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개요ASPM(Application Security Posture Management)은 클라우드 네이티브 환경에서 발생하는 다양한 보안 요소들을 통합적으로 분석·시각화·관리하여 애플리케이션 전반의 보안 상태(Posture)를 지속적으로 개선하는 최신 보안 접근법이다. 이는 DevSecOps와 연계되어, 개발에서 배포까지 전 과정의 보안 가시성과 조치 능력을 극대화한다.1. 개념 및 정의ASPM은 애플리케이션 전 생애주기(Lifecycle)에 걸쳐 보안 관련 설정, 취약점, 접근 정책, 컴플라이언스 준수 상태 등을 통합적으로 관리하는 보안 프레임워크이다. 기존의 SAST, DAST, SCA와 같은 도구에서 수집된 결과를 하나의 플랫폼에서 통합 분석하여 '보안 상황 인지' 중심의 전략을 가능하게 한다.목적:..

개요Vector Extension for Postgres는 PostgreSQL 데이터베이스에 벡터 연산 기능을 추가하여, 고차원 벡터 검색, 유사도 기반 질의, AI 임베딩 저장 및 질의응답 시스템 등에 활용할 수 있도록 만든 확장 모듈이다. 최근 AI 검색과 추천 시스템의 인기로 인해 PostgreSQL과 같은 범용 DB에서의 벡터 기반 질의 지원이 중요해지고 있다.1. 개념 및 정의Vector Extension은 PostgreSQL에서 벡터 데이터를 컬럼 형태로 저장하고, cosine similarity, L2 distance, inner product 등을 기반으로 한 유사도 검색 기능을 지원하는 확장(extension) 기능이다.목적: PostgreSQL에서 AI 임베딩을 기반으로 유사도 질의 수..

개요Immutable Ledger DB는 기록된 데이터가 수정 불가능하고, 모든 변경 이력이 영구적으로 보존되는 특성을 가진 데이터베이스로, 회계, 금융, 규제 산업에서 데이터 신뢰성과 투명성을 확보하기 위해 사용된다. 블록체인 기술의 핵심 원칙을 기반으로 설계되며, 데이터 위조와 변조 방지를 통해 보안성과 감사 추적 기능을 강화한다.1. 개념 및 정의Immutable Ledger Database는 쓰기 전용(write-only)의 불변 데이터 구조를 가지며, 각 데이터 항목이 암호학적 방식으로 이전 항목과 연결되어 조작을 방지한다. 대부분의 시스템은 체인 구조의 해시 기반 로그 형식을 채택하고 있으며, 중앙집중형 및 분산형 모두 구현 가능하다.목적: 데이터 변경 불가능성 보장 및 감사를 위한 신뢰 기록..

개요Multi-Model DB는 관계형, 문서형, 그래프, 키-값 등 서로 다른 데이터 모델을 하나의 통합된 데이터베이스 시스템에서 동시에 지원하는 아키텍처를 의미한다. 기업의 데이터 활용 요구가 다양해짐에 따라, 복수의 데이터베이스를 개별 운용하지 않고 하나의 플랫폼에서 유연하게 대응할 수 있는 Multi-Model DB가 각광받고 있다.1. 개념 및 정의Multi-Model Database는 서로 다른 유형의 데이터 모델을 하나의 데이터베이스 엔진 내에서 처리할 수 있도록 설계된 DBMS이다. 이를 통해 개발자는 다양한 데이터 구조를 하나의 쿼리 언어와 API로 접근할 수 있다.목적: 데이터 구조 다양성 대응 및 운영 복잡성 축소필요성: 복합 애플리케이션에서 데이터 통합·연동 요구 증가2. 특징 특징..

개요CLIP(Contrastive Language-Image Pretraining)은 OpenAI가 개발한 멀티모달 AI 모델로, 이미지와 텍스트를 동일한 임베딩 공간에서 비교할 수 있도록 학습된 모델이다. 이는 사전학습(pretraining) 방식으로 대규모 이미지-텍스트 쌍을 이용해 학습되어, 다양한 시각적 분류, 검색, 설명 등의 작업에서 탁월한 성능을 보인다.1. 개념 및 정의CLIP은 이미지를 설명하는 텍스트(캡션)와 함께 학습되어, 이미지와 텍스트가 의미적으로 가까운 경우 서로의 임베딩 벡터가 가까워지도록 학습하는 대조 학습(contrastive learning) 기반의 멀티모달 모델이다.목적: 이미지와 텍스트 간 의미적 정렬 학습필요성: 인간처럼 시각과 언어를 연결하는 직관적인 AI 개발2...

개요Visual Question Answering(VQA)는 하나의 이미지와 자연어로 표현된 질문을 입력으로 받아, 해당 질문에 대해 자연어로 답변을 생성하는 인공지능 기술이다. 이는 컴퓨터 비전과 자연어 처리(NLP)를 융합하는 대표적인 멀티모달 AI 과제로, 자율주행, 의료 영상 분석, 교육용 AI, 쇼핑 보조 시스템 등 다양한 분야에서 응용 가능성이 높다.1. 개념 및 정의VQA는 이미지 이해와 질의 분석, 그리고 추론 능력을 결합하여 '이미지를 보고 질문에 답하는 AI'를 구현하는 기술이다. 주어진 질문이 시각적 정보를 요구할 때, 모델은 이미지 내 객체, 색상, 위치, 관계 등을 분석하고 문맥에 맞는 답변을 생성한다.목적: 시각 정보 기반 질의응답 자동화필요성: 이미지 인식만으로 부족한 고차원적..

개요Cartesian Tree는 주어진 수열을 기반으로 구성되는 이진 탐색 트리 구조로, 배열의 순서와 값의 최소(또는 최대) 조건을 동시에 만족하는 이진 트리다. 이는 RMQ(Range Minimum Query), LCA(Lowest Common Ancestor) 등 다양한 알고리즘 문제의 전처리 단계에서 유용하게 사용된다.1. 개념 및 정의Cartesian Tree는 다음 두 가지 성질을 모두 만족하는 트리다:이진 탐색 트리(Binary Search Tree): 노드의 중위 순회가 원래 수열과 일치해야 함힙 속성(Min-Heap 또는 Max-Heap): 부모 노드의 값이 자식보다 작거나 커야 함목적: 값 기반 정렬과 순서 기반 조회를 동시에 처리필요성: RMQ와 같은 문제에서 빠른 질의 처리를 위한 ..

개요Bloomier Filter는 고정된 키-값 맵핑 정보를 매우 적은 공간으로 인코딩하여, 존재하는 키에 대해서는 정확한 값을 반환하고, 존재하지 않는 키에 대해서는 무효값(null 또는 undefined)을 반환할 수 있는 확률적 자료구조이다. 이는 Bloom Filter의 확장 개념으로, 단순한 존재 여부 검사에서 나아가 키에 대응하는 값을 저장하고 검색할 수 있는 구조로 진화했다.1. 개념 및 정의Bloomier Filter는 기존의 Bloom Filter가 제공하지 못하는 '값 조회 기능'을 제공하면서도 공간 효율성을 유지한다. 이를 통해 메모리가 제한된 환경에서도 key-value 쌍에 대한 빠른 접근을 실현할 수 있다.목적: 공간 제약 하에서 키-값 조회가 필요한 애플리케이션 지원필요성: 전..

개요HyperLogLog는 대규모 데이터 집합에서 고유한 원소의 수(카디널리티)를 매우 적은 메모리로 정확하게 추정할 수 있는 확률 기반 알고리즘이다. 빅데이터 환경에서 중복 없이 데이터 개수를 세는 데 효과적이며, Google, Redis, Apache Druid 등 다양한 플랫폼에서 실전 활용되고 있다.1. 개념 및 정의HyperLogLog는 LogLog 알고리즘을 개선한 확률적 데이터 구조로, 해시 함수를 기반으로 입력 원소를 비트 스트림으로 변환하고, 그 중 가장 앞에 나오는 0의 개수를 통해 카디널리티를 추정한다.목적: 메모리 사용 최소화로 정확한 고유 원소 수 추정필요성: 수십억 개 원소의 중복 제거 없이 집계가 필요한 경우2. 특징 특징 설명 비교 대상 고정 메모리 사용수십 KB로 수십억..

개요Suffix Automaton(접미사 오토마톤)은 문자열 내의 모든 부분 문자열(substring)을 표현할 수 있는 최소한의 결정적 유한 상태 기계(Deterministic Finite Automaton, DFA)이다. 특히 문자열 탐색, 패턴 매칭, 중복 서브스트링 계산 등에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 알고리즘 대회 및 컴파일러, 생물정보학 등의 분야에서 널리 활용된다.1. 개념 및 정의Suffix Automaton은 주어진 문자열의 모든 접미사 및 부분 문자열을 상태와 전이로 표현하여, 빠른 문자열 탐색 및 비교 연산을 가능하게 하는 자료구조이다.목적: O(n) 시간 복잡도로 substring 쿼리 처리 가능필요성: 패턴 검색, 중복 검출 등에서 Trie나 Suffix Tree 대비 공간 효율성..

개요Chiplet 3D Stack은 여러 개의 기능별 칩렛(Chiplet)을 3차원으로 수직 적층(3D Stacking)하여 단일 패키지로 통합하는 첨단 반도체 설계 기술이다. 이는 공정 미세화의 한계와 단일 다이(DIE) 규모의 증가에 따른 수율 문제를 해결하면서, 높은 성능과 전력 효율을 동시에 달성할 수 있는 방법으로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Chiplet 3D Stack은 기능별로 분리된 작은 칩(Chiplet)을 TSV(Through-Silicon Via), Micro-bump, Hybrid Bonding 등으로 연결해 3차원 공간에서 통합하는 기술이다.목적: 칩 설계의 유연성 확보 및 고성능/저전력 통합 구현필요성: SoC 단일 다이 공정의 한계 극복 및 패키징 효율 향상2. 특징 특징..

개요Rustyvisor는 안전성과 성능을 중시하는 시스템 프로그래밍 언어인 Rust로 개발된 하이퍼바이저(Hypervisor) 실험 프로젝트다. 이 프로젝트는 교육 목적 및 연구용 가상화 환경 구현을 목표로 하며, Rust 언어 특유의 메모리 안전성과 낮은 오버헤드를 활용하여 소규모 하이퍼바이저의 아키텍처를 실험할 수 있도록 설계되었다.1. 개념 및 정의Rustyvisor는 x86_64 아키텍처 기반으로 작동하며, 기본적인 가상 머신 생성과 CPU 가상화(VMX 또는 SVM 기반)를 지원하는 초경량 하이퍼바이저다.목적: 안전한 하이퍼바이저 개발 실험 및 학습필요성: C 기반 기존 하이퍼바이저의 메모리 취약점 해소 및 Rust 생태계 확장2. 특징 특징 설명 비교 대상 Rust 기반 구현메모리 안전성,..

개요Wi-Fi RTT(Round-Trip Time)는 IEEE 802.11mc 표준에 기반한 거리 측정 기술로, 무선 LAN(Wi-Fi) 환경에서 기기 간의 왕복 시간(RTT)을 측정하여 정확한 거리 데이터를 산출할 수 있도록 한다. GPS의 한계를 보완하며, 특히 실내에서의 위치 기반 서비스(LBS)를 고도화하는 핵심 기술로 각광받고 있다.1. 개념 및 정의Wi-Fi RTT는 스마트폰과 Wi-Fi 액세스 포인트(AP) 간 패킷 왕복 시간(RTT)을 측정하여, 전파 속도를 기반으로 거리를 계산하는 방식이다. 이를 통해 좌표 추정이 가능하며, 다수의 AP와 연계해 실내 측위가 가능해진다.목적: GPS가 제한되는 실내 환경에서 정확한 위치 측정 구현필요성: LBS, 내비게이션, AR 서비스 등의 정밀 측위 ..

개요Segment Routing v6(SRv6)은 IPv6를 기반으로 경로를 정의하고, 전송 네트워크 내에서 다양한 서비스와 트래픽 엔지니어링 기능을 제공하는 차세대 라우팅 기술이다. 특히 Micro-SID(Segment Identifier)는 기존 SID 구조를 보다 세분화하고, 확장성과 효율성을 동시에 확보하는 방식으로, SRv6의 핵심적인 확장 기술로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의SRv6는 IPv6 패킷의 확장 헤더에 경로 정보(Segment)를 삽입하여 네트워크 동작을 정의하며, Micro-SID는 이러한 세그먼트를 작은 단위로 분할한 구조이다.목적: IPv6 기반으로 단순하고 유연한 네트워크 경로 제어 구현필요성: MPLS 대체, 트래픽 엔지니어링, SRv6 SID 공간 확장 및 집약2. 특..

개요EVPN-VXLAN(Ethernet VPN over Virtual Extensible LAN)은 대규모 데이터센터와 클라우드 인프라에서 유연하고 확장 가능한 네트워크 아키텍처를 구현하기 위한 대표적인 오버레이 네트워크 기술이다. 이는 전통적인 L2 네트워크의 한계를 극복하고, 멀티테넌시, 마이크로세그멘테이션, VM 및 컨테이너의 동적 이동성을 지원하는 차세대 네트워크 설계 방식이다.1. 개념 및 정의EVPN-VXLAN은 BGP 기반의 EVPN(Ethernet VPN) 프로토콜을 제어 플레인으로 사용하고, VXLAN(Virtual Extensible LAN)을 데이터 플레인으로 사용하는 하이브리드 아키텍처이다.목적: 대규모 네트워크에서 L2 확장성, L3 통합, 멀티테넌시 지원필요성: L2 브로드캐스트..

개요Server-Driven UI(SDUI)는 사용자 인터페이스(UI)의 구조와 구성 요소를 클라이언트가 아닌 서버에서 정의하고 전달하는 방식의 아키텍처이다. 이 전략은 다양한 플랫폼(웹, iOS, Android 등)에서 일관된 UI 경험을 제공하면서, 앱 업데이트 없이 UI를 실시간으로 수정하거나 배포할 수 있는 유연성을 제공한다. 빠른 실험, 다변화된 사용자 경험, 운영 효율 향상 등에서 높은 효과를 발휘한다.1. 개념 및 정의SDUI는 서버가 화면의 구조, 콘텐츠, 인터랙션 등을 JSON, XML 등의 형태로 클라이언트에 전송하고, 클라이언트는 이를 해석하여 화면을 구성하는 방식이다.목적: UI를 동적으로 제어하고 플랫폼 간 일관성 유지필요성: 앱 스토어 배포 지연, 빠른 A/B 테스트, 기능 실험..

개요Strangler-Fig Migration은 기존 레거시 시스템을 중단 없이 점진적으로 현대화하는 소프트웨어 마이그레이션 전략이다. 이 패턴은 실제 나무인 '스트랭글러 무화과(Strangler Fig)'에서 영감을 받아, 새로운 시스템이 기존 시스템을 점차 대체해 나가는 방식으로 구성된다. 이는 리스크를 최소화하면서도 점진적인 기능 전환을 가능하게 하여, 마이크로서비스나 클라우드 전환 시 널리 활용된다.1. 개념 및 정의Strangler-Fig 패턴은 새로운 코드가 기존 시스템 주위에 배치되고, 시간이 지나면서 기존 구성요소를 대체하거나 폐기하는 방식이다. 초기에는 레거시 시스템과 함께 공존하며, 점차 새로운 구조가 기존 구조를 압도하게 된다.목적: 레거시 시스템의 단계적 교체 및 리스크 완화필요성:..

개요BFF(Backend-for-Frontend)는 프론트엔드 애플리케이션의 요구사항에 최적화된 백엔드 서비스를 별도로 제공하는 아키텍처 패턴이다. 이 접근법은 사용자 경험을 향상시키고, API 호출 최적화 및 개발 생산성 향상에 기여한다. 다양한 클라이언트 환경(웹, 모바일, IoT 등)에 맞춤형 API를 제공함으로써 복잡한 백엔드 로직을 단순화하고 응답 속도 및 데이터 전송 효율성을 높일 수 있다.1. 개념 및 정의BFF는 프론트엔드별로 별도의 백엔드 계층을 두는 방식으로, 각각의 UI 요구사항에 따라 백엔드와 통신을 중개하고 데이터를 가공하여 전달하는 역할을 수행한다.목적: 프론트엔드 개발자 요구사항에 맞춘 유연한 API 제공필요성: 단일 API 계층의 복잡성, 과도한 데이터 전달 문제 해결2. 특..

개요ISO/IEC 21827은 정보 시스템의 보안성을 체계적으로 확보하기 위한 표준 모델로, 조직의 보안 엔지니어링 프로세스 성숙도를 평가하고 개선하는 데 사용된다. SSE-CMM(Security System Engineering - Capability Maturity Model)은 다양한 산업 환경에서 보안 프로세스의 일관성, 반복 가능성, 효율성을 보장하기 위한 글로벌 기준이다.1. 개념 및 정의ISO/IEC 21827은 보안 시스템 엔지니어링 프로세스를 위한 성숙도 모델로서, 프로세스 중심의 보안 품질 개선을 위한 프레임워크를 제공한다. 이는 ISO/IEC 15504(SPICE) 및 CMMI 모델과 유사한 구조를 가지고 있으며, 조직이 보안 관행을 정량적이고 지속적으로 향상시킬 수 있도록 설계되었다..

개요Team Topologies는 빠르게 변화하는 소프트웨어 개발 환경에서 효과적인 팀 구조와 협업 방식을 설계하기 위한 모델이다. 이는 DevOps와 클라우드 네이티브 환경에서 팀의 효율성과 커뮤니케이션 흐름을 최적화하고자 하는 조직에게 강력한 도구로 작용한다.1. 개념 및 정의Team Topologies는 Matthew Skelton과 Manuel Pais가 제안한 조직 설계 프레임워크로, 소프트웨어 시스템의 아키텍처에 맞춰 팀 구조를 설계하는 접근 방식이다. 이 모델은 복잡성을 줄이고, 빠른 전달과 높은 품질을 달성하기 위해 다음 네 가지 팀 유형과 세 가지 상호작용 모드를 정의한다.목적: 소프트웨어 팀 간 의사소통 및 협업 구조의 최적화필요성: DevOps 도입, 클라우드 환경 확산에 따른 팀 경..

개요OSQuery와 FleetDM은 리눅스, 윈도우, 맥OS 등의 엔드포인트 시스템을 SQL 질의 기반으로 관찰하고 관리할 수 있게 해주는 오픈소스 기반 보안 관측 및 관리 플랫폼입니다. OSQuery는 각 엔드포인트에서 실행되는 에이전트이며, FleetDM은 이를 중앙에서 관리하고 실시간으로 수집된 데이터를 조회·정책화·감사할 수 있는 웹 기반 서버 플랫폼입니다. 이를 통해 기업은 실시간 위협 탐지, 정책 위반 모니터링, 자산 가시성 확보, IT 감사 대응 등을 자동화할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 구성 요소 설명 OSQuery엔드포인트에서 SQL 인터페이스를 제공하는 경량 에이전트FleetDM수천 대 OSQuery를 통합 관리할 수 있는 웹 기반 플랫폼Live Query모든 장비에 실시간 SQL..

개요OPAQUE(Oblivious Pseudo-random function (OPRF) and Password-Authenticated Key Exchange)는 서버가 비밀번호를 평문 또는 해시 형태로 보관하지 않고도 안전한 인증을 제공하는 PAKE(Password-Authenticated Key Exchange) 프로토콜입니다. 이는 기존의 비밀번호 기반 인증이 가진 보안 취약점(서버 해킹 시 해시 유출 등)을 제거하고, Zero Knowledge(영지식) 방식으로 비밀번호 유효성을 증명하면서도 양단 간 세션 키를 안전하게 수립할 수 있습니다.1. 개념 및 정의OPAQUE는 비대칭 암호화 + OPRF + PAKE를 결합하여 다음과 같은 인증 구조를 만듭니다:서버는 사용자의 실제 비밀번호를 알 수 없음..

개요Privacy Sandbox Topics API는 Google이 제안한 서드파티 쿠키 없이 사용자의 관심사를 기반으로 맞춤형 광고를 가능하게 하는 브라우저 내장 API입니다. 이는 기존의 **FLoC(Federated Learning of Cohorts)**를 대체하기 위해 등장했으며, 웹 사용자에 대한 익명성과 제어권을 보장하면서도 광고 퍼포먼스를 유지하려는 균형 전략으로, Privacy Sandbox 프레임워크의 핵심 구성 요소 중 하나입니다.1. 개념 및 정의Topics API는 사용자가 방문한 웹사이트의 호스트 도메인 및 콘텐츠를 기반으로 관심사 토픽을 브라우저 로컬에서 추론합니다. 그 후:매주 최대 5개 관심사 토픽을 브라우저에 저장제3자 스크립트가 페이지를 로드할 때 3주치(총 15개) 중..

개요DICE(Device Identifier Composition Engine)는 저사양 임베디드 시스템이나 IoT 디바이스에서도 보안 부팅, 장치 인증, 키 생성 등의 보안 기능을 구현할 수 있도록 설계된 하드웨어 기반 신뢰 실행 모델입니다. Trusted Computing Group(TCG)에서 제안한 경량 보안 아키텍처로, TPM(Trusted Platform Module)이 없는 환경에서도 디바이스 고유 식별자와 보안 파생 키를 생성할 수 있어, 저전력·비용 제한 환경에서의 IoT 보안 표준으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의DICE는 하드웨어 내 보안 영역에서 다음 두 가지를 생성합니다:디바이스 고유 식별자(Unique Device Secret): ROM 또는 eFUSE로부터 유도된 고유 ..

개요Deepfake Detection은 AI 기술로 생성된 조작된 영상, 이미지, 음성 등을 식별하고 차단하기 위한 기술적 접근입니다. Deepfake은 딥러닝 기반 생성모델(GAN, Autoencoder 등)을 통해 사람의 얼굴, 표정, 목소리를 사실처럼 합성할 수 있으며, 이는 보안, 신뢰, 저널리즘, 법률 등 다양한 영역에서 사회적 위협으로 부상하고 있습니다. 이에 따라 이를 자동화된 방법으로 탐지하기 위한 알고리즘과 시스템 연구가 활발히 진행되고 있습니다.1. 개념 및 정의Deepfake은 ‘deep learning + fake’의 합성어로, 실제와 구분하기 어려운 합성 미디어를 생성하는 기술입니다. 이에 대응하는 Deepfake Detection은 다음을 목표로 합니다:합성 콘텐츠와 실제 콘텐츠..

개요Cluster-API(CAPI)는 Kubernetes 네이티브 방식으로 Kubernetes 클러스터 자체의 생성, 업그레이드, 삭제를 선언적 리소스로 관리할 수 있도록 하는 API 프레임워크입니다. 쿠버네티스 클러스터를 쿠버네티스 CRD(Custom Resource Definition)로 정의하고, 컨트롤러가 이를 감시하며 실제 인프라에 반영하는 방식으로 동작합니다. 이를 통해 쿠버네티스 클러스터를 GitOps 및 자동화 파이프라인에 통합할 수 있으며, 다양한 클라우드와 베어메탈 환경에서 일관된 클러스터 관리를 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의Cluster-API는 Kubernetes 리소스를 통해 클러스터를 관리할 수 있도록 추상화된 컨트롤 플레인입니다:클러스터를 CRD로 정의 (Cluster, ..

개요Policy-as-Code(PaC)는 인프라, 애플리케이션, 배포 파이프라인에 적용되는 보안, 권한, 거버넌스 정책을 선언적 코드로 정의하고 자동으로 평가 및 적용하는 접근 방식입니다. 이는 수동 검토나 문서 기반 정책을 대체하며, CI/CD 파이프라인, 쿠버네티스 클러스터, 클라우드 인프라 등에서 지속적 정책 준수와 감사 가능성을 보장합니다. 대표적인 도구로는 Open Policy Agent(OPA), Rego, HashiCorp Sentinel, Kyverno, AWS SCP 등이 있습니다.1. 개념 및 정의Policy-as-Code는 정책을 사람이 아닌 시스템이 이해하고 실행할 수 있도록 머신 판독 가능한 형식으로 정의하며, 다음 특징을 가집니다:정책은 코드와 함께 저장소에 버전 관리 가능자동화..

개요Edge-KV는 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 또는 엣지 컴퓨팅 환경에서 초저지연으로 전 세계에 분산된 상태 데이터를 저장하고 접근할 수 있게 해주는 Key-Value 기반 데이터 저장소입니다. Akamai, Cloudflare, Fastly 등 엣지 플랫폼 사업자들이 각각의 Edge-KV를 제공하고 있으며, 이는 서버리스 애플리케이션, 엣지 함수(Edge Functions), 엣지 워커(Workers) 등과 결합하여 지연 없는 사용자 경험과 글로벌 일관성을 동시에 추구하는 데 사용됩니다.1. 개념 및 정의Edge-KV는 엣지 위치에서 실행되는 코드(Edge Function)와 함께 사용되는 분산형 Key-Value Store로, 다음과 같은 특징을 가집니다:가까운 엣지 노드에서 읽기 가능 → 저지연..

개요Materialized View Logs(MVL)는 데이터베이스에서 **물리화된 뷰(Materialized View, MV)**의 동기화를 최적화하기 위해 원본 테이블의 변경 사항을 추적하는 로그 테이블입니다. MVL은 특히 MV를 Fast Refresh 모드로 업데이트할 때 필요한 정보만 빠르게 찾아 반영할 수 있도록 해주며, **전체 테이블 스캔 없이도 효율적인 증분 갱신(incremental update)**이 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의Materialized View는 질의 결과를 디스크에 저장해 놓은 뷰로, 성능 향상을 위해 자주 사용됩니다. MVL은 다음과 같은 구조적 목적을 가집니다:원본 테이블의 DML(Insert/Update/Delete) 변경 사항을 기록MV Fast Refr..

개요Raft는 Paxos보다 이해하기 쉬우면서도 동일한 안전성과 일관성을 제공하는 분산 합의 알고리즘입니다. 핵심 목적은 여러 노드(서버)로 구성된 시스템에서 하나의 일관된 로그(log)를 유지하면서도, 노드 장애나 네트워크 분할 상황에서도 안전하고 가용한 상태를 유지하는 것입니다. 2014년 Diego Ongaro와 John Ousterhout의 논문 "In Search of an Understandable Consensus Algorithm"을 통해 소개되었으며, 현재 etcd, Consul, RethinkDB, CockroachDB 등에서 널리 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의Raft는 총 세 가지 핵심 하위 프로토콜로 구성됩니다:리더 선출(Leader Election)로그 복제(Log Repl..