트 가능성을 높이고 있다.1. 개념 및 정의Declarative DAG는 워크플로우 구성 요소(태스크, 데이터 흐름 등)를 명령형 코드 대신 구성 정보나 선언적 정의로 기술하여, 엔진이 내부적으로 실행 계획(DAG)을 자동 구성하는 방식이다.목적: 실행 방식보다 결과 중심 정의로 복잡도 감소 및 유지보수 용이성 확보핵심 원리: 시스템이 의존성과 실행 순서를 자동..

개요SQLMesh는 SQL 기반의 데이터 워크플로우를 보다 체계적이고 안정적으로 관리하기 위한 오픈소스 데이터 오케스트레이션 프레임워크이다. 모델 버전 관리, 테스트, 캐싱, 재현성 확보 등 데이터 엔지니어링의 복잡성을 획기적으로 줄이기 위해 설계되었다. dbt의 대안 또는 보완재로 주목받으며, 프로덕션 수준의 데이터 파이프라인 구현을 단순화한다.1. 개념 및 정의SQLMesh는 Python 없이도 SQL만으로 데이터 파이프라인의 정의, 테스트, 실행, 변경 관리까지 가능한 플랫폼으로, 특히 데이터 모델의 변경 사항을 추적하고 안전하게 배포하는 기능에 초점을 맞추고 있다.목적: SQL로 데이터 모델링과 파이프라인을 구성하며 데이터 품질과 유지관리성을 확보기반 원리: SQL-centric 접근으로 DevO..

개요Sovereign AI는 특정 국가, 공동체 또는 기관이 자율적으로 통제, 운영, 학습 가능한 인공지능 시스템을 구축하여 디지털 주권을 강화하려는 개념이다. 글로벌 빅테크에 의존하지 않고, 자체 데이터와 인프라, 정책을 기반으로 한 독립형 AI 개발을 지향한다. 국가 안보, 개인정보 보호, 산업 경쟁력 확보 측면에서 주요 전략 기술로 떠오르고 있다.1. 개념 및 정의Sovereign AI는 ‘주권적 인공지능’으로, AI 시스템의 개발·운영·거버넌스에 있어 외부 개입 없이 자국 또는 자단체의 독립성과 통제를 유지하는 인공지능 프레임워크를 의미한다.목적: AI 거버넌스 주체의 독립성 확보 및 디지털 자율권 구현필요성: 글로벌 플랫폼 기업에 의존할 경우 정보 주권, 경제 주권 침해 가능성 발생주요 특징: ..

개요Differential Weighing은 고정밀 질량 측정이 필요한 실험 또는 산업 환경에서 두 개의 무게 값을 비교하여 미세한 질량 차이를 측정하는 기법이다. 주로 화학 분석, 제약 제조, 소재 연구, 환경 분석 등에서 사용되며, 절대 질량이 아닌 '차이'를 기반으로 하여 외부 요인의 영향을 최소화하는 정밀 계량 방법이다.1. 개념 및 정의Differential Weighing은 샘플을 측정 전에 기준 용기와 함께 무게를 측정하고, 측정 후 동일한 조건으로 다시 무게를 측정하여 두 무게의 차이를 통해 샘플 질량을 산출하는 방법이다.목적: 외부 환경(온도, 습도, 공기 밀도 등)의 영향을 배제하고 정밀한 질량 측정 구현기반 원리: 동일한 조건에서의 두 번의 계량을 통한 오차 제거적용 대상: 극소량 시..

개요Synthetic Tabular는 개인정보 보호, 모델 성능 향상, 데이터 증강을 위해 실제 데이터를 모사해 생성한 구조화된(표 형식) 데이터이다. 의료, 금융, 산업 분야에서 민감한 정보를 대체하거나, 부족한 데이터를 보완하는 용도로 활용된다. 생성적 인공지능 기술(GAN, VAE, Diffusion 등)의 발달로 그 정밀도와 활용성은 급격히 향상되고 있다.1. 개념 및 정의Synthetic Tabular는 현실 세계의 표 형태 데이터(예: 고객 정보, 환자 기록 등)를 수학적/통계적으로 모사하여 생성된 인공 데이터로, 원본과 유사한 통계적 특성과 관계 구조를 갖는다.목적: 민감 정보 보호, 데이터 부족 문제 해결, AI 모델 학습 성능 개선필요성: 개인정보보호법 강화 및 데이터 이동/공유 제한 환..

개요SynDiffW는 이미지-텍스트 쌍이 아닌 텍스트-마스크 쌍으로 훈련되는 조건부 생성 모델로, diffusion 모델과 weakly supervised 학습을 결합한 새로운 접근 방식이다. 기존 diffusion 기반 생성 모델의 한계를 극복하며 고해상도, 구조 보존, 정확도 향상 측면에서 주목받고 있다.1. 개념 및 정의SynDiffW는 “Synthetic Diffusion with Weak supervision”의 약자로, 약한 감독 학습 환경에서 diffusion 모델을 훈련해, 실제 이미지-텍스트 데이터 없이도 텍스트 조건부 이미지를 생성하는 혁신적 프레임워크다.목적: 제한된 감독 정보(예: 마스크, 라벨)로도 고품질 이미지를 생성하는 조건부 생성 기술 구현필요성: 고비용 이미지-텍스트 라벨링..

개요클라우드 환경과 마이크로서비스의 확산으로 인해 보안 및 컴플라이언스 대응은 더욱 복잡하고 반복적인 작업이 되었습니다. 특히 ISO, NIST, FedRAMP, CIS 등 다양한 규제 기준이 병렬적으로 적용되면서, 조직은 보안 제어(Controls)를 수동으로 문서화하고 관리하는 데 한계를 느끼고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 NIST의 이니셔티브가 **OSCAL(Open Security Controls Assessment Language)**이며, 그중 핵심 기능이 바로 OSCAL Profiles입니다. Profiles는 제어 카탈로그를 기반으로 조직 맞춤형 제어셋을 구조화하고 자동화된 방식으로 문서화할 수 있는 보안 문서 모듈화 체계의 핵심 구성 요소입니다.1. 개념 및 정의OSCAL Pr..

개요소프트웨어 공급망 보안의 중요성이 커지면서, 실행 바이너리의 취약점을 자동으로 탐지하기 위한 퍼징(Fuzzing) 기술이 보안 산업에서 빠르게 확산되고 있습니다. 그중에서도 Snapshot-Fuzzing은 전통적인 퍼징의 성능 한계를 극복하기 위한 새로운 접근 방식으로 주목받고 있습니다. 이 기법은 시스템 또는 애플리케이션의 상태를 "스냅샷(Snapshot)"으로 저장한 후, 해당 상태에서 빠르게 반복 실행하는 방식으로 퍼징을 최적화합니다. 특히 커널, IoT, 임베디드 환경 등 고비용 실행 환경에서 매우 효과적입니다.1. 개념 및 정의Snapshot-Fuzzing은 애플리케이션의 특정 상태를 캡처(snap)하여 해당 지점부터 퍼징 입력을 반복 적용하면서 취약점 여부를 탐색하는 기법입니다. 전통적인 ..

개요클라우드 네이티브 환경에서 경량화, 이식성, 보안성을 동시에 만족하는 실행 모델을 구현하기 위한 방법으로 **WebAssembly(Wasm)**가 주목받고 있습니다. 특히 Wasm 기반의 분산 마이크로서비스 프레임워크인 wasmCloud는 이를 더욱 구조화된 형태로 제공하는데, 그 중심에 있는 것이 바로 Actor Model입니다. wasmCloud Actor Model은 WebAssembly의 경량성과 Actor 패러다임의 격리성과 메시지 기반 통신 구조를 결합하여 확장 가능하고 안전한 서버리스 애플리케이션 환경을 구축하는 핵심 아키텍처입니다.1. 개념 및 정의WasmCloud Actor Model은 각각의 기능 단위를 Actor라는 독립적 실행 단위로 구성하고, Actor 간의 메시지 기반 비동기..

개요디지털 서비스의 고도화와 함께 사용자는 수만에서 수백만으로 늘어나고 있으며, 이에 따라 시스템은 트래픽 급증, 대규모 동시성, 고부하 상황에서도 안정적으로 동작할 수 있어야 합니다. 이때 중요한 것이 바로 분산 성능 테스트입니다. Kraken은 이러한 요구를 해결하기 위해 설계된 확장형 분산 부하 테스트 플랫폼으로, Netflix가 처음 개발해 오픈소스로 공개하였으며, 이후 커뮤니티 중심으로 발전하고 있습니다. Kraken은 컨테이너 기반의 실행 아키텍처와 강력한 분산 제어 기능으로 현실적이고 재현 가능한 성능 검증을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의Kraken은 사용 시나리오를 정의하고 수천~수만 개의 가상 유저(Virtual User)를 분산 환경에서 시뮬레이션할 수 있도록 지원하는 분산 로드 ..

개요디지털 서비스의 빠른 출시가 경쟁력을 결정짓는 시대, 개발자들이 인프라, 배포, 권한 요청 등 비핵심 작업에 많은 시간을 소비하고 있다면 이는 명백한 병목입니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 전략으로 **Developer Self-Service Portal(DSP)**이 주목받고 있습니다. DSP는 개발자가 보안과 거버넌스 아래에서 원하는 리소스를 자율적으로 요청·생성·배포할 수 있도록 해주는 플랫폼이며, DevOps와 Platform Engineering의 핵심 구현체로 떠오르고 있습니다. 본 글에서는 DSP의 구성 요소, 설계 전략, 기대 효과에 대해 정리합니다.1. 개념 및 정의**Developer Self-Service Portal(DSP)**는 개발자가 개발과 운영에 필요한 다양한 리소..

개요기존 칸반(Kanban)은 업무 시각화와 WIP(Work In Progress) 제한을 통해 프로세스 개선과 흐름의 효율을 증진하는 Lean 기반의 대표적인 애자일 실천 기법입니다. 하지만 오늘날 디지털 제품 개발 환경은 단순한 효율 개선을 넘어서, 비즈니스 가치(Outcome) 중심의 우선순위 정렬과 실행이 요구되고 있습니다. 이러한 니즈에 대응해 등장한 것이 바로 **Outcome-Driven Kanban(ODK)**입니다. ODK는 단순한 작업 흐름 중심에서 벗어나, 결과(Outcome) 기반 흐름과 측정 가능한 가치 전달에 초점을 맞춘 차세대 칸반 전략입니다.1. 개념 및 정의**Outcome-Driven Kanban(ODK)**은 전통적인 칸반 보드 상의 "할 일 → 진행 중 → 완료" 구조..