ITPE * JackerLab

개요OpenTF는 HashiCorp가 Terraform의 라이선스를 오픈소스(MPL 2.0)에서 Business Source License(BSL)로 변경한 이후, 이를 대체할 오픈소스 IaC(Infrastructure as Code) 대안을 구축하기 위해 설립된 커뮤니티 기반 프로젝트입니다. OpenTF는 자유 소프트웨어의 가치와 벤더 독립성을 중시하며, 인프라 자동화의 오픈 거버넌스를 실현하고자 합니다.1. 개념 및 정의OpenTF: Terraform의 포크(fork)로 시작된 오픈소스 IaC 프로젝트기반 철학: 완전한 오픈소스 유지, 커뮤니티 주도 개발, API 호환성 유지주요 배경: Terraform 라이선스 변경에 대한 커뮤니티 대응2. 특징 항목 설명 Terraform과 차이 라이선스MPL..

개요OpenTofu Foundation은 Terraform의 오픈소스 포크인 OpenTofu 프로젝트를 지원하고 관리하기 위해 만들어진 비영리 단체로, 벤더 독립적이고 커뮤니티 주도의 인프라 코드(IaC) 생태계를 보호하고 지속가능하게 발전시키는 것을 목표로 합니다. 기업 중심에서 커뮤니티 중심으로 전환된 IaC 거버넌스의 대표 사례입니다.1. 개념 및 정의OpenTofu: HashiCorp의 Terraform 라이선스 변경에 대응해 Linux Foundation 산하에 설립된 오픈소스 IaC 프로젝트OpenTofu Foundation: 해당 프로젝트의 중립적 거버넌스를 운영하는 법적 실체기반 원칙: 진정한 오픈소스, 벤더 중립성, 투명한 개발2. 특징 항목 설명 Terraform과 차이 라이선스MP..

개요Inverse Conway Maneuver(ICM)는 소프트웨어 설계를 조직 구조에 수동적으로 따르게 하는 전통적 경향(Conway’s Law)을 극복하고, 오히려 원하는 아키텍처를 먼저 정의하고 이에 맞춰 조직을 역설계하는 전략입니다. 팀 구조와 협업 방식을 시스템 목표에 맞게 설계함으로써, 모듈화, API 기반 통신, 도메인 중심 설계(DDD) 등이 실제 구현되도록 유도하는 강력한 조직-기술 정렬 방식입니다.1. 개념 및 정의Conway’s Law: “조직은 그 조직의 커뮤니케이션 구조를 닮은 시스템을 설계한다.” (Melvin Conway, 1968)Inverse Conway Maneuver: 반대로 시스템 설계를 기준으로 조직 구조를 먼저 설계하여 원하는 아키텍처 구현을 유도핵심 전략: 아키텍..

개요Innovation Accounting(IA) Loop는 린 스타트업(Lean Startup) 및 실험 중심 조직에서 혁신 성과를 측정하고 전략적 결정을 내리기 위한 정량적 피드백 프레임워크입니다. 단순한 재무 회계 지표가 아닌, 학습 진행도, 시장 반응, 제품-시장 적합도(PMF) 등 초기 비즈니스 실험에 적합한 KPI를 중심으로 반복 측정-분석-피벗의 순환 구조를 만듭니다.1. 개념 및 정의Innovation Accounting: 초기 실험 단계의 성과를 계량화하여 실질적인 성장을 검증하는 지표 체계Loop 모델: Build → Measure → Learn 사이클 내에서 실험별 지표 추적과 전략 조정 반복적용 대상: 스타트업, 신사업 조직, R&D 프로젝트, 내부 벤처2. 특징 항목 설명 기존..

개요PCAF(Partnership for Carbon Accounting Financials)는 금융기관의 자산 기반 탄소배출량 측정을 위한 글로벌 이니셔티브로, IT Emission Factors는 이 중 IT 인프라(데이터센터, 클라우드, 장비 등)와 관련된 배출계수를 정량화하여 Scope 3(간접 배출) 탄소 회계에 반영하는 핵심 지표입니다. 이는 지속가능 금융, ESG 보고, 탄소중립 전략 수립에 있어 핵심적인 역할을 합니다.1. 개념 및 정의PCAF: 금융기관이 자산 포트폴리오 기반으로 탄소배출량을 측정하고 보고할 수 있게 하는 글로벌 프레임워크IT Emission Factors: 서버, 스토리지, 클라우드 서비스 등의 사용량 기반 탄소배출 계수 (예: gCO2e/시간)적용 대상: 금융기관의 S..

개요BISO(Business Information Security Officer)는 기업의 보안 전략을 비즈니스 목표와 일치시키는 핵심 역할을 수행하는 보안 책임자입니다. CISO와 현업 간의 가교 역할을 하며, 각 부서별 보안 요구사항을 비즈니스 맥락에서 이해하고 조율하여 조직 전체의 사이버 보안 리스크를 효과적으로 관리합니다.1. 개념 및 정의BISO: 정보보안 정책과 비즈니스 전략의 정렬을 담당하는 중간 관리자 또는 고위 책임자주요 목적: 비즈니스 부문에서 보안 요구를 명확히 파악하고, 이를 기술적 보안 전략과 연결역할 위치: 보통 CISO의 조직 하에 있으며, 각 사업부 또는 지역 단위로 존재2. 특징 항목 설명 유사 직책과의 차이 전략 연계보안 목표를 사업 전략에 매핑CISO는 전체 거버넌스..

개요OpenAI Evals SDK는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 반복 가능하고 체계적으로 평가하기 위한 오픈소스 기반의 평가 프레임워크입니다. 이 도구는 평가 기준을 코드로 정의할 수 있게 하여, 실험 자동화, 결과 재현성, 팀 협업을 가능하게 하고 LLM 기반 서비스 개발의 품질과 신뢰성을 크게 높입니다.1. 개념 및 정의OpenAI Evals SDK: LLM 또는 기타 모델에 대한 입력/출력 테스트를 코드로 구현할 수 있도록 하는 Python 기반 SDK기반 철학: 평가도 테스트처럼 다루며, 자동화 및 협업을 고려한 설계평가 방식: 프롬프트 기반, 기준 정답과 비교, LLM judge 사용 등 다양한 방식 지원2. 특징 항목 설명 비교 대상 평가 코드화평가 기준, 데이터셋, 메트릭을 코드로..

개요Evals-as-Code는 소프트웨어 및 AI 모델 평가를 코드화하여 반복 가능하고 확장 가능한 방식으로 운영하는 접근 방식입니다. 기존 수작업 기반 또는 문서 기반 평가 방식의 한계를 극복하고, CI/CD 파이프라인 내에 자연스럽게 통합될 수 있도록 설계되어 AI 시스템의 품질 관리와 실험 투명성을 향상시킵니다.1. 개념 및 정의Evals-as-Code: 평가 스크립트를 버전 관리되는 코드로 관리하고, 자동화된 테스트와 통합하는 방식적용 대상: LLM, ML 모델, API 응답, 사용자 입력 시스템 등특징: 평가 기준 명시화, 자동화, 반복 실행 가능성 확보2. 특징 항목 설명 기존 방식과 비교 버전 관리 가능Git으로 평가 기준/코드 관리수기 점검 대비 추적성 높음자동화CI/CD 파이프라인 연..

개요DiT-XL은 Diffusion Transformer(DiT) 아키텍처를 기반으로 고해상도 이미지 생성 성능을 극대화한 초대형 모델입니다. 기존 CNN 기반의 생성 모델 대비 세밀한 구조 이해와 표현력에서 뛰어난 성능을 보이며, 특히 텍스트 조건 기반 이미지 생성(text-to-image) 및 창작 콘텐츠 분야에서 활발히 활용되고 있습니다. Stability AI의 Stable Diffusion XL(SDXL) 등 상용 모델에도 적용되며, 생성 AI 진화의 척도를 보여주는 사례로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의DiT: Transformer 아키텍처를 이미지 패치 기반으로 적용한 생성형 Diffusion 모델DiT-XL: 더 많은 레이어와 파라미터 수를 갖춘 확장형 DiT 모델로, 고정밀 생성 능..

개요Diffusion Transformers는 확률적 생성 모델인 Diffusion Model과 자연어 처리·시계열 예측 등에서 성능을 입증한 Transformer 구조를 결합한 하이브리드 생성 AI 아키텍처입니다. 기존의 GAN이나 VAE 기반 모델의 한계를 극복하며, 특히 이미지 생성, 텍스트-이미지 변환, 오디오 생성 등에서 높은 정밀도와 안정성을 제공하는 최신 기술로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의Diffusion Model: 데이터를 점진적으로 노이즈화하고 역으로 원복하여 샘플을 생성하는 확률 기반 모델Transformer: 자기 주의(attention) 기반의 딥러닝 모델로, 시퀀스 정보를 효과적으로 처리함Diffusion Transformer: Transformer를 노이즈 제거 및 타..

개요Log-Based Delta는 데이터베이스 또는 분산 시스템의 변경 로그(Change Log 또는 Transaction Log)를 기반으로 데이터 변화만을 감지하여 저장, 동기화, 전파하는 효율적인 데이터 처리 기술입니다. 이는 대규모 데이터 환경에서의 성능 최적화, 실시간 분석, CDC(Change Data Capture) 기반 데이터 흐름 구성에 핵심적으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의Log-Based Delta는 전체 데이터를 비교하거나 재처리하지 않고, 로그 상의 변경 정보만 추출하여 데이터 처리에 반영하는 방식입니다.핵심 아이디어: 변경 이벤트 중심의 데이터 최소 처리출처: 트랜잭션 로그, 바이너리 로그, Write-Ahead Log 등적용 범위: 데이터 복제, 스트리밍 분석, 비동기 동기화..

개요Change Data Capture(CDC)는 데이터베이스 내에서 발생하는 변경사항을 실시간 또는 근실시간으로 캡처하여 다른 시스템으로 전파하는 기술입니다. 기존의 배치 기반 ETL과 달리, CDC는 데이터의 변경 이벤트(삽입, 수정, 삭제)를 추적하여 스트리밍 방식으로 전달함으로써 데이터 동기화의 정확성과 속도를 크게 향상시킵니다.1. 개념 및 정의CDC는 소스 시스템의 데이터 변경을 감지하여 대상 시스템으로 전달하고 이를 실시간으로 반영하는 데이터 처리 기법입니다.적용 대상: 관계형 DB, NoSQL, 메시지 큐 등주요 방식: 로그 기반(Log-based), 트리거 기반(Trigger-based), 시간 기반(Polling)활용 목적: 데이터 복제, 실시간 분석, 마이크로서비스 간 연동2. 특징 ..

개요S3-EC-SMR은 Erasure Coding(EC) 기반 오브젝트 스토리지를 Shingled Magnetic Recording(SMR) HDD에 최적화하여 구축하는 차세대 분산 저장 솔루션입니다. 대규모 데이터를 경제적으로 저장하면서도 고가용성과 내결함성을 유지할 수 있으며, 장기 보관 데이터 또는 콜드 데이터 아카이빙에 적합한 구조입니다.1. 개념 및 정의Erasure Coding: 데이터를 다수의 청크로 분할하고, 일부가 손실되더라도 복구 가능한 패리티를 생성하는 고신뢰 코딩 기법Shingled HDD(SMR): 트랙 간 겹침 구조로 고밀도 저장을 실현한 자기 디스크 기술S3-Compatible Object Storage: Amazon S3 API 호환 인터페이스를 제공하는 확장형 저장 시스템이..