ITPE * JackerLab

개요STRIDE는 마이크로소프트에서 개발한 위협 모델링(Threat Modeling) 프레임워크로, 시스템 개발 초기에 예상 가능한 보안 위협을 식별하고 대응 전략을 수립하기 위한 구조화된 분석 기법이다. STRIDE는 Spoofing, Tampering, Repudiation, Information Disclosure, Denial of Service, Elevation of Privilege의 여섯 가지 위협 범주를 기준으로 보안 취약점을 분류한다.1. 개념 및 정의STRIDE는 각 위협 범주에 해당하는 질문과 공격 시나리오를 통해 아키텍처 수준에서 발생 가능한 보안 위협을 사전에 모델링하고 설계 단계에서 예방 조치를 도출하는 방식이다. 분류 설명 예시 S - Spoofing사용자 또는 시스템의 ..

개요Mutation-Score Indicator(MSI)는 소프트웨어 테스트의 효과성과 신뢰성을 측정하는 정량적 지표로, '뮤테이션 테스트(Mutation Testing)' 결과를 기반으로 테스트 코드의 결함 탐지 능력을 수치화한 값이다. 기존의 커버리지 지표가 단순 실행 여부를 기준으로 삼는 데 비해, MSI는 테스트가 실제로 오류를 잡아낼 수 있는지를 평가함으로써 보다 깊이 있는 테스트 품질 진단이 가능하다.1. 개념 및 정의MSI는 테스트 코드가 실제 결함(의심되는 코드 변형)을 얼마나 잘 탐지할 수 있는지를 평가한다. 코드에 의도적인 변형(뮤턴트)을 가하고, 테스트가 해당 변형을 감지하여 실패하면 해당 뮤턴트는 '살해(killed)'된 것으로 간주된다. MSI는 다음과 같이 정의된다:공식: MSI..

개요Four Keys DevOps Metrics는 Google DORA(DevOps Research and Assessment) 팀이 제시한 소프트웨어 개발 및 운영 팀의 성과를 측정하기 위한 4가지 핵심 지표이다. 이 지표는 배포 빈도, 변경 리드 타임, 변경 실패율, 서비스 복구 시간의 네 가지 항목으로 구성되며, DevOps 도입 조직이 기술적 우수성과 비즈니스 민첩성을 동시에 확보하는 데 중요한 역할을 한다.1. 개념 및 정의Four Keys는 DevOps 성숙도를 평가하고 개선 방향을 제시하기 위한 정량적 메트릭으로, 개발 프로세스의 효율성과 안정성을 동시에 측정한다. 각 지표는 팀의 속도와 품질, 대응력을 종합적으로 판단할 수 있도록 설계되었다. 지표 설명 핵심 질문 Deployment F..

개요VLA(Value-at-Risk for IT)는 금융 분야의 VaR(Value-at-Risk) 개념을 IT 환경에 적용한 모델로, 특정 IT 시스템, 프로젝트 또는 서비스에 내재된 리스크가 비즈니스 가치에 미치는 잠재적 손실을 정량적으로 평가하는 방법이다. VLA는 리스크를 정성적 수준이 아닌 금전적 손실로 전환하여 우선순위 및 투자 판단 기준으로 사용된다.1. 개념 및 정의VLA는 '어떤 IT 자산 또는 서비스가 특정 기간 내에 일정 확률로 얼마만큼의 가치 손실(Risk Value)을 유발할 수 있는가?'를 수치화한 개념이다. 주로 다음과 같은 구조로 계산된다:공식: VLA = 발생 확률 x 손실 영향도 (금액화)예를 들어, 서버 다운이 연간 10% 확률로 발생하고, 1회 발생 시 1억 원의 손실이..

개요CD3(Cost of Delay Divided by Duration)는 제품 및 프로젝트 우선순위를 정할 때 사용하는 Lean 기반 의사결정 도구로, 어떤 작업이 지연될 경우 발생하는 손실(Cost of Delay, CoD)을 예상 소요 시간(Duration)으로 나누어 가치 대비 시간 효율이 높은 항목부터 우선순위를 부여하는 방식이다. 특히 Agile, SAFe, Kanban 등에서 경제적 의사결정 기준으로 활용된다.1. 개념 및 정의CD3는 Cost of Delay(지연 비용)를 Duration(작업 소요 시간)으로 나눈 점수를 기준으로 작업 우선순위를 정하는 방식이다. 이 프레임워크는 '가장 큰 가치를 가장 빨리 전달하는 것'을 목표로 하며, 주관적 판단보다 수치 기반의 경제적 가치 평가로 객관..

개요A3 Problem-Solving Report는 Lean 경영 및 TPS(Toyota Production System)에서 비롯된 문서 기반 문제 해결 방법으로, A3 용지(297mm x 420mm)에 문제의 정의부터 분석, 대안 도출, 실행 계획, 결과 검토까지 체계적으로 시각화해 표현하는 방식이다. 한 장의 문서로 팀 내 커뮤니케이션을 단순화하고, 논리적인 사고 흐름을 구조화할 수 있어 다양한 산업과 조직에서 널리 사용된다.1. 개념 및 정의A3 보고서는 단순 보고서 형식을 넘어서, 문제 해결 과정을 단계별로 정리하고 이해관계자 간 합의를 이끌어내는 도구다. 문서 하나에 모든 핵심 내용을 담되, 각 항목은 PDCA 사이클(Plan-Do-Check-Act) 원칙에 기반하여 정리되며, 실제 문제와 근..

개요RASCI-V Matrix는 프로젝트 관리와 조직 운영에서 각 역할의 책임과 권한을 명확히 정의하기 위한 도구로, 'Responsible(책임)', 'Accountable(최종 책임)', 'Support(지원)', 'Consulted(자문)', 'Informed(통보)', 'Verifier(검증)'의 여섯 가지 역할을 기준으로 역할 분담을 체계화한다. 기존 RACI 매트릭스의 확장형으로, 특히 IT 프로젝트, DevOps, 규제 준수 업무에서 유용하다.1. 개념 및 정의RASCI-V는 작업(Task)별로 관련된 인물/조직의 역할과 책임을 매트릭스 형태로 정의하여, 업무 누락이나 중복, 혼선을 예방하는 책임 관리 도구다. 기존의 RACI에 ‘Support(S)’와 ‘Verifier(V)’를 추가함으로써..

개요MLSecOps(Machine Learning Security Operations)는 머신러닝 시스템의 개발, 배포, 운영 단계 전반에 걸쳐 보안 리스크를 식별하고, 지속적으로 대응하기 위한 보안 중심 운영 전략이다. 이는 DevSecOps의 개념을 AI/ML 시스템에 확장 적용한 형태로, 데이터 보안, 모델 공격 방어, 무결성 검증, 정책 준수 등을 아우르는 통합적인 보안 프레임워크다.1. 개념 및 정의MLSecOps는 머신러닝 모델과 데이터 파이프라인의 보안을 위해 MLOps에 보안(Security)을 통합한 운영 철학이다. 데이터 수집부터 모델 훈련, 배포, 모니터링, 폐기까지 전 과정에 보안 관점의 자동화된 검증, 정책 적용, 탐지 및 대응 체계를 구축하는 것을 목표로 한다.2. 특징 항목 ..

개요Model Cards는 AI 및 머신러닝 모델의 기능, 한계, 윤리적 고려사항, 사용 권장 시나리오 등을 정형화된 형식으로 문서화한 정보 카드다. Google AI의 연구진이 제안한 이 개념은 AI 모델의 신뢰성, 투명성, 공정성, 안전성 등을 확보하기 위한 표준적 접근 방식으로, 모델 배포 및 활용 과정에서 발생할 수 있는 오해, 남용, 리스크를 사전에 방지하고자 한다.1. 개념 및 정의Model Cards는 AI/ML 모델의 메타데이터를 중심으로 모델 개발자, 사용자, 이해관계자에게 모델의 특성과 의도를 명확히 전달하는 문서이다. 주로 JSON, Markdown, PDF 형식으로 제공되며, 각 모델에 대한 사양, 훈련 데이터 정보, 성능 지표, 한계, 윤리적 고려사항, 사용 권장/비권장 사례 등이..

개요GRC-as-Code는 Governance(거버넌스), Risk(위험관리), Compliance(규제 준수)를 코드로 정의하고 관리함으로써, DevSecOps 및 클라우드 네이티브 환경에 맞는 정책 일관성과 자동화된 통제를 실현하는 접근 방식이다. 이는 전통적인 수작업 기반 GRC 관리의 복잡성과 비효율성을 극복하며, 실시간 리스크 대응과 감사 대비를 가능하게 만든다.1. 개념 및 정의GRC-as-Code는 정책, 위험 규칙, 통제 기준을 코드로 정의하고 소스 코드처럼 버전 관리하며, 자동화 도구와 연계해 인프라 및 애플리케이션 전체에 걸쳐 지속적으로 실행되는 통제 체계를 구현하는 방식이다. 거버넌스 규칙은 선언적으로 정의되며, 실시간 감시 및 리포팅 시스템과 통합될 수 있다.2. 특징 항목 GRC..

개요Compliance-as-Code는 보안 및 규제 준수 요구사항을 코드로 정의하고 자동화하여, 시스템 운영 중에도 지속적으로 정책 위반을 감지하고 수정할 수 있도록 하는 접근 방식이다. DevSecOps의 필수 구성 요소로, 인프라/애플리케이션/운영 단계 전반에 걸쳐 규정 준수 상태를 코드 기반으로 통합 관리할 수 있다는 점에서 각광받고 있다.1. 개념 및 정의Compliance-as-Code는 보안, 프라이버시, 산업 표준(예: ISO 27001, GDPR, PCI-DSS 등)의 규제 요건을 코드로 선언하고 이를 CI/CD 및 운영 환경에 통합함으로써, 자동화된 규정 준수 점검 및 시정 조치를 가능케 한다. 사람이 수동으로 규정 체크를 하던 전통 방식에서 벗어나, 코드 기반의 선언적 규칙 및 정책으..

개요Apollo Contracts는 Apollo GraphQL 생태계에서 클라이언트와 서버 간 데이터 계약(Contract)을 명시적으로 정의하고 검증하는 기능이다. 이는 GraphQL Federation 구조에서 각 서비스가 제공하는 필드를 기준으로 소비자(Consumer)와 공급자(Provider) 간의 정확한 연결 상태를 보장함으로써, 스키마 충돌, 의도치 않은 변경, 비호환성 문제를 예방할 수 있도록 설계되었다.1. 개념 및 정의Apollo Contracts는 클라이언트가 실제 사용하는 GraphQL 필드, 쿼리, 타입을 기반으로 "사용 계약"을 생성하고, 서버에서는 해당 계약을 기준으로 스키마 유효성 검사를 수행한다. 이는 GraphQL Federation에서 서비스 간 분산 스키마를 사용할 때..

개요GraphQL Contract Testing은 클라이언트와 서버 간의 데이터 요구 및 응답 구조가 예상대로 일치하는지를 검증하는 테스트 전략이다. 특히 마이크로서비스, 프론트엔드-백엔드 분리 구조에서 빈번한 API 변경에 대응하고, 회귀 오류를 사전에 방지하는 데 효과적이다. REST보다 더 유연한 쿼리를 제공하는 GraphQL의 특성상 Contract Testing은 더욱 중요하다.1. 개념 및 정의GraphQL Contract Testing은 GraphQL 쿼리와 서버 응답이 정의된 스키마(Contract)와 일치하는지를 확인하여, API 통합 오류를 미리 방지하는 테스트 기법이다. 이를 통해 클라이언트는 서버가 예상한 필드를 제공하는지, 서버는 클라이언트가 유효한 쿼리를 요청하는지를 사전에 검증..

개요Test Impact Analysis(TIA)는 코드 변경 사항이 기존 테스트에 어떤 영향을 미치는지를 분석하여, 변경된 코드와 관련된 테스트 케이스만 선별적으로 실행하는 스마트 테스트 최적화 기법이다. 이는 테스트 비용을 절감하고, 빠른 피드백을 제공하며, CI/CD 파이프라인의 효율을 극대화하는 데 핵심 역할을 한다.1. 개념 및 정의Test Impact Analysis는 코드 베이스에 변경이 발생했을 때, 변경된 코드와 연관된 테스트만을 식별하고 실행하는 자동화된 기술이다. 전통적인 전체 테스트 실행 방식과 달리, 테스트 실행 시간과 리소스를 줄이고, 개발 주기를 단축하는 데 목적이 있다. 머신러닝, 정적 분석, 코드 커버리지 정보 등을 활용하는 고급 형태도 있다.2. 특징 항목 Test Im..

개요GitHub Codespaces는 GitHub에서 제공하는 클라우드 기반 개발 환경으로, 브라우저 또는 Visual Studio Code를 통해 코드 작성, 테스트, 디버깅까지 가능한 일체형 개발 플랫폼이다. 로컬 환경의 복잡한 설정 없이, 누구나 몇 초 만에 일관된 개발 환경을 구성하고 협업할 수 있다는 점에서 개발 문화에 혁신적인 변화를 주고 있다.1. 개념 및 정의GitHub Codespaces는 Visual Studio Code를 기반으로 한 클라우드 호스팅 개발 환경으로, GitHub 저장소와 직접 연결되어 프로젝트를 바로 실행할 수 있다. Docker 컨테이너 기반으로 작동하며, .devcontainer.json 설정을 통해 개발 환경을 코드화하고 일관되게 유지할 수 있다.2. 특징 항목 ..

개요Cloud Development Environment(CDE)는 클라우드 기반에서 소프트웨어 개발, 실행, 테스트, 배포까지 가능한 통합 개발 환경을 의미한다. 전통적인 로컬 개발 환경의 한계를 극복하고, 협업과 유연성, 확장성을 제공하는 이 혁신적 접근은 DevOps와 클라우드 네이티브 시대의 핵심 인프라로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의CDE는 웹 브라우저 또는 가상화 환경을 통해 접근할 수 있는 클라우드 기반 개발 환경으로, IDE(통합 개발 환경), 빌드 도구, 터미널, CI/CD, 테스트 도구 등을 포함한 소프트웨어 개발 도구를 통합 제공한다. 클라이언트 디바이스에 구애받지 않고 일관된 환경을 제공함으로써, 개발 생산성과 협업 효율을 극대화한다.2. 특징 항목 Cloud Developme..

개요Shape Up은 Basecamp로 유명한 37signals(현 Basecamp 팀)가 개발한 프로젝트 관리 방법론으로, 애자일과 워터폴의 한계를 보완하면서 제품 개발의 효율성과 집중도를 극대화하는 데 목적이 있다. 이 글에서는 Shape Up의 개념, 구성 요소, 특징, 기술 요소, 장점, 실사례 등을 심층적으로 살펴본다.1. 개념 및 정의Shape Up은 '일을 계획하고, 모양을 잡고(Shape), 일정한 기간 내에(Six-week cycle) Ship 한다'는 세 가지 원칙을 기반으로 하는 제품 개발 프레임워크다. 애자일 스프린트보다 넉넉한 6주 단위 사이클과 사전 정의된 문제 범위를 통해, 개발자가 문제 해결에 집중할 수 있도록 설계되었다. 이는 반복적인 미팅이나 과도한 문서화에서 벗어나 '진..

개요ICSM(Incremental Commitment Spiral Model)은 전통적인 폭포수 모델(Waterfall)과 애자일(Agile) 모델의 장점을 결합하여, 점진적이며 위험 기반으로 의사결정을 내리는 하이브리드 소프트웨어 개발 생명주기 모델이다. Barry Boehm 교수에 의해 제안되었으며, 복잡한 시스템의 불확실성을 줄이고 이해관계자와의 합의 기반 개발을 강조한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의점진적인 단계와 반복 주기를 통해 개발 단계별로 의사결정을 확정하고 위험을 줄여 나가는 소프트웨어 생명주기 모델목적불확실성 완화, 위험 통제, 이해관계자 정렬대상대규모, 고위험, 다기관 협업 기반 시스템/프로젝트ICSM은 시스템의 수명 주기 전체에서 점진적 "헌신(commitment)"과 검증 ..

개요Lean-Agile Procurement(LAP)는 기존의 관료적이고 문서 중심의 조달 방식에서 벗어나, 빠른 시장 대응, 공동 가치 창출, 파트너십 기반 협력을 지향하는 민첩한 조달 프레임워크다. 린(Lean) 사고방식과 애자일(Agile) 원칙을 접목하여, 대규모 제안 요청서(RFP), 장기 협상, 사일로 조직 간 의사결정 지연 등 기존 문제를 극복하고 고객 중심의 가치를 빠르게 실현하는 것을 목표로 한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의조직이 외부 파트너/벤더와 협력할 때 린 사고방식과 애자일 원칙을 적용하여 빠르게 가치를 조달하고 공동 설계를 추진하는 방식목적시장 출시 속도 향상, 공동 가치 탐색, 조달 리스크 감소주체LAP Alliance(https://lean-agile-procurem..

개요Obeya(오베야)는 일본어로 “큰 방”을 의미하며, 조직의 전략·목표·성과 지표·실행계획 등을 한 공간에 시각화하여 실시간 협업과 문제 해결을 가능하게 하는 전략적 워크스페이스 개념이다. Lean, Agile, DevOps, OKR, Hoshin Kanri 등 다양한 방식과 통합하여 활용할 수 있으며, 디지털 환경에서도 Obeya Room은 전략 커뮤니케이션과 실행력 향상의 도구로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의전략, KPI, 문제상황, 프로젝트 현황 등을 한눈에 볼 수 있도록 시각화하고, 지속적으로 협업하는 공간 및 운영 방식기원Toyota의 제품 개발 프로세스(Lean Product Development)형태실제 사무실 내 물리적 보드 or 디지털 협업 툴 기반 가상 Obey..

개요Strategy Map은 조직의 비전과 전략을 구체적인 목표와 연계하여 시각적으로 표현한 전략 관리 도구로, 균형성과표(Balanced Scorecard, BSC)의 핵심 구성 요소이다. 재무, 고객, 내부 프로세스, 학습 및 성장 관점에서 전략적 목표들이 어떻게 연결되어 가치를 창출하는지 한눈에 보여줌으로써 전사 전략 실행력을 높이는 데 기여한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의조직의 전략과 목표 간 인과 관계를 시각적으로 표현한 로드맵목적전략적 정렬, 전략 실행 가시화, 커뮤니케이션 향상주요 구성4대 관점(BSC 기반): 재무, 고객, 내부 프로세스, 학습 및 성장Strategy Map은 단순한 도표가 아닌, 전략적 사고와 실행의 연결 도구이다.2. 특징특징설명기존 전략 문서와 차이점시각적 인..

개요Benefit Realization Management(BRM)는 조직이 추진하는 프로젝트나 프로그램이 단순히 일정·예산을 지키는 것에 그치지 않고, 실질적인 '비즈니스 가치'와 '성과(benefit)'를 창출하도록 관리하는 전략적 프로젝트 관리 프레임워크이다. BRM은 투자 대비 수익(ROI), 전략적 정렬, 성과 추적 등을 핵심으로 하며, 프로젝트 포트폴리오의 실질적 효과를 극대화하는 데 초점을 둔다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의프로젝트 또는 프로그램을 통해 계획된 이점을 실제로 실현하고 지속적으로 관리하기 위한 체계적인 방법론목적전략적 목표 달성, 투자 효과 극대화, 지속가능한 가치 확보적용 대상기업 프로젝트, 공공 정책 사업, IT 변화관리, 디지털 전환 등BRM은 PMI, APMG, ..

개요Adaptive Sampling은 시스템 또는 네트워크에서 수집되는 데이터의 양과 유형을 동적으로 조정함으로써 리소스를 절약하면서도 중요한 정보를 놓치지 않도록 설계된 데이터 수집 및 관측 전략이다. 특히 APM(Application Performance Monitoring), 로그 분석, 분산 추적(Tracing) 등에서 고정 샘플링의 한계를 극복하고 데이터 품질과 처리 효율성을 모두 만족시키기 위한 핵심 기법으로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의시스템 동작 특성, 트래픽 상태, 이벤트 중요도 등에 따라 실시간으로 데이터 수집 비율을 조정하는 지능형 샘플링 기법목적리소스 과다 사용 없이 중요한 데이터를 효과적으로 수집주요 적용 분야APM, Observability, Distribu..

개요MASQUE(Multiplexed Application Substrate over QUIC Encryption)는 QUIC 프로토콜 위에서 HTTP 요청을 터널링하거나 UDP 트래픽을 프록시할 수 있도록 설계된 IETF 기반의 확장 프로토콜이다. HTTP/3와 QUIC의 성능과 보안을 기반으로, VPN, 프록시, 트래픽 우회 등 다양한 응용 시나리오에 최적화된 전송 기술을 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의HTTP/3 기반으로 QUIC 연결 위에서 다중 터널을 생성하여 다양한 트래픽을 프록시하는 전송 확장 프로토콜표준화IETF MASQUE Working Group 주도, RFC 초안 진행 중기반 프로토콜QUIC (UDP 기반) + HTTP/3MASQUE는 VPN/프록시 트래픽을 감추기 위한..

개요QUIC Datagram은 전송 계층 프로토콜 QUIC 위에서 동작하는 비연결형(non-reliable), 순서 미보장, 지연 최소화 전송 방식을 제공하는 확장 기능이다. HTTP/3, WebTransport, WebRTC 등의 실시간·저지연 애플리케이션에서 TCP 기반 연결의 한계를 극복하고, 보다 유연한 데이터 송수신을 가능하게 한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의QUIC 전송 계층 위에서 동작하며 순서 보장 없이 빠르게 메시지를 전송할 수 있도록 지원하는 확장 기능목적실시간 통신, 미디어 스트리밍, 게임 등에서 지연 최소화와 복원력 향상표준화 주체IETF QUIC Working Group (RFC 9221)QUIC Datagram은 TCP 스트림의 헤드 오브 라인 블로킹 문제를 회피하며, ..

개요Spring Cloud Contract는 마이크로서비스 환경에서 API 계약(Contract)을 기반으로 생산자(Provider)와 소비자(Consumer) 간의 통신을 테스트하고, Stub 서버를 자동 생성하여 통합 테스트의 정확성과 효율성을 높이는 Spring 기반 프레임워크이다. 생산자 테스트 자동화, 계약 공유, 소비자 기반 테스트 구현을 통해 API 품질과 협업 안정성을 극대화한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의API 명세(Contract)를 기반으로 Stub 생성 및 양방향 테스트를 자동화하는 Spring 프레임워크 구성 요소주체Pivotal / VMware (Spring 개발팀)목적API 구현과 계약 간 불일치 방지, Stub 자동 생성, Consumer/Provider 통합 테스트..

개요Pact는 마이크로서비스 환경에서 서비스 간 통신 계약(API Contract)을 코드로 정의하고, 이를 기반으로 생산자(Producer)와 소비자(Consumer) 간의 상호 기대를 자동 검증할 수 있게 해주는 오픈소스 계약 기반 API 테스트 프레임워크이다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의소비자 중심의 계약(Contract)을 기반으로 API 동작을 검증하는 오픈소스 테스트 프레임워크주요 목적마이크로서비스 간 통신 안정성 확보, 계약 위반 사전 감지구성 모델Consumer → Pact 정의 → Pact Broker → Provider 검증Pact는 Producer와 Consumer 간 사양 불일치로 인한 장애를 방지하는 데 핵심적인 역할을 수행한다.2. 특징특징설명기존 방식과 차이점소비자 중심..

개요Contract-First API 테스트는 API의 동작 구현 이전에 먼저 정의된 명세(Contract)를 기반으로 테스트를 자동 생성하고 검증하는 방식이다. OpenAPI(Swagger), AsyncAPI 등의 사양을 기반으로 요청/응답 구조, 필드 유효성, 에러 처리 등을 사전에 정의하고, 이를 기준으로 테스트 자동화를 수행함으로써 사양 일관성과 서비스 품질을 동시에 확보할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의API 동작 구현보다 먼저 작성된 명세(Contract)를 기준으로 테스트 케이스를 생성하고 검증하는 접근 방식주요 도구Postman, Dredd, Schemathesis, Stoplight, Pact 등적용 대상RESTful API, gRPC, GraphQL, 이벤트 기반 API ..

개요Amundsen은 Lyft에서 개발한 오픈소스 메타데이터 검색 및 카탈로그 플랫폼으로, 사용자들이 조직 내에서 신뢰할 수 있는 데이터를 쉽게 탐색, 검색, 이해할 수 있도록 지원한다. 자동화된 메타데이터 수집, 직관적인 검색 인터페이스, 계보(Lineage) 시각화 등을 통해 데이터 거버넌스 및 셀프서비스 분석 문화 확산에 기여한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의메타데이터 수집, 검색, 라벨링, 계보 시각화를 제공하는 오픈소스 데이터 카탈로그 플랫폼개발 주체Lyft → Linux Foundation AI & Data 프로젝트 편입아키텍처Metadata + Search + Frontend로 구성된 모듈형 구조Amundsen은 Google-like 검색 경험을 메타데이터에 적용한 것이 특징이다.2...

개요DataHub는 LinkedIn이 개발하고 LF AI & Data 재단이 관리하는 오픈소스 메타데이터 플랫폼으로, 대규모 데이터 환경에서 실시간 메타데이터 수집, 검색, 계보(Lineage), 품질 추적을 가능하게 하는 현대적 데이터 거버넌스 솔루션이다. 마이크로서비스 아키텍처와 Kafka 기반의 실시간 이벤트 스트리밍을 통해 지속적으로 변화하는 데이터 환경에 민첩하게 대응할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의실시간 메타데이터 수집, 탐색, 계보 분석, 품질 관리, 정책 기반 거버넌스를 지원하는 오픈소스 플랫폼개발 주체LinkedIn → LF AI & Data 오픈소스 커뮤니티 주도아키텍처Kafka + GraphQL + Neo4j(또는 Elasticsearch) 기반 메타데이터 처리 플랫폼..