ITPE * JackerLab

개요Pulumi ESC(Environment Secrets Compartment)는 Pulumi가 제공하는 환경 중심 시크릿(Secrets) 및 구성(Configuration) 관리 도구로, 인프라스트럭처 코드(Infrastructure as Code)의 보안성과 재사용성을 높이는 데 중점을 둔다. 환경별 구성 분리와 안전한 시크릿 관리를 통합해, DevOps 팀이 보다 일관되고 안전한 인프라 구축을 할 수 있도록 지원한다.1. 개념 및 정의Pulumi ESC는 환경(Environment)을 기준으로 구성 요소와 시크릿을 안전하게 구분하고 공유할 수 있도록 설계된 도구이다. 팀, 프로젝트, 배포 환경(dev/staging/prod) 별로 구성 정보를 분리해 관리하며, Pulumi CLI 및 Automat..

개요Karpenter는 Kubernetes 클러스터에서 워크로드 수요에 따라 필요한 인프라 리소스를 자동으로 프로비저닝하고 최적화하는 오픈소스 확장 솔루션이다. Amazon이 주도하고 CNCF에 기여된 이 프로젝트는 복잡한 노드 관리 없이 효율적인 리소스 활용과 비용 절감을 가능하게 한다.1. 개념 및 정의Karpenter는 Kubernetes 클러스터에 새로운 Pod가 스케줄링될 수 없을 때, 해당 요구사항에 맞는 최적의 인스턴스 유형을 자동으로 선택해 생성하고 연결하는 자동화 툴이다. 기존 Cluster Autoscaler보다 더 빠르고 유연하게 동작하며, 다양한 클라우드 환경에 적용할 수 있다.목적 및 필요성스케일 아웃/인 자동화리소스 낭비 최소화 및 비용 최적화DevOps 개입 없이 효율적인 인프..

개요GEM(Goal-Execution-Monitoring) Framework는 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 동작하는 AI 에이전트가 목표 달성을 위해 효과적으로 행동하도록 지원하는 구조적 실행 프레임워크다. 목표 중심 설계, 실행계획 생성, 작업 진행 상태 모니터링의 세 가지 계층으로 구성되며, 복잡한 멀티스텝 문제를 자율적으로 해결하는 에이전트의 지능을 체계화한다.1. 개념 및 정의GEM Framework는 LLM이 단순 응답 생성이 아닌 실제 작업 수행을 목표로 작동할 수 있도록 하는 아키텍처로, 명시적인 목표(goal), 자동 생성된 실행 계획(plan), 수행 후 상태 피드백(monitoring)을 기반으로 LLM의 인지적 처리 흐름을 관리한다.목적 및 필요성LLM 기반 에이전트의 일관된 ..

개요DevEx Score는 개발자의 업무 효율성과 만족도를 측정해 조직의 생산성과 직결시키는 정량 지표다. 생산성 중심의 기존 개발 성과 평가에서 벗어나, 개발자가 얼마나 효율적이고 원활하게 작업할 수 있는지를 다양한 정성·정량 데이터 기반으로 평가함으로써, 현대 DevOps 및 플랫폼 엔지니어링 전략의 핵심 성과 지표로 떠오르고 있다.1. 개념 및 정의DevEx Score는 개발 환경, 도구, 프로세스, 협업 방식 등 개발자 경험 전반을 다차원 지표로 수치화하여 개발자 중심의 효율성과 만족도를 계량화하는 지표이다. 이는 단순 개발 시간이나 코드량이 아니라, ‘일 잘할 수 있는 환경’을 얼마나 제공하고 있는지를 나타낸다.목적 및 필요성개발 생산성 향상 및 이직률 감소개발팀과 플랫폼팀 간 피드백 루프 강화..

개요VSMP(Value Stream Management Platform)는 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC) 전반에 걸쳐 발생하는 활동들을 가치 흐름 중심으로 가시화하고, 측정 가능한 데이터 기반으로 최적화할 수 있도록 지원하는 통합 플랫폼이다. DevOps, Agile, ITSM 등 다양한 시스템과 통합되어 비즈니스 가치 중심의 IT 운영을 가능하게 한다.1. 개념 및 정의VSMP는 '개발에서 배포까지'의 모든 과정을 하나의 가치 흐름(Value Stream)으로 파악하고, 각 단계의 흐름 속도, 병목 현상, 낭비 요소 등을 시각화함으로써 조직이 가치를 빠르게 전달할 수 있도록 돕는 플랫폼이다.목적 및 필요성비즈니스 목표와 소프트웨어 개발의 정렬병목 구간 식별 및 개선개발 성숙도 및 가치 흐름의 지속..

개요Guided Beam Merge는 대형 언어 모델(LLM)에서 생성 품질을 유지하면서도 디코딩 속도를 높이기 위한 혁신적인 하이브리드 디코딩 기법이다. 여러 디코딩 결과를 동시 생성한 뒤, 외부 또는 내부 가이던스를 통해 최적 후보를 병합함으로써 전통적인 Beam Search의 속도 한계를 극복한다.1. 개념 및 정의Guided Beam Merge는 여러 개의 Beam 결과(토큰 시퀀스)를 생성한 후, 가이드 모델 또는 점수 기준에 따라 가장 적절한 시퀀스를 선택하거나 병합하여 최종 출력을 생성하는 디코딩 기법이다. Beam Search의 탐색 성능과 Speculative Decoding의 속도 이점을 결합한 방식이다.목적 및 필요성생성 품질과 응답 속도 간 균형 확보사용자 의도에 부합하는 정밀한 출..

개요Speculative Decoding은 대형 언어 모델(LLM) 또는 생성형 AI 시스템의 응답 속도를 획기적으로 향상시키기 위한 디코딩 최적화 기법이다. 사전 예측된 후보 토큰을 바탕으로 병렬 처리와 검증을 통해 생성 시간을 줄이는 이 기술은 실시간 AI 응답이 필요한 다양한 분야에서 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Speculative Decoding은 작은 추론 모델(초안 모델)이 여러 개의 후보 응답을 먼저 생성하고, 이를 큰 기준 모델(정확성 검증 모델)이 검토하여 확정하는 방식이다. 이는 Transformer 기반 언어 모델에서 응답 생성 시 병목이 되는 토큰별 생성 과정을 병렬화해 전체 속도를 높인다.목적 및 필요성LLM의 응답 속도 개선실시간 서비스 대응력 확보컴퓨팅 자원 최적화 및 처..

개요Feature Store 3.0은 머신러닝(ML) 및 인공지능(AI) 시스템에서 데이터 피처(feature)를 효율적으로 저장, 관리, 제공하는 기능을 넘어서, 실시간 처리, 세분화된 피처 거버넌스, 모델 재현성 확보까지 지원하는 차세대 피처 저장소 아키텍처다. MLOps와 실시간 예측을 지향하는 최신 인프라에 필수적인 컴포넌트로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Feature Store 3.0은 피처의 생성부터 제공까지 전 주기를 자동화하고, 실시간 스트리밍 데이터를 즉시 피처로 변환·저장·배포하는 기능을 갖춘 플랫폼이다. 기존 배치 중심의 피처 스토어를 넘어 온라인-오프라인 데이터 일관성과 고속 추론을 위한 피처 서빙까지 포괄한다.목적 및 필요성모델 성능 극대화 위한 최신 피처 제공모델 재현성과 버..

개요Declarative Data Quality는 데이터 품질 관리에서 절차적인 코드 대신 원하는 상태와 조건을 선언하여 품질 검증을 수행하는 방식이다. 이 접근은 데이터 엔지니어와 분석가가 반복 가능한 품질 검사를 구조화된 방식으로 자동화하고, 코드 유지보수와 확장성을 크게 향상시킨다.1. 개념 및 정의Declarative Data Quality는 SQL, YAML 등 선언형 언어로 기대하는 데이터 상태를 명시하고, 해당 조건을 만족하는지를 검사하는 데이터 품질 관리 전략이다. 주로 데이터 파이프라인 내에서 품질 조건을 자동 검증하며, 품질 이슈가 있는 경우 경고나 차단이 가능하다.목적 및 필요성데이터 품질 문제 사전 탐지 및 예방코드 반복 최소화 및 유지보수 용이성 향상협업 가능한 품질 관리 체계 구..

개요u-Containers(Microcontainers)는 전통적인 컨테이너보다 훨씬 가볍고 빠르게 실행되는 차세대 컨테이너 기술이다. 초소형 이미지, 짧은 수명 주기, 최적화된 보안 환경을 기반으로 클라우드 네이티브 아키텍처와 서버리스 환경에 이상적이다.1. 개념 및 정의u-Containers는 최소한의 실행 환경만을 포함한 초경량 컨테이너로, 수 MB 단위의 이미지 크기와 밀리초 단위의 기동 속도를 자랑한다. 보안성과 격리성은 유지하면서 자원 효율성을 극대화해 서버리스 및 이벤트 기반 컴퓨팅에 적합하다.목적 및 필요성컨테이너 운영 비용 및 오버헤드 최소화초고속 시작이 필요한 워크로드 지원서버리스 및 엣지 컴퓨팅을 위한 최적화된 환경 제공2. 특징 항목 u-Containers 일반 컨테이너 VM ..

개요SRv6 BGP EPE(Segment Routing over IPv6 with BGP Egress Peer Engineering)는 IPv6 기반 Segment Routing(SRv6) 기술과 BGP의 확장 기능인 EPE(Egress Peer Engineering)를 결합한 네트워크 트래픽 제어 기술이다. 이 기술은 인터넷 서비스 제공자(ISP)와 데이터센터 사업자가 경로 제어 및 트래픽 최적화를 유연하게 수행할 수 있도록 지원한다.1. 개념 및 정의SRv6 BGP EPE는 SRv6 기반 네트워크에서 BGP 라우팅 정보를 활용해 egress peer 경로를 세밀하게 제어하는 기술이다. 기존 MPLS 기반의 트래픽 엔지니어링을 대체하거나 보완하며, IPv6 주소 자체에 경로 정보를 포함함으로써 소프트웨..

개요OpenID4VP(OpenID for Verifiable Presentations)는 분산 신원(DID) 기반의 인증 방식에서 사용자가 검증 가능한 자격 증명을 제시할 수 있도록 지원하는 OpenID Foundation의 차세대 프로토콜이다. 이 기술은 개인의 개인정보 통제권을 강화하고, 신뢰 기반의 인증 생태계를 형성하는 데 핵심적인 역할을 한다.1. 개념 및 정의OpenID4VP는 사용자가 발급받은 검증 가능한 자격 증명(Verifiable Credentials, VC)을 서비스 제공자에게 제출할 수 있도록 하는 인증 프로토콜이다. 기존 OpenID Connect와 유사한 흐름을 따르지만, 사용자가 직접 보유한 VC를 선택적으로 제출할 수 있는 점이 핵심 차별점이다.목적 및 필요성사용자의 개인정보..

개요FIDO Passkey는 FIDO(Fast Identity Online) Alliance가 제안한 비밀번호 없는 인증 방식의 핵심 기술이다. 사용자 편의성과 보안을 모두 만족시키며, WebAuthn, 생체 인증, 디바이스 보안을 통합한 형태로 디지털 인증 패러다임의 전환을 주도하고 있다.1. 개념 및 정의FIDO Passkey는 공개키 기반 인증 시스템으로, 사용자의 디바이스에 저장된 개인 키와 서버에 저장된 공개 키를 이용해 인증을 수행한다. 사용자는 생체 정보나 PIN을 통해 디바이스에서 인증을 완료하며, 비밀번호 입력 없이도 강력한 보안이 가능하다.목적 및 필요성비밀번호 유출, 피싱 공격의 근본적 차단인증 절차 간소화사용자 신뢰 확보와 IT 운영비용 절감2. 특징 항목 FIDO Passkey ..