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Actor Model

개요멀티코어 환경과 분산 시스템이 일반화된 현대 소프트웨어 개발에서 **Actor Model(액터 모델)**은 안정적이고 확장 가능한 병렬 처리를 가능하게 하는 핵심 개념으로 주목받고 있습니다. 이 모델은 비동기 메시지 전달을 기반으로 하여, 공유 메모리 없이도 안정적인 상태 관리와 동시성 제어가 가능하게 합니다. Erlang, Akka, Microsoft Orleans 같은 다양한 플랫폼과 언어에서 채택되고 있으며, 고가용성 시스템 개발에 효과적입니다.1. 개념 및 정의Actor Model은 1973년 Carl Hewitt가 제안한 동시성(concurrency) 프로그래밍 모델로, 모든 계산 단위를 '액터(Actor)'라는 독립적인 객체로 정의합니다. 액터는 다음과 같은 3가지 동작만 수행할 수 있습니..

SAFe(Scaled Agile Framework) 6.0 Flow Acceleration

개요2023년 발표된 SAFe(Scaled Agile Framework) 6.0은 디지털 전환과 복잡한 시스템 개발 환경에 적합한 최신 애자일 확장 프레임워크입니다. 특히 Flow Acceleration(흐름 가속) 개념은 조직 전반의 **가치 흐름(Value Stream)**을 극대화하고 병목 현상을 줄이는 핵심 전략으로 주목받고 있습니다. 이 글에서는 SAFe 6.0에서 강조하는 Flow 가속의 구성, 적용 기술, 장점, 실무적 고려사항 등을 종합적으로 소개합니다.1. 개념 및 정의Flow Acceleration은 SAFe 6.0의 새로운 전략으로, 가치 흐름(Value Stream) 내의 **흐름 지표(Flow Metrics)**를 측정·개선하여 제품 또는 서비스를 더 빠르게 제공할 수 있도록 지원..

Holacracy

개요전통적인 위계 중심의 조직 구조에서 벗어나, 구성원의 자율성과 역할 기반 운영을 극대화한 새로운 경영 모델로 주목받는 것이 바로 'Holacracy(홀라크라시)'입니다. 이 모델은 빠르게 변화하는 경영 환경과 수평적 소통이 요구되는 디지털 시대에 적합한 조직 구조로, 특히 스타트업과 혁신 기업을 중심으로 도입이 확산되고 있습니다.1. 개념 및 정의Holacracy는 조직 내 전통적인 관리자와 직책의 개념을 제거하고, 역할(Role) 중심의 자율적인 조직 운영을 지향하는 분산형 의사결정 프레임워크입니다. 2007년 미국 Ternary Software에서 처음 도입되었으며, 이후 Zappos, David Allen Company 등에서 실제로 운영되었습니다. 각 구성원은 역할 단위로 업무를 수행하며, 전..

Spotify Squad-Tribe Model

개요Spotify는 기존의 애자일 프레임워크를 확장하고 자체적인 조직 모델을 도입해 높은 자율성과 협업 문화를 달성했습니다. 바로 'Spotify Squad-Tribe Model'입니다. 이 모델은 빠르게 변화하는 소프트웨어 환경에 맞춰 유연하고 효율적인 팀 운영을 가능하게 하며, 글로벌 IT 조직뿐 아니라 다양한 산업군에서 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의Spotify Squad-Tribe Model은 소프트웨어 개발에서 민첩성과 자율성을 극대화하기 위해 고안된 조직 구조입니다. 이 모델은 애자일 개발 방법론을 기반으로, 작고 자율적인 팀(Squad), 이들을 묶는 그룹(Tribe), 기능 중심의 가로 조직(Chapter), 관심사를 중심으로 한 커뮤니티(Guild)로 구성됩니다. 2012년 Hen..

Deepfake Audio Detection

개요최근 인공지능(AI)의 발전으로 인해 텍스트, 이미지, 영상뿐 아니라 음성도 정교하게 위조할 수 있는 '딥페이크 오디오(Deepfake Audio)' 기술이 빠르게 확산되고 있습니다. 이로 인해 보이스피싱, 허위정보 유포, 사기 등의 보안 위협이 커지고 있으며, 이를 방지하기 위한 '딥페이크 오디오 탐지 기술'이 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다.1. 개념 및 정의**딥페이크 오디오 탐지(Deepfake Audio Detection)**는 인공지능(AI)이나 딥러닝 기반으로 합성된 음성을 식별하고 구별하는 기술입니다. 딥페이크 오디오는 실제 인물의 음성을 학습시켜 동일한 목소리로 임의의 문장을 생성할 수 있으며, 이는 범죄나 사회적 혼란을 유발할 수 있습니다. 따라서 이 기술은 보안, 저널리즘, 금융 ..

TPM(Trusted Platform Module) 2.0 vs Pluton

개요TPM(Trusted Platform Module)과 Pluton은 모두 시스템의 부팅 무결성, 디바이스 인증, 암호키 보호 등을 제공하는 하드웨어 기반 보안 기술입니다. TPM 2.0은 표준화된 독립 칩 형태로 수년간 사용되어 왔으며, Pluton은 Microsoft가 설계한 SoC 내장형 보안 코프로세서로 최신 Windows 디바이스에 통합되고 있습니다. 본 글에서는 두 기술의 아키텍처, 기능, 보안성, 확장성 측면에서 차이점을 분석합니다.1. 개념 및 정의 항목 TPM 2.0 Pluton 정의TCG(Trusted Computing Group) 표준 보안 모듈Microsoft + AMD/Intel/Qualcomm 공동 설계 보안 엔진형태메인보드에 부착된 별도 칩CPU 다이 내부에 내장된 코어주..

PCIe(Peripheral Component Interconnect Express) 6.0

개요PCIe(Peripheral Component Interconnect Express)는 CPU, GPU, 메모리, 스토리지 등의 시스템 구성 요소 간 고속 데이터 전송을 위한 표준 인터페이스입니다. 2022년 발표된 PCIe 6.0은 이전 세대 대비 2배의 속도인 64 GT/s(기가 전송/초), 최대 **256 GB/s(양방향 x16 기준)**의 대역폭을 제공하며, AI, HPC, 클라우드, 서버 등 초고속 데이터 처리가 필요한 환경에서 핵심 인프라로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의PCIe 6.0은 64 GT/s 전송속도, PAM4 인코딩, 플로우 제어 단어(FLIT) 기반 전송을 채택한 고속 직렬 통신 인터페이스 표준입니다.목적기하급수적으로 증가하는 데이터 수요에 대응할 고대..

CXL 4.0 (Compute Express Link 4.0)

개요CXL(Compute Express Link)은 CPU, GPU, DPU, 메모리 등 다양한 컴퓨팅 리소스를 고속·저지연으로 연결하기 위한 차세대 고속 인터커넥트 기술입니다. 2023년 발표된 CXL 4.0은 PCIe 6.0 기반의 물리 계층을 활용하여 **64 GT/s(기가 전송/초)**의 전송 속도와 향상된 메모리 공유 기능을 제공하며, 메모리 디바이스 간의 풀링(Pooling), 캐시 일관성(Coherency) 등을 한층 더 진화시킨 업계 최신 버전입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의CXL은 이기종 컴퓨팅 리소스 간 고속 연결과 메모리 일관성 유지 기능을 제공하는 오픈 인터커넥트 표준입니다.목적CPU 중심 구조에서 탈피하여 메모리 확장성 및 이기종 협업 가속필요성AI/ML, HPC에서 메..

K3s

개요K3s는 Rancher Labs에서 개발한 초경량 Kubernetes 배포판으로, 개발자용 로컬 클러스터, IoT 및 엣지 컴퓨팅 환경에 적합하도록 최적화된 설계를 가지고 있습니다. CNCF에 기증되어 오픈소스로 운영되며, 설치가 간단하고 실행에 필요한 리소스가 적어, 기존 Kubernetes(K8s) 대비 빠른 구동과 낮은 시스템 요구사항을 자랑합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의K3s는 512MB RAM, 단일 바이너리로 실행 가능한 경량화된 Kubernetes 클러스터 구현체입니다.목적저사양 장비에서도 Kubernetes를 손쉽게 실행하고 관리필요성표준 K8s는 엣지 디바이스, 테스트 환경에서 과도한 리소스를 요구K3s는 ‘5 less’ — Less Memory, CPU, Ops, Dis..

개요OpenSearch Vector Engine(OVE)은 OpenSearch에 내장된 벡터 기반 검색(ANN: Approximate Nearest Neighbor)을 고속, 고정확도로 수행할 수 있도록 설계된 벡터 검색 전용 엔진입니다. 대규모 텍스트, 이미지, 코드, 오디오 등 임베딩된 데이터의 유사도 기반 검색에 특화되어 있으며, LLM 기반 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처의 핵심 구성 요소로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의OpenSearch Vector Engine은 벡터 임베딩 기반의 유사 검색 기능을 제공하는 OpenSearch의 통합 검색 모듈입니다.목적텍스트·이미지 등 임베딩된 벡터 간 근접 유사도를 빠르고 정확하게 검색필요성..

개요Streaming DB는 정적 데이터를 대상으로 하는 전통적인 RDBMS와 달리, 연속적으로 발생하는 실시간 데이터를 처리·분석·저장하는 데이터베이스 시스템입니다. IoT 센서, 실시간 사용자 이벤트, 금융 거래, 로그 스트림 등 고속·고빈도 데이터에 적합하며, Kafka, Pulsar 등의 메시지 브로커와 통합되어, 지연 없이 SQL 기반 실시간 질의 처리를 수행합니다. Flink, Materialize, RisingWave, ksqlDB 등이 대표적입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Streaming DB는 스트림 형태의 데이터에 대해 SQL 또는 DSL 기반 연속 질의를 수행하며, 결과를 실시간으로 갱신하는 데이터베이스입니다.목적이벤트가 발생하는 즉시 분석과 반응을 가능하게 하여, 의사결..

개요Materialize는 정형 SQL 쿼리를 통해 스트리밍 데이터를 지속적이고 실시간으로 질의 가능한 고성능 스트리밍 데이터베이스입니다. Postgres 호환 SQL을 그대로 사용하면서도 Kafka, Debezium, S3 등 다양한 실시간 데이터 소스로부터 입력을 받고, 복잡한 JOIN과 집계 연산을 수 밀리초 내에 처리할 수 있는 **물리적 뷰(Materialized View)**를 자동으로 지속 업데이트합니다. 기존의 배치 기반 ETL 및 스트리밍 처리의 복잡성을 줄이는 획기적인 접근 방식입니다.1. 개념 및 정의항목설명정의Materialize는 SQL로 작성된 쿼리를 지속적 뷰로 유지하여, 소스 데이터가 변경될 때마다 뷰 결과를 자동으로 최신 상태로 반영하는 실시간 스트리밍 DB입니다.목적스트리..

개요LSM-Tree(Log-Structured Merge-Tree)는 디스크 기반 저장 장치에서 쓰기(write) 성능을 극대화하기 위해 설계된 트리 기반 자료구조입니다. RocksDB, LevelDB, Cassandra 등 다양한 NoSQL·NewSQL 시스템에서 채택되고 있으며, 로그 형태의 쓰기 버퍼와 다단계 정렬·병합(Merge) 구조를 활용하여 쓰기 집약형 워크로드에 특화된 성능을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의LSM-Tree는 메모리 상에 로그처럼 데이터를 기록한 후, 주기적으로 디스크에 정렬된 트리 형태로 병합하는 계층형 트리 아키텍처입니다.목적랜덤 쓰기를 순차 쓰기로 변환하여 디스크 I/O 병목을 해소함필요성기존 B-Tree 계열은 쓰기 성능 한계 및 디스크 IOPS 문제 ..

개요FIM(Fill-In-the-Middle) Pre-training은 기존의 왼쪽-오른쪽(LM-style) 언어 모델 학습 방식과 달리, 텍스트의 중간을 채우는 학습 방식으로, 자연스러운 문맥 삽입 능력을 향상시키기 위한 사전학습 기법입니다. 코드 자동완성, 문장 편집, 함수 보완 등에서 특히 효과적이며, GitHub Copilot과 같은 코드 생성 모델에서 그 유용성이 입증되었습니다. FIM은 텍스트 조각을 “prefix, middle, suffix”로 분리하여 모델이 middle을 예측하도록 훈련합니다.1. 개념 및 정의항목설명정의FIM은 텍스트 시퀀스를 중간 삽입 방식으로 학습하여, Prefix와 Suffix 사이에 적절한 Middle을 생성하도록 모델을 훈련하는 사전학습 기법입니다.목적중간 문장..

개요LongNet은 Microsoft Research Asia가 2023년 발표한 초장기 시퀀스 대응 Transformer 모델로, **선형 시퀀스 확장성(linear scalability)**과 최대 1백만 토큰 이상의 입력 처리가 가능한 구조를 실현한 최신 아키텍처입니다. 기존 Transformer는 self-attention의 O(N²) 연산 비용으로 인해 시퀀스가 길어질수록 비효율이 커지는데, LongNet은 dilated attention 메커니즘을 활용하여 O(N) 복잡도를 달성하고도 강력한 표현력을 유지합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의LongNet은 dilated attention을 기반으로 self-attention 연산의 복잡도를 줄이면서도 긴 문맥을 처리할 수 있는 Trans..

개요FlashAttention은 GPU 메모리 대역폭을 효율적으로 활용하여 Transformer 모델의 Attention 연산을 빠르고 정확하게 수행할 수 있도록 설계된 메모리 최적화 기반의 고속 어텐션 알고리즘입니다. 기존의 Softmax Attention 구현 방식은 쿼리-키-값 연산 시 많은 중간 메모리를 생성하고 이를 반복적으로 읽고 쓰는 비효율적인 구조였으나, FlashAttention은 이 과정을 최소화하여 큰 시퀀스 길이에서도 속도와 정확성을 유지할 수 있도록 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의FlashAttention은 CUDA 기반 커널을 활용하여 attention score와 softmax 계산을 메모리 낭비 없이 수행하는 고속 알고리즘입니다.목적Transformer의 memo..

개요Mo’s Algorithm은 범위 쿼리(range query)를 다수 처리해야 하는 상황에서 전체 쿼리를 오프라인으로 정렬한 후 슬라이딩 윈도우 기법을 이용해 효율적으로 처리하는 알고리즘입니다. 주로 수열에서의 구간 합, distinct 수, 빈도 등 다양한 누적 정보 질의 문제에 사용되며, 쿼리 수가 많고 온라인 처리가 불가능할 때 유용합니다. 쿼리 순서를 정렬하여 윈도우 이동량을 줄이는 것이 핵심 전략입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Mo’s Algorithm은 쿼리들을 sqrt(n) 블록 단위로 정렬한 후, 슬라이딩 윈도우로 범위 연산을 최적화하는 오프라인 쿼리 처리 알고리즘입니다.목적범위 쿼리 문제에서 쿼리 이동량을 줄여 성능 향상필요성쿼리 수(Q)가 많고, 데이터 크기(N)에 따라 ..