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Arrow Dataset

개요현대 데이터 분석과 머신러닝 파이프라인은 빠르고 효율적인 데이터 표현, 메모리 공유, 직렬화 없는 연산 처리를 필요로 합니다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 등장한 포맷이 Apache Arrow이며, 이를 활용한 핵심 단위가 바로 Arrow Dataset입니다. Arrow Dataset은 대규모 열 지향(columnar) 데이터 처리를 위해 최적화된 구조로, Pandas, Spark, DuckDB, PyTorch 등 다양한 시스템과의 호환성과 성능을 동시에 보장합니다.1. 개념 및 정의Arrow Dataset은 Apache Arrow 포맷을 기반으로 구성된 대규모 데이터 집합으로, 열 지향 메모리 구조와 zero-copy 특성을 활용해 고속 분석 및 머신러닝 워크로드에 적합한 형태로 데이터를 저장·관..

LLM Cascade Compression (LCC)

개요대규모 언어 모델(LLM)의 성능은 탁월하지만, 그에 따른 추론 비용, 응답 지연, 에너지 소모는 실무 적용에 큰 제약 요소로 작용합니다. 특히 다양한 복잡도의 요청에 대해 동일한 모델을 사용하는 것은 리소스 낭비를 초래합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 **LLM Cascade Compression (LCC)**입니다. LCC는 여러 단계의 크기와 성능을 가진 모델을 계층적으로 배치하고, 요청의 난이도에 따라 적절한 모델을 선택함으로써 효율성과 성능을 동시에 확보하는 전략입니다.1. 개념 및 정의LLM Cascade Compression은 다양한 크기(예: 1B, 7B, 13B, 65B)의 언어 모델을 계단식으로 구성한 후, 각 요청에 대해 최소한의 모델로 처리 시도하고, 응답이 부..

Zero-Copy Data Lake

개요데이터가 폭발적으로 증가하고 조직 간 협업 및 분석 수요가 커지면서, 데이터 레이크(Data Lake)의 구조 또한 진화하고 있습니다. 특히 데이터를 복제하지 않고 여러 워크로드에서 공유할 수 있는 Zero-Copy Data Lake 아키텍처가 주목받고 있습니다. 이 구조는 데이터 이동 없이 다양한 분석 및 머신러닝 워크로드에 동일한 데이터를 활용할 수 있도록 하여, 비용 절감과 거버넌스 강화를 동시에 실현합니다.1. 개념 및 정의Zero-Copy Data Lake란 데이터를 별도로 복사(copy)하지 않고, 단일 저장소에서 다양한 분석 시스템이나 팀이 해당 데이터를 공유·활용할 수 있는 데이터 레이크 아키텍처입니다.전통적인 방식에서는 데이터를 이동하거나 복제하여 팀별로 보유하였지만, Zero-Cop..

Event-Driven Security (EDS)

개요현대의 IT 환경은 클라우드, 컨테이너, 마이크로서비스 등 빠르게 변화하는 인프라로 구성되며, 이에 따라 보안 위협도 더욱 동적이고 예측하기 어려워지고 있습니다. 전통적인 보안 시스템은 정적 룰 기반이거나 반응 속도가 느려 위협을 실시간으로 탐지하고 대응하는 데 한계가 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위한 접근 방식이 바로 **Event-Driven Security(EDS)**입니다. 본 글에서는 EDS의 개념, 아키텍처, 기술 요소, 도입 시 고려사항까지 통합적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의Event-Driven Security는 시스템 내 발생하는 다양한 보안 관련 이벤트를 실시간으로 수집, 분석, 트리거 처리하여 위협을 탐지하고 자동 대응하는 보안 아키텍처입니다.이는 단순한 로그 수집이 아..

GraphQL Subgraph Governance

개요GraphQL Federation은 마이크로서비스 아키텍처 환경에서 다양한 도메인을 각각의 Subgraph로 분리해 관리할 수 있는 유연한 구조를 제공합니다. 그러나 Subgraph가 많아질수록 스키마 충돌, 버전 불일치, 품질 저하, 변경 관리 이슈가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 필요한 체계가 GraphQL Subgraph Governance입니다. 본 글에서는 GraphQL 기반 서비스 구조에서 Subgraph 관리의 핵심 원칙과 구현 방안에 대해 설명합니다.1. 개념 및 정의GraphQL Subgraph Governance란 Federation 환경에서 각 Subgraph의 등록, 검증, 버전 관리, 승인, 배포, 롤백 등의 생명주기를 조직적으로 관리하는 정책 및 프로세스 체계를 말..

k0s (Lightweight Kubernetes)

개요클라우드 네이티브 인프라의 핵심인 Kubernetes는 강력한 기능을 제공하지만, 설치와 운영의 복잡성이 높아 경량화에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 이러한 요구에 대응하여 등장한 것이 k0s입니다. k0s는 Mirantis에서 개발한 초경량 쿠버네티스 배포판으로, 단일 바이너리 형태로 제공되어 간편한 설치, 빠른 실행, 낮은 리소스 사용률을 자랑합니다. 본 글에서는 k0s의 아키텍처, 구성 요소, 사용 사례를 중심으로 경량 쿠버네티스 배포의 핵심을 소개합니다.1. 개념 및 정의k0s는 CNCF 표준을 따르면서도 독립적으로 작동할 수 있는 단일 바이너리 기반의 Kubernetes 배포판입니다.컨트롤 플레인, 워커 노드, 클러스터 부트스트래핑, 네트워크 플러그인, 스토리지 드라이버 등 모든 구성 요소..

Data Mesh Contract Testing (DCT)

개요Data Mesh는 데이터 플랫폼을 도메인 중심의 자율적인 데이터 제품(product)으로 구성하여 데이터 소유권, 책임, 품질을 분산적으로 관리하는 접근 방식입니다. 이때 데이터 제품 간 API 또는 데이터 인터페이스가 명확히 정의되어야 하며, 그 신뢰성과 호환성을 지속적으로 검증할 수 있는 기법이 필요합니다. 이를 가능하게 하는 방법이 **Data Mesh Contract Testing(DCT)**입니다. 본 글에서는 DCT의 개념, 구조, 구현 방식 및 도입 시 고려사항을 심층적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Data Mesh Contract Testing은 데이터 제품 간의 계약(Contract)을 정의하고, 이 계약이 일관되게 준수되는지를 자동화된 테스트로 검증하는 프로세스를 의미합니다.이..

Federated Feature Store (Feast FFS)

개요머신러닝의 성패는 양질의 피처(feature)를 얼마나 잘 관리하고 제공하느냐에 달려 있습니다. 특히 기업 간 협업, 데이터 거버넌스, 규제 환경 하에서는 중앙 집중형 피처 스토어만으로 한계가 존재합니다. 이러한 요구를 해결하기 위해 등장한 개념이 **Federated Feature Store (FFS)**입니다. Feast 기반의 Federated Feature Store는 분산된 데이터 소스와 협업 환경에서 피처를 안전하고 일관되게 관리할 수 있도록 설계된 차세대 피처 인프라입니다.1. 개념 및 정의Federated Feature Store(FFS)는 여러 조직이나 데이터 도메인에 분산되어 있는 피처 데이터를 중앙으로 이동시키지 않고도 통합적으로 관리, 조회, 활용할 수 있도록 지원하는 피처 관리..

Triton Inference Server

개요AI 모델을 실제 서비스에 적용하려면, 학습 이후 단계인 **추론(Inference)**을 빠르고 안정적으로 처리할 수 있어야 합니다. 이를 위한 대표적 오픈소스 플랫폼이 NVIDIA의 Triton Inference Server입니다. 다양한 프레임워크 모델을 일관된 방식으로 배포하고, GPU 및 CPU 리소스를 효율적으로 활용하며, 대규모 AI 추론 워크로드를 안정적으로 처리할 수 있는 서버입니다. 본 글에서는 Triton Inference Server의 구조, 기능, 장점 및 적용 사례를 상세히 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Triton Inference Server는 NVIDIA가 개발한 범용 AI 추론 서버로, 다양한 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow, ONNX 등) 기반의 ..

gVisor

개요클라우드 네이티브 환경에서 컨테이너는 빠른 배포와 유연성을 제공하지만, 커널 공유 구조로 인해 보안에 취약할 수 있습니다. 이를 해결하기 위한 혁신적인 보안 기술이 Google에서 개발한 gVisor입니다. gVisor는 사용자 공간에서 실행되는 샌드박스형 커널을 통해 컨테이너를 격리하며, 기존 리눅스 커널에 대한 공격 면적을 줄여줍니다. 본 글에서는 gVisor의 개념, 아키텍처, 구성 요소, 장점 및 실제 활용 사례를 종합적으로 다룹니다.1. 개념 및 정의gVisor는 Google이 개발한 사용자 공간(User-space) 샌드박스 커널로, 리눅스 시스템 콜을 자체적으로 구현하여, 컨테이너를 호스트 커널로부터 논리적으로 분리해주는 보안 실행 환경입니다.즉, 애플리케이션은 실제 커널이 아닌 gVis..

Open Policy Agent (OPA)

개요클라우드 인프라가 복잡해지고, 보안 및 규정 준수에 대한 요구가 증가함에 따라, 정책(Policy)의 중앙 관리와 일관된 적용이 필수적이 되었습니다. **Open Policy Agent (OPA)**는 다양한 시스템에 정책을 선언적 방식으로 적용할 수 있도록 도와주는 오픈소스 정책 엔진입니다. 본 글에서는 OPA의 개념, 작동 방식, 기술 스택, 활용 사례를 포괄적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의Open Policy Agent(OPA)는 JSON 기반 입력을 받아 Rego라는 DSL(Domain Specific Language)로 작성된 정책을 평가하여, 승인 여부를 반환하는 정책 결정 엔진입니다.이는 Kubernetes, API Gateway, CI/CD 파이프라인 등 다양한 환경에서 일관된 정책..

Engineering Productivity Observatory

개요소프트웨어 엔지니어링에서 생산성은 팀과 조직의 성공을 가늠하는 핵심 지표입니다. 하지만 생산성을 단순한 산출량으로만 측정하는 것은 한계가 있으며, 코드 품질, 협업 효율, 심리적 안전성 등 다양한 요소가 복합적으로 작용합니다. 이러한 복합성을 고려해 생산성을 정량화·정성적으로 관측하고 개선하기 위한 체계가 **Engineering Productivity Observatory(엔지니어링 생산성 관측소)**입니다.1. 개념 및 정의Engineering Productivity Observatory는 개발자의 활동, 협업 패턴, 시스템 데이터를 통합 분석하여 생산성에 대한 종합적인 통찰을 제공하는 프레임워크 또는 플랫폼입니다.이는 생산성 자체를 단일 지표로 단순화하지 않고, 여러 차원에서 데이터를 수집·분석..