ITPE * JackerLab

개요Chaos Monkey는 Netflix에서 개발한 장애 시나리오 실험 도구로, 프로덕션 환경의 인스턴스를 무작위로 종료시켜 시스템의 회복력(Resilience)과 자가 치유(Self-Healing) 능력을 검증하는 목적을 가집니다. 의도적으로 혼란을 유발함으로써, 장애에 강한 분산 시스템 설계를 장려하고 DevOps/SRE 문화에서 실질적인 안정성 확보 수단으로 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의무작위로 클라우드 인프라 인스턴스를 종료시켜, 장애 내성을 실시간으로 테스트하는 혼돈 공학 도구출처Netflix Chaos Engineering Team (2011)연계 모델Chaos Engineering, Gremlin, Litmus, Kubernetes Chaos Toolkit 등Chaos M..

개요Gerrit Flow는 Gerrit Code Review 시스템을 중심으로 운영되는 Git 기반 협업 워크플로우로, 개발자 간 철저한 코드 리뷰와 승인 프로세스를 통해 코드 품질을 보장하고 소프트웨어 릴리즈 신뢰성을 높이는 전략입니다. 일반적인 Git Flow, GitHub Flow와 달리 리뷰와 병합이 분리되어 있어 대규모 협업, 보안, 감사 목적에 적합합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Gerrit 시스템에서 Change Set 단위의 코드 리뷰 및 승인을 거쳐 병합되는 Git 워크플로우 체계핵심 구성Change → Review → Verified → Submit → Merge특징리뷰 기반의 병합, 자동 테스트 연계, 권한 제어 중심Gerrit은 Google, Android AOSP 등 대..

개요Four-Eyes Principle(사안에 두 쌍의 눈을 둔다)은 한 사람의 단독 결정이나 행동에 의존하지 않고, 반드시 두 명 이상이 공동으로 확인 또는 승인하도록 하여 리스크를 줄이고 책임성을 높이는 통제 원칙입니다. 재무, 보안, 법무, 개발 등 다양한 분야에서 업무 투명성과 신뢰 확보를 위한 내부 통제 도구로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의중요 결정, 승인, 변경 작업을 하나의 책임자가 아닌 두 명 이상의 승인자가 검토 및 승인하는 내부 통제 절차유래기업 감사 및 규제 대응 목적에서 시작된 거버넌스 개념대안 용어Two-Person Rule, Dual Control, Dual ApprovalFour-Eyes는 단순한 검토 절차가 아닌, 책임과 권한을 분산하는 거버넌스 구조입니다...

개요I-Shaped Skill Model은 한 가지 전문 분야에 깊은 지식과 경험을 갖춘 인재 유형을 설명하는 역량 모델입니다. 수직의 ‘I’는 특정 직무, 기술, 도메인에 대한 고도의 전문성과 숙련도를 의미하며, 전통적인 직능 중심 조직이나 전문기술 집약 산업(예: 회계, 법률, 의학, 공학 등)에서 주로 요구됩니다. 본 글에서는 I형 인재의 특성, 장단점, 비교 모델과의 차이, 활용 전략을 정리합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의하나의 분야에서 깊이 있는 기술, 지식, 경험을 축적한 전문가 유형핵심 특징단일 도메인 집중, 전문성 심화, 수직 성장 기반연관 모델T-Shaped, π-Shaped, Comb-Shaped 모델과 비교 대상I형 인재는 ‘깊이’는 뛰어나지만 ‘폭’은 제한적인 구조를 가집..

개요Π(Pi)-Shaped Skill Model은 두 개 이상의 깊이 있는 전문성과 다양한 분야에 대한 폭넓은 이해력을 갖춘 인재를 설명하는 모델로, 복잡하고 다학제적인 문제 해결이 요구되는 현대 조직에서 특히 각광받고 있습니다. 수직으로 내려가는 두 기둥은 두 개의 깊은 전문성, 수평 바는 협업과 커뮤니케이션 능력을 상징하며, T형 인재보다 직무 융합성과 전략적 가치가 높은 인재상을 제시합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의두 가지 이상의 분야에서 깊은 전문성(Vertical Depth)과 다양한 분야에 대한 폭넓은 이해(Horizontal Breadth)를 동시에 갖춘 인재수직축핵심 전문 역량이 2개 이상예: 데이터 분석 + 마케팅 전략 수평축다분야 협업, 소통 능력, 조직 적응력Π형 인재는 멀..

개요T-Shaped Skill Model은 한 분야에 깊은 전문성을 갖추는 동시에, 다른 분야와의 협업 및 이해를 위한 폭넓은 지식과 소통 역량을 함께 갖춘 인재상을 의미합니다. 수직축(T의 기둥)은 특정 영역의 깊은 전문성, 수평축은 다양한 분야에 대한 넓은 이해와 융합적 사고를 상징합니다. 현대의 디지털, 협업 중심 조직에서 T형 인재는 핵심적인 역할을 수행합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의하나의 핵심 전문 영역(Vertical Depth)과 다양한 관련 분야에 대한 넓은 이해(Horizontal Breadth)를 겸비한 인재 모델수직축특정 분야의 깊이 있는 전문 지식과 경험 (ex. 데이터 엔지니어링, UX 디자인)수평축협업, 커뮤니케이션, 융합적 사고, 비즈니스 감각 등 다학제적 역량T형..

개요Hoshin Kanri X-Matrix는 일본식 전략 실행 프레임워크인 호신관리(Hoshin Kanri)의 핵심 시각화 도구로, 조직의 장기 목표부터 구체적인 실행 과제까지를 하나의 매트릭스에 통합해 전략적 정렬을 시각적으로 관리하는 방법입니다. 특히 OKR, KPI, Lean 경영과 결합하여 전사적 전략 관리를 효과적으로 수행할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의전략 목표, 중점 추진 과제, 성과 지표, 실행 책임을 X자 형태 매트릭스에 통합해 전략-실행-성과 정렬을 지원하는 전략 도구주요 목적목표 달성을 위한 실행 일관성 확보 및 부서 간 연계 강화연계 개념OKR, Balanced Scorecard, Lean Hoshin PlanningHoshin은 ‘방향’, Kanri는 ‘관리’를..

개요Artificial Super Intelligence(ASI)는 인간의 인지능력, 감정이해, 창의성, 문제해결 능력을 포함한 모든 측면에서 인간을 초월하는 수준의 인공지능을 의미합니다. Narrow AI(약인공지능), AGI(범용인공지능)를 넘어선 다음 단계로, 기술적 특이점(Singularity) 이후 도래할 가능성이 있는 고차원 지능체로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 ASI의 개념, 특성, 가능성과 윤리적 쟁점을 다각도로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의인간의 모든 지능을 초월하여 스스로 학습, 창조, 판단, 감정이해까지 가능한 초지능적 인공지능진화 단계ANI → AGI → ASI유사 개념Singularity AI, Godlike Intelligence, Recursive Self..

개요러닝 커브(Learning Curve)는 반복 작업을 수행할수록 개인 또는 조직의 수행 시간, 오류율, 비용이 감소하며 생산성과 효율성이 향상된다는 경험 기반의 이론 모델입니다. 산업공학, 교육학, UX 디자인, 머신러닝 등 다양한 분야에서 학습 속도와 퍼포먼스 예측을 위한 중요한 도구로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의동일 작업을 반복 수행할수록 소요 시간, 비용, 오류율이 일정 비율로 감소한다는 이론기본 원리경험의 축적 → 작업 숙련도 향상 → 성능 개선수식 형태(Y: 작업 시간, X: 반복 횟수, a: 초회 작업 시간, b: 학습률 계수)학습 곡선은 누적 경험량에 따라 성능이 어떻게 향상되는지를 정량적으로 설명합니다.2. 유형 및 그래프 형태유형설명특징전형적 S-커브느린 시작 → ..

개요Keystroke-Level Model(KLM)은 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)에서 사용자가 수행하는 작업의 시간을 예측하기 위해 고안된 예측적 모델입니다. GUI 환경에서 마우스 클릭, 키 입력, 메뉴 선택 등 다양한 UI 작업을 기본 단위(action primitive)로 분해하여 각각의 수행 시간을 합산함으로써 전체 작업 소요 시간을 정량화할 수 있습니다. HCI, UX 디자인, 사용성 평가 등 다양한 분야에서 실무적 분석 도구로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의인간이 GUI 작업을 수행할 때의 행동을 세부 단위(키 입력, 클릭 등)로 분해하여 시간 예측 모델을 구성하는 HCI 예측 기법기반 모델Card, Moran, & Newell의 GOMS(Goals, Operators, Me..

개요Knowledge Distillation(지식 증류)은 성능이 우수한 대형 신경망(Teacher Model)에서 학습된 지식을 경량화된 소형 신경망(Student Model)으로 전이하여, 연산량은 줄이면서도 유사한 예측 성능을 유지하는 딥러닝 모델 최적화 기법입니다. AI 모델 경량화, Edge AI, 모바일 디바이스 추론 환경에서 실용성이 높으며, Transformer, CNN, LLM 등 다양한 구조에 적용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Teacher 모델의 soft output(logit 또는 확률 분포)을 활용해 Student 모델을 학습시키는 전이 학습 방법목적모델 경량화 + 성능 유지(또는 손실 최소화)대표 분야이미지 분류, 객체 탐지, 자연어 처리, 대화형 AI기존 hard ..

개요Data Stewardship Matrix는 조직 내 데이터 거버넌스를 효과적으로 운영하기 위한 역할-책임 기반의 시각적 도구입니다. 각 데이터 영역(예: 품질, 보안, 적시성)에 대해 관련된 이해관계자(예: Data Owner, Data Steward, Data Custodian 등)의 역할과 책임을 명확히 정의함으로써, 데이터 품질 향상과 책임 소재 명확화, 조직 간 협업을 지원합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의데이터 자산별 책임 주체(Data Stewardship Role)와 관리 영역(Metadata, Quality 등)을 행/열로 매핑한 매트릭스목적데이터 운영 책임을 명확히 분산하고, 거버넌스 프레임워크 구현을 지원적용 분야데이터 거버넌스, 마스터 데이터 관리(MDM), 메타데이터 ..

개요Apache Iceberg의 Merge-On-Read(MoR) 모드는 데이터 레이크 환경에서 업데이트 및 삭제와 같은 변경 작업을 수행할 때, 기존 데이터 파일을 직접 수정하지 않고 별도 위치에 기록한 후, 쿼리 시점에 해당 변경 사항을 병합하여 읽는 전략입니다. 이를 통해 실시간 처리가 필요한 대용량 데이터 분석에서 고성능 쓰기와 최신 상태 조회를 동시에 달성할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Iceberg 테이블에서 업데이트/삭제를 별도 파일로 저장하고, 쿼리 시점에 기존 파일과 병합하여 읽는 쓰기 모드주요 목적데이터 수정을 즉시 반영하면서도, 원본 파일의 재작성 비용 최소화활용 환경데이터 웨어하우스, 스트리밍 ETL, 실시간 리포팅 등MoR은 Copy-On-Write(COW)보다..

개요SLO-Driven Auto-Scaler는 CPU, 메모리와 같은 리소스 지표가 아닌 SLO(Service Level Objective)에 기반하여 애플리케이션의 자동 스케일링 결정을 내리는 진화된 오토스케일링 방식입니다. 이는 사용자의 체감 품질(QoE)에 직접적인 영향을 주는 지표(예: 응답 시간, 에러율)를 기준으로 동작하며, SRE(Site Reliability Engineering)와 클라우드 네이티브 환경에서의 효율적인 운영을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SLO 기반 메트릭(예: 응답 시간 99%)을 기준으로 서비스의 Auto Scaling을 트리거하는 기법목적사용자 경험 최적화 및 리소스 과소/과잉 사용 방지연계 기술Prometheus, KEDA, Kubernet..

개요ZVOL(ZFS Volume)은 ZFS 파일 시스템에서 생성되는 가상 블록 디바이스로, ZFS 풀(zpool) 위에 직접 블록 기반 스토리지를 제공하는 기능입니다. 일반 파일 시스템이 아닌, iSCSI, NFS, VM 디스크, 컨테이너 스토리지 등에서 사용할 수 있는 고성능 가상 디스크로 활용됩니다. ZFS의 Copy-on-Write(COW), 스냅샷, 압축, 복제 등 모든 기능을 블록 수준에서 사용할 수 있다는 점이 특징입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ZFS 풀 상단에서 생성되는 블록 디바이스로, /dev/zvol 경로로 마운트 가능구성 형태ZFS 파일시스템과 달리 직접 파일 저장이 아닌 블록 접근 제공활용 대상VM 디스크, iSCSI 타겟, Docker Volume 등ZVOL은 일반 파..

개요ZFS는 고급 파일 시스템으로, Copy-on-Write(CoW) 메커니즘을 통해 데이터 무결성, 스냅샷, 복제 성능에서 탁월한 장점을 제공합니다. CoW는 기존 데이터를 덮어쓰지 않고 새로운 위치에 복사 후 변경하는 방식으로, 데이터 손상 방지 및 고속 백업·복구 기능의 기반이 됩니다. 본 글에서는 ZFS CoW의 개념, 구조, 장점과 실제 활용 방법을 심층적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의데이터를 수정할 때 기존 블록을 그대로 두고, 새로운 블록에 데이터를 기록한 뒤 메타데이터를 갱신하는 방식목적데이터 일관성 확보 및 무결성 유지적용 시스템ZFS, Btrfs, APFS 등에서 활용됨ZFS는 모든 쓰기 작업을 트랜잭션 단위로 처리하며, 항상 새 블록에 데이터를 기록합니다.2. 작..

개요VFIO-PCI Passthrough는 가상 머신(Guest OS)에 호스트의 물리적인 PCI 장치를 직접 할당하여, 거의 네이티브 수준의 성능으로 접근할 수 있도록 하는 가상화 기술입니다. KVM(QEMU) 환경에서 주로 사용되며, GPU, NIC, NVMe 등의 장치에 대한 직접적인 DMA 접근을 가능하게 해 고성능 컴퓨팅 환경에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의VFIO(Virtual Function I/O)를 이용하여 PCI 장치를 게스트 VM에 직접 할당하는 가상화 기법주요 목적낮은 레이턴시, 높은 대역폭을 요구하는 워크로드에 적합구성 환경KVM, QEMU, libvirt, IOMMU (VT-d/AMD-Vi) 필수VFIO는 사용자 공간에서 장치 접근을 ..

개요IOMMU(Input-Output Memory Management Unit)는 CPU와 메모리 사이에 존재하는 메모리 관리 장치처럼, I/O 디바이스가 메모리 접근을 할 때 주소를 변환하고 접근 권한을 제어하는 하드웨어 컴포넌트입니다. 특히 DMA(Direct Memory Access)를 사용하는 장치와의 안전한 데이터 통신, 그리고 가상화 환경에서 보안성과 효율성을 동시에 제공하는 핵심 기술로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의I/O 장치가 메인 메모리에 직접 접근할 수 있도록 주소 변환 및 접근 제어를 수행하는 하드웨어 유닛주요 기능주소 변환, 접근 권한 검증, DMA 보호유사 구성MMU(Memory Management Unit)의 I/O 버전IOMMU는 주로 서버, 가상 머신, 고속..

개요RIFT(Routing In Fat-Trees)는 대규모 데이터센터 환경에서 Fat-Tree 아키텍처에 최적화된 라우팅 프로토콜로, IETF에서 정의된 차세대 분산 라우팅 기술입니다. 데이터센터의 대규모 확장성과 자동화를 고려하여 설계되었으며, 경량성, 계층적 정보 전파, 북-남/동-서 트래픽 최적화를 통해 OSPF, BGP 등 기존 라우팅 프로토콜의 한계를 극복합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명정의Fat-Tree 기반의 Clos 네트워크에서 효율적인 라우팅과 최적 경로 학습을 위한 계층형 분산 라우팅 프로토콜주요 구조Leaf-Spine 구조 기반, Northbound/Southbound 방향성 인지표준화 기관IETF - RFC 9135 (2021년 기준)RIFT는 토폴로지 인지 범위를 계층화하여 ..

개요Git-Ops Runbook은 Git 저장소를 단일 신뢰소스로 활용하여 시스템 운영, 배포, 복구 과정을 자동화하고 문서화한 실행 지침서입니다. 특히 Kubernetes와 같은 클라우드 네이티브 환경에서 선언적 인프라 구성과 자동화된 운영을 정형화하기 위한 핵심 도구로 사용됩니다. 본 글에서는 Git-Ops Runbook의 개념, 구성 요소, 구축 방법 및 사례 중심으로 실무 적용 방안을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Git에 저장된 선언형 구성과 운영 절차를 기반으로, 자동화 및 감사가 가능한 시스템 운영 지침서목적운영 자동화, 인프라 복원력 향상, 변경 추적 및 감사 대응기반 원칙Git-Ops, Infrastructure as Code(IaC), Immutable Infrastru..

개요C4 Model은 소프트웨어 아키텍처를 시각적으로 명확하고 계층적으로 문서화하기 위해 Simon Brown이 제안한 4단계 모델입니다. 'Context, Container, Component, Code'의 4단계 시점을 기준으로 복잡한 시스템을 이해하기 쉽도록 표현하며, 개발자뿐 아니라 비기술 이해관계자도 아키텍처를 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의시스템의 구조를 네 가지 수준(Context → Container → Component → Code)으로 시각화하여 문서화하는 아키텍처 모델목적일관된 방식으로 시스템 구조를 설명하고 커뮤니케이션 장벽을 해소적용 대상마이크로서비스, 레거시 시스템, 클라우드 아키텍처 등C4는 UML보다 단순하고, 자유도 있는 도식 방식으로..

개요Event-Carried State Transfer(ECST)는 이벤트 소싱(Event Sourcing)과 비동기 메시징 기반 시스템에서 데이터를 일관되고 신속하게 전달하기 위한 설계 방식입니다. 이벤트 메시지 자체에 상태(State) 정보를 포함시켜, 소비자(Consumer)가 별도 조회 없이 필요한 정보를 즉시 활용할 수 있게 하며, CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 및 마이크로서비스 아키텍처에서 자주 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의이벤트 메시지에 상태 정보 전체 또는 핵심 속성을 포함하여 상태를 동기화하는 이벤트 설계 방식목적소비자가 이벤트만으로 필요한 상태를 식별할 수 있도록 함적용 구조Event-driven architectu..

개요DSDM Atern은 Dynamic Systems Development Method의 진화된 형태로, 비즈니스 중심의 민첩한 프로젝트 수행을 위해 개발된 애자일 프레임워크입니다. 시간, 품질, 비용을 고정하고 기능 범위를 유연하게 관리함으로써 실현 가능한 해결책을 빠르게 제공하는 것을 목표로 하며, AgilePM 인증과 함께 공공·금융·대기업 프로젝트에서 널리 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의시간 박스(Timebox)와 고정된 제약 조건 내에서 비즈니스 가치 중심으로 프로젝트를 관리하는 Agile 프레임워크특징고정된 시간/비용/품질, 유동적인 범위(Scope), 80:20 법칙 적용핵심 목표적시에 적정한 품질의 비즈니스 가치를 제공하는 것DSDM은 전통적 프로젝트 제어 방식과 Agile..

개요Bow-Tie Analysis는 조직의 주요 리스크에 대한 원인(Threat)과 결과(Consequence), 그리고 이를 제어하기 위한 예방 및 완화 조치를 시각적으로 분석하는 기법입니다. 이름처럼 리스크 중심의 좌우 구조를 통해 원인-사건-결과 흐름을 한눈에 파악할 수 있으며, 산업 안전, 정보보안, 금융, 제조 등 다양한 분야에서 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의주요 사건을 중심으로 위협(좌측)과 결과(우측), 제어 수단을 시각적으로 연결해 리스크를 체계적으로 분석하는 방법론핵심 구성Threat, Top Event, Consequence, Barrier목적위험 원인-결과 파악 및 방지책/완화책의 통합 설계Bow-Tie는 Fault Tree(고장수목)와 Event Tree(사건수목)..

개요FPA SNAP은 소프트웨어의 기능 및 비기능 요구사항을 정량적으로 평가하기 위한 모델로, Function Point Analysis(FPA)와 Software Non-functional Assessment Process(SNAP)를 결합하여 보다 정밀한 규모 산정과 프로젝트 예측을 가능하게 합니다. 본 글에서는 FPA와 SNAP의 개념, 적용 방법, 도구, 실무 활용 사례 등을 통합적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 FPA(Function Point Analysis)사용자의 기능적 요구사항을 기준으로 소프트웨어의 크기를 측정SNAP(Software Non-functional Assessment Process)비기능 요구사항을 측정하는 국제 표준 방법 (IFPUG 제공)통합 목적기능+비..

개요DPI(Direct-Plan-Improve)는 ITIL 4의 핵심 관리 모델 중 하나로, IT 서비스 및 조직 전반의 운영을 지휘(Direct), 계획(Plan), 개선(Improve)하는 활동에 대한 지침을 제공합니다. 이 모델은 조직이 전략에서 실행, 지속적 개선에 이르기까지 명확한 구조와 일관된 방향성을 유지할 수 있도록 돕습니다. 본 글에서는 DPI 모델의 구성, 적용 방식, 조직 운영에 미치는 영향 등을 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의조직의 방향 설정, 전략 계획, 지속적인 개선을 위한 통합적 관리 모델기반 프레임워크ITIL 4 (IT Infrastructure Library v4)주요 목적전략-계획-개선의 전환 고리를 통해 가치 중심 조직 운영 실현DPI는 IT 서비..

개요ERRC Grid는 Blue Ocean Strategy(블루오션 전략)의 핵심 도구 중 하나로, 기업이 기존 산업 규칙을 재정의하고 고객에게 새로운 가치를 제공할 수 있도록 지원하는 전략 설계 프레임워크입니다. ERRC는 Eliminate(제거), Reduce(축소), Raise(증대), Create(창출)의 약자로, 제품 및 서비스의 핵심 요소를 이 네 가지 관점에서 분석해 경쟁과 차별화의 한계를 동시에 극복할 수 있도록 돕습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의제품·서비스가 제공하는 가치 요소를 4가지 관점에서 재구성하여 차별화 전략을 도출하는 전략 도구목적고객 가치 혁신 및 경쟁 회피를 통한 신규 수요 창출기반 전략Blue Ocean Strategy (김위찬 & 르네 마보안)ERRC Grid..

개요Blue Ocean Strategy(블루오션 전략)는 경쟁이 치열한 기존 시장(Red Ocean)에서 벗어나, 경쟁자가 존재하지 않는 새로운 시장(Blue Ocean)을 창출함으로써 수익성과 성장을 동시에 달성하고자 하는 경영 전략입니다. 본 전략은 하버드 비즈니스 리뷰에서 소개된 김위찬(W. Chan Kim)과 르네 마보안(Renée Mauborgne)의 연구를 기반으로 하며, 제품·서비스 차별화를 통해 고객가치 혁신을 추구합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의기존 시장에서의 경쟁이 아닌, 경쟁자가 없는 새로운 수요를 창출하는 전략적 사고방식핵심 개념가치 혁신(Value Innovation), 경쟁 회피, 신규 수요 창출목적수익성과 지속 가능한 성장을 동시에 확보블루오션 전략은 경쟁을 피하는 ..

개요OpenLineage는 데이터 파이프라인의 흐름을 추적하고 분석할 수 있도록 돕는 오픈소스 메타데이터 표준 프레임워크입니다. 데이터의 생산부터 소비까지의 경로(Lineage)를 표준화된 방식으로 수집·분석함으로써 데이터 품질, 거버넌스, 디버깅에 핵심 역할을 합니다. 본 글에서는 OpenLineage의 구조, 주요 기능, 기술 요소 및 활용 방안을 심층적으로 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의데이터 워크플로우 내에서 발생하는 메타데이터를 수집하여, 데이터 이동 경로를 표준화된 방식으로 기록하는 오픈소스 프로젝트주요 목적데이터 파이프라인 추적, 품질 관리, 오류 진단 자동화배경Marquez 프로젝트 기반, LF AI & Data 재단 주도OpenLineage는 Airflow, Spark, ..

개요Cross-Cluster Service Mesh는 여러 Kubernetes 클러스터 간에 네트워크 트래픽을 제어하고, 서비스 간 통신을 안전하게 관리할 수 있도록 하는 서비스 메시 아키텍처입니다. 클라우드-온프레미스 혼합 환경, 글로벌 배포, 멀티 테넌시 구조에서 통합 가시성과 보안 정책을 실현하는 핵심 기술로 부상하고 있습니다. 본 글에서는 이 개념의 기술 구조, 주요 기능, 도입 이점 및 고려사항을 체계적으로 분석합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의두 개 이상의 클러스터에서 동일한 서비스 메시를 구성하여, 서비스 간 통합 트래픽 정책 및 보안 제어가 가능하게 하는 구조목적클러스터 간 서비스 디스커버리, 통신 암호화, 정책 통합 실현대표 솔루션Istio, Linkerd, Kuma, Open ..