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개요Service Mesh Interface(SMI)는 다양한 서비스 메시 구현체 간의 공통된 기능을 정의하는 쿠버네티스(Kubernetes) 기반의 표준화된 인터페이스 사양이다. SMI는 서비스 메시 간 벤더 종속을 줄이고, 트래픽 정책, 텔레메트리, 권한 관리 등을 일관된 방식으로 선언하고 통합할 수 있도록 지원한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의쿠버네티스 환경에서 트래픽 제어, 관찰성, 정책 설정을 위한 서비스 메시 표준 API 사양주관Microsoft 주도, CNCF Sandbox 프로젝트로 참여목표Istio, Linkerd, Consul 등 서비스 메시 구현체 간의 공통 API 제공SMI는 서비스 메시 도입을 쉽게 하고, 특정 벤더에 대한 의존성을 줄이기 위해 설계되었다.2. 특징특징설명기..

개요LLMOps는 LLM(Large Language Models) 기반 애플리케이션을 개발, 배포, 모니터링, 최적화하는 전체 수명 주기를 관리하는 운영 프레임워크이다. 기존 MLOps의 확장된 개념으로, LLM 특유의 대규모 파라미터, 프롬프트 관리, 레이턴시 대응, 평가 지표 등의 요구를 반영한다. GenAI 시대의 AI 운영 패러다임으로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의LLM 기반 시스템의 훈련, 배포, 프롬프트 관리, 성능 모니터링 등을 포함하는 엔드투엔드 운영 체계목적LLM 서비스 품질 보장, 비용 효율화, 사용자 경험 최적화구성 범위프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, 캐시, 보안·감사, A/B 테스트 등 포함LLMOps는 단순 모델 배포를 넘어서, 대규모 모델 특화 운영 자동화에..

개요ISO/IEC 24028은 인공지능(AI) 시스템의 신뢰성(Trustworthiness)을 확보하기 위한 리스크 기반 접근과 설계 원칙을 제시하는 국제 표준 가이드라인이다. AI의 투명성, 공정성, 보안성, 안정성 등을 체계적으로 평가하고 설계 단계에서부터 이를 고려하도록 하는 것이 핵심이다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의인공지능 시스템의 신뢰성을 확보하기 위한 품질 속성 및 리스크 요소를 정의한 ISO/IEC 가이드라인제정기관ISO/IEC JTC 1/SC 42 (AI 국제 표준 기술위원회)적용 대상정부, 기업, AI 개발 조직, 평가기관 등ISO/IEC 24028은 'AI 시스템이 얼마나 안전하고 예측 가능하며 책임 있는 방식으로 동작하는가'에 대한 판단 기준을 제공한다.2. 특징특징설명기존 ..

개요Secrets Scanning은 소스코드, 구성파일, 로그 등에 포함된 API 키, 비밀번호, 토큰 등의 민감 정보(Secrets)를 자동으로 탐지하고 차단하는 보안 기법이다. Git 기반 협업이 일반화된 현대 개발 환경에서, 무심코 커밋된 비밀 값이 보안 사고로 이어질 수 있어, 예방 차원에서 필수적인 보안 관행으로 자리 잡고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의코드 저장소 및 파일에서 노출된 민감 정보를 탐지하고 경고하는 자동화 보안 기법목적인증 정보 유출 예방, 사고 발생 전 조기 대응탐지 대상API 키, 클라우드 인증서, DB 비밀번호, OAuth 토큰, SSH 키 등GitHub, GitLab, Bitbucket 등은 자체적인 Secrets Scanning 기능을 내장하고 있으며, 사전 ..

개요OpenFeature는 다양한 피처 플래그(Feature Flag) 시스템 간의 상호 운용성과 표준화를 지원하는 오픈소스 SDK로, 클라우드 네이티브 시대에 유연하고 공급자 독립적인 플래그 관리를 가능하게 한다. CNCF(Cloud Native Computing Foundation) 산하에서 관리되며, 베타 수준 이상의 프로젝트로 안정성과 확장성이 검증되었다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의다양한 피처 플래그 공급자와 통합되는 플러그인 기반의 오픈소스 플래그 관리 SDK목적벤더 종속 없는 플래그 관리, 통합 API 제공, 운영 일관성 확보적용 환경마이크로서비스, 클라우드 네이티브 앱, 모바일/웹 앱 등 전반OpenFeature는 기존 LaunchDarkly, Flagsmith, Unleash 등과..

개요Database-as-Code(DaC)는 데이터베이스 스키마, 설정, 마이그레이션 작업 등을 코드화하여 버전 관리, 자동화, 협업을 가능하게 만드는 현대적인 데이터베이스 운영 패러다임이다. 이는 Infrastructure-as-Code(IaC)의 철학을 데이터베이스 영역에 적용한 것으로, DevOps 및 GitOps 문화를 데이터 스택에 자연스럽게 연결해준다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터베이스 구성요소를 코드로 선언하고 Git 등의 형상관리 시스템으로 버전 관리하는 접근 방식목적스키마 변경의 예측 가능성, 협업성, 이력 관리 강화적용 범위데이터베이스 스키마, 테이블 정의, 뷰, 인덱스, 마이그레이션 스크립트 등코드 기반으로 데이터베이스 상태를 선언함으로써, 사람의 실수나 수동 변경을 방지..

개요Machine Native Design은 인간 디자이너가 아닌 '머신(기계)'이 생성, 최적화, 진화시키기 위한 전제 하에 설계되는 디자인 접근 방식이다. 전통적인 '사람을 위한 설계(Human-Centric Design)'에서 탈피해, AI 모델, 컴파일러, 3D 프린터, 생성 모델 등이 직접 이해·처리할 수 있도록 구조화된 디자인을 지향한다. 이는 특히 생성 AI, AI 에이전트, 자동화 시스템과의 통합성이 중요한 시대에 각광받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의인간이 아닌 기계(AI/모델/시스템)의 이해 및 실행 효율을 중심으로 설계되는 패러다임핵심 대상LLM, 생성 AI, 물리 시뮬레이터, 디지털 트윈, GPU 연산기반 알고리즘 등목적기계가 해석·변환·학습하기 최적화된 데이터 및 시스..

개요Earned Schedule(ES)은 전통적인 EVM(Earned Value Management) 기법의 일정 예측 한계를 극복하고, 프로젝트 일정 성과를 보다 정확하게 평가하기 위해 개발된 확장 기법이다. EV 기반의 금전적 성과 분석에 '시간'을 연결하여 프로젝트 지연, 진행 속도, 일정 회복 가능성 등을 정량적으로 측정할 수 있게 한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Earned Value를 시간 기반으로 해석해 프로젝트의 일정 성과를 측정하는 방법목적SPI 지수의 일정 한계를 보완하고, 실제 일정 대비 진도율을 정량화배경전통 EVM의 SPI는 프로젝트 말기에 왜곡되는 문제 발생ES는 EV와 PV의 관계를 일정 축에서 재해석해 프로젝트의 'Earned Time'을 구한다.2. 특징특징설명전통..

개요OGSM은 Objective(목표), Goal(정량 목표), Strategy(전략), Measure(성과 측정지표)로 구성된 전략 실행 프레임워크다. 기업, 팀, 개인이 비전이나 전략적 방향성을 구체화하고 실행 가능한 항목으로 분해하여 관리할 수 있도록 돕는다. 단순한 계획 수립이 아닌, 실행력 강화와 측정 가능성 확보에 중점을 둔다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의조직의 전략을 목표, 수치, 실행 전략, 성과 지표로 구조화하는 전략 수립 프레임워크핵심 목적전략의 실행 가능성과 측정 가능성을 동시에 확보활용 분야기업 전략, 부서 OKR, 개인 성과 관리 등 다양한 경영 환경OGSM은 1960년대 일본 기업에서 기원하여 글로벌 기업들이 널리 채택하고 있다.2. 특징특징설명기존 프레임워크와 차이점단순..

개요LangGraph는 LangChain 생태계에서 파생된 오픈소스 그래프 기반 오케스트레이션 프레임워크로, 복잡한 LLM 애플리케이션을 상태 기반(Stateful) 워크플로우로 구성할 수 있도록 설계되었다. LangChain의 모듈성과 ReAct, AutoGPT 등의 전략을 흡수하여, 다양한 경로로 분기되고 순환되는 언어 모델 응답 흐름을 시각적으로 정의하고 제어할 수 있는 것이 특징이다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의LLM 기반 에이전트 워크플로우를 유한 상태 머신(Finite State Machine) 및 다중 분기 그래프로 설계 및 실행하는 프레임워크목적복잡한 언어 모델 호출 흐름을 안정적이고 투명하게 구성생태계LangChain 통합, LangSmith 연동, Python SDK 중심Lang..

개요Materialize는 기존 배치 중심 데이터 웨어하우스의 한계를 극복하고, SQL을 사용하여 실시간 스트리밍 데이터를 처리할 수 있도록 설계된 현대적 스트리밍 분석 플랫폼이다. PostgreSQL과 호환되는 인터페이스를 제공하며, 복잡한 실시간 쿼리를 선언적 SQL로 작성하고 지속적으로 최신 결과를 유지하는 것이 가능하다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Kafka, CDC 등 스트리밍 소스로부터 데이터를 수신하고, SQL로 지속적인 쿼리 실행 결과를 제공하는 시스템목적낮은 지연 시간의 스트리밍 분석을 SQL로 간편하게 구현기술 기반differential dataflow, Timely Dataflow 기반 incremental view maintenanceMaterialize는 스트리밍을 SQL ..

개요Data Product Lifecycle Canvas는 데이터 중심 조직이 데이터를 단순 자산이 아닌 ‘제품(Product)’으로 바라보고, 그 생애주기를 전략적으로 관리하기 위해 활용하는 프레임워크이다. 도메인 중심 데이터 설계, 제품 관리 원칙, 소비자 중심 가치 전달을 통합한 이 캔버스는 Data Mesh와 함께 현대적 데이터 아키텍처의 핵심 도구로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터 제품의 기획, 설계, 구현, 운영, 폐기까지 전 생애주기를 시각적으로 정의하는 설계 도구목적데이터 소비자 중심의 설계 및 가치 실현 극대화필요성데이터 품질, 거버넌스, 소유권의 명확화 및 책임 관리 강화데이터를 제품처럼 설계하고 운영함으로써, 재사용성과 신뢰성을 높이는 것이 핵심이다.2. 특징..