ITPE * JackerLab

Saga Pattern

개요Saga 패턴은 마이크로서비스 아키텍처에서 데이터 일관성을 유지하기 위한 분산 트랜잭션 처리 전략입니다. 전통적인 2단계 커밋(Two-Phase Commit)의 복잡성과 결합도를 피하고, 각 서비스가 독립적으로 자신의 로컬 트랜잭션을 실행하고 상호 간 보상(Compensation) 방식으로 롤백을 구현함으로써 장애 복원력과 유연성을 높이는 설계 방식입니다.1. 개념 및 정의Saga Pattern은 하나의 트랜잭션을 여러 마이크로서비스의 로컬 트랜잭션 시퀀스로 분할하여 관리하고, 중간에 실패 시 이전 단계에 대해 보상 트랜잭션을 수행하는 구조입니다.Atomicity 보장 방식: 전체 실패 시 보상 트랜잭션으로 논리적 롤백일관성 처리 방식: Eventually Consistent (최종적 일관성)주요 유..

Bulkhead Pattern

개요Bulkhead Pattern은 마이크로서비스 및 클라우드 네이티브 시스템에서 **장애 격리(Failure Isolation)**를 통해 전체 시스템의 연쇄적인 실패를 방지하는 설계 전략입니다. 이름은 선박의 격벽 구조(Bulkhead)에서 유래되었으며, 하나의 컴포넌트 또는 서비스의 실패가 다른 영역에 영향을 주지 않도록 논리적으로 격리하여 **시스템의 복원력(Resilience)**을 높이는 데 초점을 둡니다.1. 개념 및 정의Bulkhead Pattern은 서비스를 여러 격리된 파티션으로 분할하여 하나의 파티션에 문제가 생겨도 전체 시스템이 다운되지 않도록 구성하는 마이크로서비스 아키텍처 패턴입니다.유래: 선박이 침수될 경우 일부 구획만 물에 잠기게 하여 전체 침몰 방지목적: 하나의 서비스, 스..

Circuit Breaker Pattern

개요Circuit Breaker는 마이크로서비스와 분산 시스템에서 일시적인 장애나 실패가 전체 시스템으로 확산되는 것을 방지하기 위한 보호 메커니즘입니다. 서비스 간 호출 실패가 반복될 경우 자동으로 해당 요청을 차단하거나 우회하여, 리소스 고갈, 장애 도미노, 응답 지연 등을 미연에 방지합니다.1. 개념 및 정의Circuit Breaker Pattern은 전기 회로의 차단기처럼, 오류가 임계치를 넘으면 요청 경로를 끊고 일정 시간 후 재시도하는 방식으로, 시스템의 회복성을 높이는 설계 패턴입니다.유형: Closed → Open → Half-Open 상태 전이주요 기능: 실패 감지, 자동 차단, 재시도 관리적용 위치: 서비스 간 API 호출, DB 연결, 외부 연동 등2. 상태 전이 모델 상태 설명 ..

Lean Value Stream Mapping(VSM)

개요Lean Value Stream Mapping(VSM)은 린(Lean) 사고방식의 핵심 도구로, 제품 또는 서비스가 고객에게 전달되기까지의 전체 흐름(Flow)을 시각화하고 분석하여 낭비 요소를 식별하고 개선하기 위한 방법입니다. 제조업에서 시작되어 현재는 소프트웨어 개발, DevOps, 서비스 운영, 병원 등 다양한 산업으로 확장되며, 프로세스 최적화 및 디지털 전환 전략에도 필수 요소로 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의**Value Stream Mapping(VSM)**은 고객에게 가치를 전달하는 데 필요한 **모든 활동(가치 활동 + 낭비 활동)**을 시각적으로 표현한 프로세스 지도입니다.목적: 전체 가치 흐름을 파악하고 병목/낭비 제거형태: 현재 상태(Current State) → 미래 상..

CALMS 모델

개요CALMS 모델은 DevOps 조직의 문화를 기술, 프로세스, 자동화, 리스크, 지표 등 다양한 관점에서 종합적으로 진단하고 개선 방향을 제시하기 위한 DevOps 평가 및 실행 프레임워크입니다. **Culture(문화), Automation(자동화), Lean(린 사고), Measurement(측정), Sharing(공유)**의 다섯 가지 핵심 요소로 구성되며, DevOps 성숙도 평가 및 변화관리 전략 수립 시 널리 활용됩니다.1. 개념 및 정의CALMS는 DevOps 실천 조직이 갖춰야 할 핵심 역량을 다섯 개의 영역으로 나눈 모델입니다. 단순한 도구나 자동화가 아니라, 사람과 프로세스, 기술과 문화 전반의 균형 있는 변화를 추구하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 요소 정의 주요 질문 Cult..

TOGAF(The Open Group Architecture Framework) ADM(Architecture Development Method)

개요TOGAF(The Open Group Architecture Framework)의 핵심은 ADM(Architecture Development Method)입니다. TOGAF ADM은 기업이 비즈니스와 IT 전략을 정렬하고 전사적 아키텍처(Enterprise Architecture)를 계획, 설계, 구현, 관리할 수 있도록 돕는 체계적인 프로세스 기반 프레임워크입니다. 전 세계적으로 널리 사용되는 EA 표준으로, 공공, 금융, 제조 등 다양한 산업에서 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의**ADM(Architecture Development Method)**는 TOGAF의 핵심 절차로, 아키텍처 생애주기를 8단계의 순환적 프로세스로 정의합니다. 각 단계는 연속적이며 반복 가능하도록 설계되어 있어, 변화..

Zero-Touch Provisioning(ZTP)

개요Zero-Touch Provisioning(ZTP)는 네트워크 장비(스위치, 라우터, 방화벽 등)를 수동 설정 없이 자동으로 구성할 수 있는 기술로, 현장 설치 시 관리자 개입 없이 초기 설정, 소프트웨어 설치, 구성 파일 배포를 자동화합니다. ZTP는 대규모 네트워크 운영에서 시간 절약, 오류 감소, 보안 강화에 기여하는 핵심 자동화 전략으로 자리 잡고 있습니다.1. 개념 및 정의**ZTP(Zero-Touch Provisioning)**는 장비를 네트워크에 연결했을 때, 장비가 자동으로 부팅 후 중앙 서버에서 필요한 설정 정보를 받아 초기화, 구성, 등록 작업을 자동으로 수행하는 프로비저닝 방식입니다.핵심 목표: 사람 손이 닿지 않는(Zero-Touch) 자동 설정적용 장비: L2/L3 스위치, 라..

Progressive Delivery

개요Progressive Delivery는 기능을 모든 사용자에게 일괄 배포하는 대신, 선별된 사용자 그룹에 점진적으로 배포하여 성능과 안정성을 검증하며 확장하는 소프트웨어 배포 전략입니다. 이는 Continuous Delivery의 확장 개념으로, 롤아웃 속도를 제어하고 리스크를 줄이며, 피드백 기반으로 배포 여부를 결정할 수 있는 현대적인 접근 방식입니다.1. 개념 및 정의Progressive Delivery는 피처 롤아웃을 소규모에서 시작해 점진적으로 전체 사용자에게 확대하며 배포의 신뢰성과 민첩성을 확보하는 전략입니다.기반 개념: Feature Flag + Traffic Shifting + Observability핵심 목표: 빠른 피드백 수집, 안전한 롤백, 실시간 모니터링주요 수단: Canary..

Lakehouse Architecture

개요Lakehouse Architecture는 데이터 레이크(Data Lake)의 확장성과 유연성과, 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)의 구조화·신뢰성·고성능 분석 기능을 결합한 차세대 통합 분석 아키텍처입니다. 데이터 사일로를 해소하고, 단일 저장소에서 배치·스트리밍·ML 분석까지 아우를 수 있도록 설계되어, 현대적인 데이터 엔지니어링의 핵심 모델로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Lakehouse Architecture는 구조화/반구조화/비구조화 데이터를 데이터 레이크에 저장하면서도, 데이터 웨어하우스 수준의 신뢰성과 쿼리 성능을 제공하는 통합 아키텍처입니다.기반 기술: 클라우드 오브젝트 스토리지 + 오픈 포맷 (예: Parquet, Delta, Iceberg)데이터 통합: 단일 위치..

TinyML

개요TinyML은 수 밀리와트 수준의 마이크로컨트롤러(MCU)에서 머신러닝 모델을 실행할 수 있도록 설계된 기술입니다. 이 기술은 센서에서 수집된 데이터를 로컬에서 즉시 처리하고 의사결정까지 수행할 수 있는 초경량 AI 접근 방식으로, 엣지 컴퓨팅, IoT, 웨어러블, 스마트 홈/팩토리 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의**TinyML(Tiny Machine Learning)**은 1mW 이하의 전력에서 동작하는 소형 디바이스에 최적화된 머신러닝 모델과 실행 환경을 의미합니다. 주요 목표는 에너지 효율성과 응답 속도 확보이며, 이를 위해 모델 경량화, 최적화된 런타임, 하드웨어 가속 등이 함께 고려됩니다.처리 위치: 클라우드가 아닌 디바이스 자체 (on-device infere..

LoRA (Low-Rank Adaptation)

개요LoRA(Low-Rank Adaptation)는 거대 언어 모델(LLM)의 파라미터 전체를 학습하지 않고, 선형 계층의 변화만을 저차원(low-rank) 행렬로 분리해 효율적으로 학습하는 파인튜닝 방식입니다. 이 접근법은 저비용·저메모리·빠른 수렴이라는 장점으로 인해 최근 ChatGPT, LLaMA, Alpaca 등 다양한 LLM 파인튜닝에 널리 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의LoRA는 기존 모델의 가중치 는 고정하고, 추가 학습 가능한 **저랭크 행렬 A, B (Rank 핵심 아이디어: 학습 시 weight를 직접 업데이트하는 대신, 저차원 변화만 추가로 학습동결 전략: 기존 모델의 가중치는 그대로 고정적용 위치: 주로 Transformer의 Attention 또는 FFN 선형 계층2. 구조 ..

Vision Transformer(ViT)

개요Vision Transformer(ViT)는 자연어 처리에서 뛰어난 성능을 보인 트랜스포머(Transformer) 구조를 이미지 처리에 도입한 혁신적인 딥러닝 모델입니다. 기존 CNN 기반 모델들과 달리, 이미지를 패치 단위로 분할하고 이를 토큰으로 처리하여, 시각적 정보를 글로벌 컨텍스트 기반으로 학습합니다.1. 개념 및 정의**ViT(Vision Transformer)**는 이미지를 고정된 크기의 패치로 나눈 후, 각 패치를 임베딩하여 순서가 있는 토큰 시퀀스로 변환한 뒤 트랜스포머 인코더에 입력하는 방식의 이미지 분류 아키텍처입니다.기반 기술: Transformer Encoder (Self-Attention 기반)등장 배경: CNN의 지역적 특성과 한계를 극복, 글로벌 관계 학습주요 논문: Do..

Count-min Sketch

개요Count-min Sketch는 데이터 스트림에서 요소의 출현 빈도를 공간 효율적으로 추정할 수 있는 확률적 데이터 구조입니다. 특히 실시간 로그 분석, 트래픽 모니터링, 키워드 카운팅과 같은 빅데이터 환경에서 메모리 사용을 최소화하면서 근사적인 카운팅 결과를 빠르게 제공합니다.1. 개념 및 정의**Count-min Sketch(CMS)**는 여러 개의 해시 함수와 이중 배열 구조를 활용해 각 항목의 빈도를 추정하는 구조입니다. 오류가 허용되는 대신, 메모리 효율과 속도를 극대화한 것이 특징입니다.설계자: Cormode & Muthukrishnan (2005)자료구조 구성: d × w 크기의 카운터 배열 + d개의 해시 함수입력 모델: 데이터 스트림 환경 (insert-only or turnstile..

KD-Tree(K-Dimensional Tree)

개요KD-Tree(K-Dimensional Tree)는 다차원(K차원) 데이터에서 효율적인 검색을 가능하게 하는 공간 분할 기반의 이진 탐색 트리입니다. 특히 2D/3D 공간 탐색, 최근접 이웃 검색(Nearest Neighbor Search), 범위 질의(Range Query) 등에 최적화되어 있어 컴퓨터 그래픽스, 머신러닝, 로보틱스 등에서 널리 활용됩니다.1. 개념 및 정의KD-Tree는 K차원 데이터를 표현하기 위한 **이진 분할 트리(Binary Space Partitioning Tree)**입니다. 각 노드는 하나의 축을 기준으로 데이터를 이진 분할하며, 축은 트리의 깊이에 따라 반복적으로 선택됩니다.차원 기반 트리: 트리 깊이 d에서 분할 축은 d mod k로 결정구성 원리: 중간값 기준으로..

Fibonacci Heap

개요Fibonacci Heap은 그래프 알고리즘에서 중요한 역할을 하는 우선순위 큐 구현 구조로, 특히 Decrease-Key, Merge 연산에서 탁월한 이론적 성능을 보이는 자료구조입니다. 이름은 노드 수가 피보나치 수열을 따르는 구조적 특성에서 유래하며, Dijkstra, Prim 알고리즘의 이론적 시간 복잡도를 낮추는 데 핵심 역할을 합니다.1. 개념 및 정의Fibonacci Heap은 연결 리스트 기반의 느슨한 구조로 구성된 **최소 힙(min heap)**이며, 여러 개의 트리를 루트 리스트로 구성하고 lazy 방식으로 병합 및 삽입을 처리합니다.창시자: Fredman과 Tarjan (1984)특징: 느슨한 균형 유지, 지연된 구조 조정(lazy consolidation)용도: 최단 경로 탐색..

Splay Tree

개요Splay Tree는 자주 접근하는 노드를 루트로 끌어올려 접근 성능을 최적화하는 자가 조정형(Self-adjusting) 이진 탐색 트리입니다. 특별한 균형 기준 없이, 최근 접근 노드를 우선시하며 트리 구조를 동적으로 재조정하는 방식으로, 캐시 성능을 높이고 평균 연산 시간을 줄이는 데 효과적입니다.1. 개념 및 정의Splay Tree는 1985년 Sleator와 Tarjan에 의해 제안된 트리 자료구조로, 검색·삽입·삭제 연산 시 해당 노드를 루트로 끌어올리는(Splay) 과정을 통해 접근 성능을 개선합니다.목적: 자주 접근되는 노드를 빠르게 찾기 위한 트리 구조 최적화특징: 별도의 균형 조건 없이도 amortized O(log n) 성능 보장구조: 이진 탐색 트리의 변형 형태2. 연산 구조Sp..

DDR(Double Data Rate) 시리즈

개요DDR(Double Data Rate) 시리즈는 범용 DRAM 메모리 기술의 대표 표준으로, PC, 서버, 모바일, 임베디드 시스템까지 다양한 플랫폼에서 컴퓨팅 성능과 메모리 효율을 결정하는 핵심 요소입니다. DDR1부터 최신 DDR5까지, 각 세대는 속도, 용량, 전력 효율, 구조적 안정성 등에서 꾸준히 진화하며 IT 인프라의 중심 기술로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의DDR DRAM 시리즈는 클럭당 2회 데이터를 전송하는 동기식 DRAM 기술이며, 세대가 거듭될수록 데이터 전송 속도와 전력 효율, 에러 보정 기능 등이 강화되고 있습니다.기반 표준: JEDEC 표준 기반전송 방식: Clock Edge 기반 Double Rate 전송주요 응용: CPU 메모리, 서버 DIMM, 노트북/모바일 LP..

HBM(High Bandwidth Memory) 시리즈

개요HBM(High Bandwidth Memory) 시리즈는 TSV(Through-Silicon Via) 기반 3D 스택 DRAM 기술로, 고대역폭과 낮은 지연 시간, 높은 전력 효율을 특징으로 합니다. HBM1부터 최신 HBM3E까지, 세대별 발전을 거듭하며 AI, HPC, 그래픽, 네트워크 장비 등 다양한 고성능 시스템에 적용되고 있습니다. 본 글에서는 각 HBM 세대의 특징, 기술 변화, 활용 환경을 정리합니다.1. 개념 및 정의HBM 시리즈는 기존 DDR DRAM 구조와 달리, 메모리 다이를 수직으로 적층하고 인터포저를 통해 프로세서와 근접 연결하는 방식의 고성능 메모리입니다. 병렬성이 극대화된 구조로 인해, 대역폭과 전력 효율이 매우 뛰어난 것이 특징입니다.기반 기술: TSV, 인터포저(CoWo..

HBM vs DDR

개요HBM(High Bandwidth Memory)과 DDR(Double Data Rate) 시리즈는 모두 시스템 메모리로 활용되지만, 설계 목적과 구조, 성능 특성에서 큰 차이를 보입니다. HBM은 초고속·고대역폭 연산에 특화된 3D 스택형 메모리이며, DDR 계열은 범용 시스템과 서버 중심의 직렬 DRAM 기술입니다. 본 글에서는 HBM과 DDR 시리즈의 기술적 차이점, 진화 과정, 적용 환경을 상세히 비교합니다.1. 개념 및 정의 항목 HBM (High Bandwidth Memory) DDR (Double Data Rate SDRAM) 정의TSV 기반 3D 스택 고대역폭 메모리병렬 버스 기반 범용 DRAM 메모리목적GPU, AI, HPC 고속 연산용PC, 서버, 모바일 범용 메모리배치 방식칩 근..

DDR5(Double Data Rate 5)

개요DDR5(Double Data Rate 5)는 기존 DDR4 대비 성능과 효율성을 대폭 향상시킨 차세대 DRAM 메모리 표준으로, PC, 서버, AI, 클라우드 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경에 최적화되어 있습니다. 메모리 대역폭과 용량이 크게 향상되어, 멀티코어 CPU와 고속 연산을 위한 필수 인프라로 자리매김하고 있습니다.1. 개념 및 정의DDR5는 JEDEC(Joint Electron Device Engineering Council)에서 제정한 DRAM 메모리 규격의 5세대 버전으로, 데이터 전송 속도, 채널 구조, 전력 효율 등에서 기존 DDR4를 크게 개선하였습니다.목적: 고속 연산 환경에서 데이터 병목을 줄이고 시스템 효율 극대화필요성: CPU 코어 수 증가, AI/ML 데이터 증가, 메모..

HBM3(High Bandwidth Memory 3)

개요HBM3(High Bandwidth Memory 3)는 기존 DRAM 기술을 뛰어넘는 초고속, 고대역폭, 저전력 메모리 기술로서, AI, 고성능 컴퓨팅(HPC), 그래픽 처리, 데이터센터 분야의 차세대 워크로드를 위한 핵심 메모리로 부상하고 있습니다. HBM3는 JEDEC 표준 기반으로, HBM2E 대비 대역폭과 용량이 획기적으로 향상되었으며, GPU 및 DPU, AI 가속기에 통합되어 높은 연산 성능을 실현합니다.1. 개념 및 정의HBM3는 다층 3D TSV(Through-Silicon Via) 스택 구조를 기반으로 하는 고성능 DRAM 인터페이스 기술입니다. 메모리 다이를 수직으로 적층하고, 초고속 인터페이스를 통해 프로세서에 밀착 배치함으로써 기존 DDR 기반 메모리보다 수배 높은 대역폭을 제공..

NVSwitch

개요NVSwitch는 NVIDIA가 설계한 고속 GPU 인터커넥트 스위치로, 복수의 GPU를 단일 시스템 내에서 **풀 메쉬(Fully Connected Topology)**로 연결하여 고속 데이터 전송을 실현하는 핵심 기술입니다. 기존 NVLink보다 더욱 확장성 있고, 고대역폭 연결이 가능해 AI 모델 학습, HPC, 클라우드 데이터센터 환경에서 핵심적 역할을 수행합니다.1. 개념 및 정의NVSwitch는 NVIDIA의 고성능 스위칭 ASIC으로, 다수의 GPU를 고속으로 상호 연결하여 마치 하나의 통합 메모리 공간처럼 작동할 수 있도록 지원하는 장치입니다.목적: GPU 간 병렬 작업에서 발생하는 대역폭 병목 해결필요성: AI, 시뮬레이션, 과학계산 등에서 메모리 공유 및 대규모 연산 처리 가속화기반..

NVLink

개요NVLink는 NVIDIA가 개발한 고속 GPU 인터커넥트 기술로, GPU 간 및 GPU-CPU 간 대역폭과 효율성을 획기적으로 향상시키는 것을 목표로 합니다. 기존의 PCIe 인터페이스의 한계를 극복하고, 대규모 병렬 컴퓨팅 환경에서 탁월한 성능을 발휘하며, AI, HPC(High Performance Computing), 데이터센터 환경에서 핵심적인 역할을 합니다.1. 개념 및 정의NVLink는 NVIDIA GPU 및 CPU 간의 고대역폭, 저지연의 직렬 인터커넥트 기술입니다. 멀티 GPU 환경에서 더 빠른 메모리 공유와 동기화가 가능하도록 설계되어, 데이터 병목을 최소화하고 GPU 간 협업 처리를 원활하게 해줍니다.목적: PCIe 대비 높은 대역폭을 제공하여 GPU 간 병렬 작업 최적화필요성: ..