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Cardinality Estimation Metric

개요Cardinality Estimation은 데이터베이스 쿼리 옵티마이저가 실행 계획을 수립할 때 사용하는 핵심 통계 기법입니다. 이는 특정 열(column)에 존재하는 고유(distinct) 값의 수를 예측하여, 조인 방식, 인덱스 사용 여부, 버퍼 사이즈 등 다양한 성능 결정 요소에 영향을 미칩니다. Cardinality Estimation Metric은 이러한 예측의 정확성과 오류율을 측정하여 시스템 성능 최적화에 기여합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의테이블 컬럼 내 고유한 값의 수를 예측하는 통계 기반 메트릭DISTINCT 값 추정목적실행 계획 최적화를 위한 데이터 분포 정보 제공비용 기반 쿼리 최적화 모델과 연계필요성부정확한 cardinality는 잘못된 실행 계획으로 이어짐성..

Data Contracts

개요Data Contracts는 데이터 생산자(Producer)와 소비자(Consumer) 간의 신뢰성과 품질을 보장하기 위해 명시적으로 정의하는 "계약"입니다. 이는 데이터 스키마, 품질, SLA, 변경 정책 등을 사전에 명문화하여, 데이터 품질 저하, 의사소통 문제, 예기치 못한 장애를 예방할 수 있게 해주는 협업 프레임워크입니다. 데이터 중심 조직에서 데이터 품질 문제를 시스템적으로 해결하기 위한 핵심 도구로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터 생산자와 소비자 간의 스키마, 품질, SLA 등을 명시한 계약 문서기술적 계약 + 조직적 약속 포함목적데이터 변경 시 영향 범위를 최소화하고 신뢰 기반 협업 구축품질 보장, 장애 예방필요성데이터 파이프라인 확산에 따라 품질 이..

Bitemporal SQL

개요Bitemporal SQL은 데이터베이스 시스템에서 'Transaction Time(거래 시간)'과 'Valid Time(유효 시간)' 두 가지 시간 축을 동시에 관리할 수 있는 기능을 제공하는 SQL 표준 기반 기술입니다. 이 기술은 법적 감사, 규제 대응, 복잡한 변경 이력 관리 등 고신뢰성 데이터 추적이 필요한 산업에서 매우 중요하게 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의트랜잭션 시간과 유효 시간을 분리하여 데이터의 실제 상태와 등록/삭제 시점을 동시 관리하는 방식ANSI SQL:2011에서 정의됨목적변경된 데이터의 과거/현재/미래 상태까지 정확하게 재현과거 이력 복원, 미래 계획 가능필요성단일 시간축으로는 정확한 이력 분석이 불가함금융, 헬스케어, 공공기관 등 필수 적용 분야 ..

GraphQL Federation

개요GraphQL Federation은 여러 개의 독립된 GraphQL 마이크로서비스(Schema)를 하나의 통합된 GraphQL API로 조합해주는 아키텍처 방식입니다. 각 서비스가 자신의 스키마와 리졸버를 유지하면서, 통합 게이트웨이를 통해 마치 하나의 API처럼 외부에 제공할 수 있어 확장성과 유지보수성이 크게 향상됩니다. 이는 특히 대규모 분산 시스템에서 API 관리를 단순화하는 데 매우 효과적입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의여러 GraphQL 마이크로서비스를 하나의 API로 통합하는 방안Apollo Federation이 대표 사례목적모놀리식 GraphQL 서버의 복잡성 해소 및 마이크로서비스 확장성 확보경량 API 게이트웨이 구현 가능필요성도메인별 독립 서비스 유지 + 클라이언..

Jobs-to-Be-Done (JTBD) Framework

개요Jobs-to-Be-Done(JTBD) 프레임워크는 고객이 제품이나 서비스를 '구매하는 이유'를 단순한 기능적 니즈가 아닌, 그들이 '달성하고자 하는 목적(Job)'의 관점에서 분석하는 이론입니다. 기존의 고객 세분화나 페르소나 기반 분석보다 더 실질적인 동기와 맥락을 파악할 수 있어 제품 기획, UX 설계, 마케팅 전략 수립에 매우 유용하게 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의고객이 해결하고자 하는 특정 문제 또는 목적을 중심으로 제품의 가치를 정의하는 이론Clayton Christensen 제안목적고객의 '진짜 니즈'를 파악하여 솔루션을 개선기능적/정서적/사회적 Job 모두 포함필요성기존 고객 분석은 '누구'에 집중했으나 JTBD는 '왜'에 집중문제 중심 사고에 적합고객은 제품이..

Progressive Rollouts

개요Progressive Rollouts는 애플리케이션 또는 기능 업데이트를 전체 사용자에게 한 번에 배포하지 않고, 소규모 사용자 그룹부터 점진적으로 확장해 나가는 배포 방식입니다. 이러한 점진적 배포는 서비스 안정성을 높이고, 문제가 발생했을 때 빠르게 롤백할 수 있는 유연성을 제공합니다. DevOps, MLOps, SRE(사이트 신뢰성 엔지니어링) 환경에서 핵심 전략으로 사용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의기능/애플리케이션을 점진적으로 배포하여 안정성 확보Canary, Blue-Green, Feature Flag 방식 포함목적오류 최소화 및 빠른 피드백 확보전체 장애 방지 및 고객 경험 개선필요성복잡한 서비스 구조에서 리스크 최소화점점 증가하는 사용자 환경 대응단순한 배포 ..

AIOps Event Correlation Graph (ECG)

개요AIOps Event Correlation Graph (ECG)는 인공지능 기반 IT 운영(AIOps) 환경에서 발생하는 수많은 이벤트의 인과관계를 자동으로 분석하고 시각화하여, 운영 효율성과 문제 해결 속도를 극대화하는 도구입니다. 전통적인 수작업 분석 방식에서 벗어나 머신러닝을 통해 실시간 이벤트 상관관계를 도출하는 ECG는 현대 IT 인프라 운영의 핵심 구성 요소로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의AIOps 환경에서 이벤트 간 상관관계를 그래프로 표현한 기술AI 기반 분석 엔진 활용목적복잡한 이벤트 흐름의 인사이트 확보 및 자동 대응MTTD/MTTR 단축 목표필요성대규모 IT 인프라에서 수십만 건의 이벤트 실시간 분석스케일 확장성 필수기계학습 기반의 이벤트 필터링과 ..

Event Correlation Graph (ECG)

개요Event Correlation Graph (ECG)는 시스템 및 네트워크에서 발생하는 다양한 이벤트 간의 인과관계와 연관성을 시각적으로 표현하여, 복잡한 문제의 원인 파악과 이상 탐지를 가능하게 해주는 분석 도구입니다. ECG는 보안 관제, 장애 분석, 로그 분석 등의 영역에서 주요하게 활용되며, 대규모 시스템 운영에 있어 핵심적인 인사이트를 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의이벤트 간 연관성을 그래프로 시각화한 분석 기법노드-엣지 모델 기반목적이벤트 발생 원인 추적 및 패턴 분석원인-결과 구조 이해 용이필요성로그 폭증 환경에서 자동화된 인과관계 분석수작업 분석의 한계 극복이벤트 간의 시간적/논리적 관계를 규명함으로써 보다 빠르고 정확한 원인 분석이 가능해집니다.2. 특징특징설명..

Feature Store 2.0

개요AI 시스템에서 모델의 성능을 결정짓는 핵심 요소는 데이터의 품질과 일관성입니다. 특히 머신러닝 모델이 요구하는 전처리된 피처(feature) 데이터의 생성, 관리, 재사용을 체계화하기 위한 인프라가 바로 Feature Store입니다. 최근 등장한 Feature Store 2.0은 단순 저장소 역할을 넘어, 온라인-오프라인 동기화, 실시간 피처 파이프라인, 엔드투엔드 MLOps 통합을 지원하는 진화된 형태로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Feature Store 2.0은 AI/ML 시스템에서 피처의 생성부터 저장, 배포, 버전관리, 실시간 제공까지 지원하는 차세대 피처 관리 플랫폼입니다. 기존의 Feature Store 1.0이 주로 배치 학습 기반의 정적 피처 저장소였다면, 2.0은 스트리밍..

Counterfactual Explainer

개요AI의 결정은 때로 **“왜 이 결정을 내렸는가?”**보다 **“어떻게 했으면 결과가 달라졌는가?”**에 대한 질문으로 귀결됩니다. 이러한 사용자 중심의 설명 요구를 충족시키는 것이 바로 **Counterfactual Explanation(반사실 설명)**입니다. 특히 고신뢰 의사결정이 필요한 금융, 의료, 법률 등에서는 Counterfactual Explainer를 통해 AI의 판단을 투명하게 이해하고, 사용자 피드백 기반 개선까지 이어지는 **설명 가능한 AI(XAI)**의 핵심 도구로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Counterfactual Explainer는 현재 입력값(input)이 아닌, 결과(label)를 변화시키는 가장 최소한의 입력 변경을 제시하여 모델의 결정 경계를 설명하는 기..

Active Learning Loop

개요AI 모델의 성능을 좌우하는 것은 결국 데이터의 질과 양입니다. 하지만 대규모 라벨링은 시간과 비용이 많이 드는 작업으로, 특히 데이터 라벨링 리소스가 제한된 상황에서 효율적인 학습 전략이 필요합니다. 이를 해결하는 핵심 접근 방식이 바로 Active Learning Loop입니다. 이 기법은 모델이 학습 도중 라벨링이 필요한 '가치 높은' 데이터를 선별하여 사람에게 요청하고, 이를 다시 학습에 반영하는 반복적 폐쇄 루프 구조를 취합니다.1. 개념 및 정의Active Learning Loop는 모델이 반복적으로 불확실하거나 정보성이 높은 샘플을 선택하여 라벨링 요청을 하고, 그 결과를 모델에 다시 반영함으로써 데이터 효율성과 학습 성능을 동시 향상시키는 기법입니다. 라벨링 비용이 높은 분야(의료, 법..

SRI(Subresource Integrity)

개요웹 개발에서 CDN(Content Delivery Network)을 통해 외부 JavaScript, CSS 등의 리소스를 로드하는 방식은 일반화되어 있습니다. 그러나 이러한 외부 리소스는 해커의 공격 표적이 될 수 있으며, 무단 수정 시 사용자에게 악성 코드가 배포될 위험이 있습니다. 이를 방지하기 위한 핵심 기술이 바로 **Subresource Integrity(SRI)**입니다. SRI는 리소스의 무결성을 보장함으로써 웹 페이지의 신뢰성을 높이고 보안을 강화하는 역할을 합니다.1. 개념 및 정의**Subresource Integrity(SRI)**는 웹 페이지에서 외부 리소스를 로드할 때, 해당 리소스의 해시값(SHA256, SHA384, SHA512 등)을 HTML 태그에 명시함으로써, 실제 로..

CSP v3(Content Security Policy Level 3)

개요웹 애플리케이션이 점점 복잡해지고, 다양한 외부 스크립트와 리소스를 포함하게 되면서, **스크립트 인젝션(XSS)**을 비롯한 콘텐츠 관련 보안 위협이 증가하고 있습니다. 이를 방지하기 위한 핵심 웹 보안 기술 중 하나가 바로 **Content Security Policy(CSP)**입니다. 그중 CSP v3는 최신 보안 위협과 개발자 요구를 반영해 등장한 **강화된 콘텐츠 보안 정책의 최신 사양(Level 3)**으로, 더욱 유연하고 정교한 리소스 제어가 가능합니다.1. 개념 및 정의**CSP(Content Security Policy)**는 브라우저가 로드 및 실행할 수 있는 콘텐츠의 출처를 제어하는 HTTP 응답 헤더 또는 태그 기반 정책입니다. CSP v3는 이전 버전(CSP v1, v2)의..

Dolthub

개요데이터 중심의 시대, 개발자와 분석가들은 버전 관리와 협업을 위해 Git과 같은 도구를 코드에 활용하고 있습니다. 그러나 정작 데이터 자체를 Git처럼 효율적으로 버전 관리하고 협업할 수 있는 플랫폼은 부족했습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 Dolthub입니다. Dolthub는 데이터를 Git처럼 버전 관리할 수 있도록 지원하는 오픈소스 SQL 데이터베이스 Dolt의 중앙 허브로, 협업과 데이터 이력 관리, 포크/풀리퀘스트 기반 워크플로우를 데이터에 적용할 수 있는 차세대 플랫폼입니다.1. 개념 및 정의Dolthub는 Dolt 데이터베이스를 GitHub처럼 웹 기반으로 관리하고 공유할 수 있는 플랫폼입니다. Dolt는 MySQL 호환의 SQL 데이터베이스이면서 Git의 버전 컨트롤 기능(..