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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..

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..

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..

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..

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..

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..

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..

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..

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 ..

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..

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..

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..

개요탄소중립(Net Zero)을 실현하기 위해 많은 기업들이 재생에너지 구매를 확대하고 있습니다. 그러나 대부분은 연간 총량 기준의 RE100 방식에 머무르고 있어, 실제 전력 사용 시간과 재생에너지 생산 시간 간 불일치 문제가 존재합니다. 이를 해결하기 위한 진보된 접근 방식이 24/7 CFE(Carbon-Free Energy) Matching입니다. 본 글에서는 24/7 CFE의 개념, 필요성, 기술적 구성, 장점 및 실제 사례 등을 종합적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의24/7 CFE Matching은 하루 24시간, 주 7일 동안의 전력 소비를 실시간 또는 시간 단위로 분석하여, 해당 시점에 소비한 전력이 탄소중립적인 에너지원(CFE)에서 공급되었는지를 매칭하는 전략입니다.이는 연간 총량의 재생..

개요소프트웨어 품질 확보를 위한 테스트 커버리지는 필수적이지만, 단순 커버리지 수치만으로는 테스트의 실효성을 평가하기 어렵습니다. 이에 대한 대안으로 Mutation Testing이 활용되며, 그 품질을 수치화하는 지표가 Mutation Score입니다. 이때 Mutation Score를 기준으로 품질 기준선을 설정하고 관리하는 기법이 Mutation Score Thresholding입니다. 본 글에서는 Mutation Score의 정의, Thresholding의 원리, 적용 전략 및 사례를 소개합니다.1. 개념 및 정의Mutation Score Thresholding이란 테스트 코드가 소스 코드를 얼마나 잘 검증하고 있는지를 수치화(Mutation Score)한 후, 특정 임계값(Threshold)을 ..

개요머신러닝 모델 개발에서 'Feature Store'는 학습에 필요한 피처(특징)를 저장, 관리, 제공하는 핵심 시스템입니다. 최근에는 데이터 복제 없이 다양한 소스에서 피처를 가상화하여 제공하는 Feature Store Virtualization 개념이 부상하고 있습니다. 이는 데이터 사일로를 줄이고 실시간 데이터에 기반한 ML 시스템을 보다 효율적으로 구현할 수 있는 새로운 접근입니다. 본 글에서는 Feature Store Virtualization의 개념, 아키텍처, 기술 요소 및 실제 사례를 심층 분석합니다.1. 개념 및 정의Feature Store Virtualization은 물리적인 데이터 복사 없이, 다양한 데이터 소스에서 피처를 통합하고 가상으로 제공하는 방식의 Feature Store ..

개요대규모 클라우드 인프라 운영을 위해 기존의 폐쇄형 네트워크 장비에서 벗어나 개방형 네트워크 운영체제(Open Network OS)에 대한 수요가 증가하고 있습니다. **SONiC(Software for Open Networking in the Cloud)**은 Microsoft Azure에서 시작되어 Linux 기반으로 구축된 개방형 네트워크 운영체제로, 다양한 스위치 하드웨어와 호환되며 모듈화된 네트워크 기능을 제공합니다. 본 글에서는 SONiC의 정의, 구조, 기술적 강점, 도입 장점과 사례를 심도 있게 다룹니다.1. 개념 및 정의SONiC은 오픈소스 기반 네트워크 운영체제로, 스위치에서 실행되며 L2/L3 기능뿐만 아니라 BGP, VLAN, QoS 등 클라우드 데이터센터 운영에 필수적인 네트워크..

개요양자컴퓨팅의 발전은 기존 암호 체계의 보안을 위협하고 있으며, 이에 따라 **Post-Quantum Cryptography(PQC)**를 적용한 Post-Quantum VPN이 주목받고 있습니다. VPN은 네트워크 보안을 위해 광범위하게 사용되는 기술로, 향후 양자컴퓨터 공격에 대비한 구조적 전환이 요구됩니다. 본 글에서는 Post-Quantum VPN의 개념, 특징, 구현 방식, 주요 기술, 기대효과 및 도입 시 고려사항을 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의Post-Quantum VPN이란 양자컴퓨터 환경에서도 안전하게 작동할 수 있도록 양자내성 암호(PQC: Post-Quantum Cryptography)를 통합한 가상사설망(VPN)을 의미합니다.기존 VPN은 RSA, ECDSA, DH 등의 공..

개요Ghost는 현대적인 헤드리스 CMS로, API를 통해 콘텐츠를 제공하는 구조입니다. 이러한 아키텍처는 유연성과 확장성을 제공하지만 동시에 보안 위협에도 노출될 수 있습니다. 특히 Ghost API는 콘텐츠 읽기(Read)와 쓰기(Write) 기능을 모두 제공하므로, 적절한 보안 조치 없이는 데이터 유출, 위변조, 인증 우회 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 본 글에서는 Ghost API 보안의 핵심 요소, 위협 모델, 보안 기술, 사례를 중심으로 심층 분석합니다.1. 개념 및 정의Ghost API Security란 Ghost CMS에서 제공하는 REST 및 Content API, Admin API에 대한 접근을 안전하게 보호하고, 인증된 사용자만이 적절한 권한으로 콘텐츠를 조회하거나 수정할 수 있도..

개요정적 사이트 생성(SSG: Static Site Generation)은 빠른 응답 속도와 SEO에 강점을 가지지만, 변경이 있을 때마다 전체 사이트를 다시 빌드해야 하는 단점이 존재합니다. 이를 해결하기 위한 **Incremental Static Regeneration (ISR)**은 Next.js에서 제공하는 기능으로, 개별 페이지를 실시간으로 갱신할 수 있는 하이브리드 접근 방식을 제공합니다. 본 글에서는 ISR의 개념, 동작 원리, 구성 요소, 기술 요소, 도입 장점 및 활용 사례를 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의Incremental Static Regeneration은 정적 사이트 생성과 서버 측 렌더링의 장점을 결합한 방식으로, 빌드 이후에도 페이지를 점진적으로 재생성할 수 있게 해줍니..

개요GitOps는 Git을 단일 신뢰 소스로 사용하여 애플리케이션 및 인프라의 배포와 운영을 자동화하는 방식입니다. 이 접근법의 핵심은 Reconciliation Loop(동기화 루프)로, 시스템이 선언된(desired) 상태와 실제 상태를 비교하고 일치시키는 과정을 지속적으로 수행합니다. 본 글에서는 GitOps의 핵심 메커니즘인 Reconciliation Loop에 대해 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의Reconciliation Loop는 Git에 선언된 상태(desired state)와 클러스터의 실제 상태(actual state)를 주기적으로 비교하여, 불일치가 발생했을 때 이를 자동으로 조정(reconcile)하는 반복 과정입니다.이 루프는 GitOps 툴(예: Argo CD, Flux 등)..

개요NoEstimates Planning은 작업의 소요 시간 또는 난이도를 추정하지 않고도 프로젝트 일정을 예측하고 계획할 수 있도록 하는 개발 조직의 운영 전략이다. 추정에 소모되는 시간과 불확실성을 제거하고, 흐름 기반(flow-based) 데이터와 경험적 통계치를 활용하여 실제에 가까운 예측과 의사결정을 가능하게 한다.1. 개념 및 정의NoEstimates는 전통적인 Story Point, Time Estimation 대신 작업의 실제 완료 흐름(Throughput)과 사이클 타임(Cycle Time) 등 실측 데이터를 기반으로 계획하는 방식이다.목적: 추정 신뢰도 문제를 제거하고 데이터 기반 흐름 예측으로 전환대상: 애자일 팀, 칸반 조직, 반복 주기 기반 개발팀기반 도구: CFD, Lead/Cy..

개요Kanban Maturity Model(KMM)은 조직의 작업 흐름, 리더십, 서비스 관리 능력 등 조직의 성숙도를 칸반 시스템을 기반으로 정의하고, 지속 가능한 개선을 단계적으로 유도하는 프레임워크이다. 단순한 작업 보드 수준을 넘어, 리더십 문화, 가치 흐름, 변화 저항까지 고려하는 조직 진화 로드맵으로 활용된다.1. 개념 및 정의**Kanban Maturity Model(KMM)**은 Kanban University에서 개발한 모델로, 조직이 어떤 수준의 칸반 적용 상태에 있으며, 어떻게 더 높은 수준의 예측성과 안정성을 갖춘 서비스 조직으로 발전할 수 있는지를 단계별로 구조화한 모델이다.목적: 칸반 도입의 성숙도 진단 및 개선 방향 설정적용 범위: 팀 수준 ~ 전사 레벨까지 확대 적용 가능모델..

개요RAG Evaluation Harness는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 시스템의 응답 품질을 정량적, 정성적으로 측정하고 반복적으로 개선하기 위한 자동화된 평가 프레임워크다. 다양한 평가 지표와 평가자(모델/사람)를 통합하여 소스 기반 정확성, 맥락 정합성, 유용성 등을 다차원적으로 분석한다.1. 개념 및 정의RAG Evaluation Harness는 검색 기반 생성 시스템에서 입력 쿼리, 검색된 문서(Context), 생성 응답(Answer)을 기반으로 다양한 평가 기법을 적용해 응답 품질을 검증하는 자동화된 평가 툴 또는 프레임워크이다.목적: RAG 시스템의 품질 편차를 측정하고 개선 루프를 자동화기반 단위: (Query, Context, Generatio..

개요Wi-Fi 7(IEEE 802.11be)의 핵심 기술 중 하나인 **Multi-Link Operation (MLO)**은 하나의 무선 디바이스가 여러 채널 또는 대역에서 동시에 통신할 수 있도록 하여, 대역폭을 극대화하고 지연을 최소화하는 차세대 무선 통신 기술이다. 실내 AR/VR, 클라우드 게임, 8K 스트리밍 등 초저지연·초고속 응용에 필수적인 기반으로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의**Multi-Link Operation(MLO)**은 Wi-Fi 7 기기가 2개 이상의 링크(채널/주파수 대역)를 동시 사용해 데이터를 송수신할 수 있도록 설계된 기술이다. 기존에는 하나의 채널에서만 통신했으나, MLO는 동시 다중 링크 통신을 통해 속도, 안정성, 회복성을 획기적으로 향상시킨다.목적: 주파수 다..

개요eBPF Service Accelerator는 커널 공간에서 직접 실행 가능한 eBPF(extended Berkeley Packet Filter) 기술을 활용하여, 사용자 영역(user space)의 전통적 서비스 처리를 커널 내에서 고속으로 실행하게 해주는 프레임워크이다. 특히 마이크로서비스, 서비스 메시, API 게이트웨이 등의 처리 경로에서 병목 없이 보안, 로깅, 필터링 등을 수행할 수 있도록 설계되었다.1. 개념 및 정의eBPF Service Accelerator는 네트워크 I/O, 서비스 프록시, 보안 필터, 관측성 로직 등을 eBPF 프로그램으로 작성하여, 커널 내에서 사용자 애플리케이션과 병렬로 실행하도록 구성된 고성능 서비스 가속 프레임워크이다.목적: 유저스페이스로 전환 없이 실시간 ..

개요Identity Wallet Passkey는 사용자 디바이스 내 보안 저장소(예: Secure Enclave, TPM)에 저장된 인증 정보(비대칭 키)를 기반으로, 패스워드 없이도 안전하게 온라인 신원을 확인하고 로그인할 수 있도록 설계된 차세대 인증 수단이다. 특히 FIDO2/WebAuthn 기반의 패스키 기술을 SSI(Self-Sovereign Identity) 지갑과 통합하여, 탈중앙 신원 시스템과 패스워드리스 인증을 결합한 모델로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Identity Wallet Passkey는 FIDO 기반의 패스워드리스 인증 수단인 Passkey를, 사용자 중심의 디지털 신원 지갑(Identity Wallet) 에 통합한 개념으로, 보안성과 사용성을 모두 확보한 신원 인증 인프라..

개요SBOM VEX Automation은 소프트웨어 공급망의 보안 취약점을 자동으로 식별하고, 해당 취약점이 실제로 제품에 영향을 미치는지를 VEX(Vulnerability Exploitability eXchange)를 통해 판별·자동화함으로써, SBOM(Software Bill of Materials)의 실효성과 대응 속도를 높이는 전략이다. 공급망 보안, DevSecOps, 취약점 리스크 관리에 있어 필수적인 자동화 컴포넌트로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의SBOM VEX Automation은 SBOM 내 포함된 모든 구성 요소에 대해 발견된 취약점 정보를 수집하고, 각 취약점이 실제 악용 가능한지 여부를 자동 판단하여 VEX 문서로 생성 및 업데이트하는 일련의 자동화된 보안 프로세스이다.목적: 불..

개요Shift-Right Chaos Replay는 실제 운영 환경에서 발생한 장애나 이상 징후를 기록하고, 이를 테스트 환경 또는 블루그린 릴리즈 맥락에서 재현함으로써 시스템의 복원력(resilience)을 검증하는 카오스 엔지니어링 전략이다. ‘Shift-Left’가 사전 예방이라면, ‘Shift-Right’는 실전 데이터 기반의 신뢰성 향상을 목표로 한다.1. 개념 및 정의**Shift-Right Chaos Replay(SRCR)**는 운영 환경에서 발생한 실제 이벤트(장애, 트래픽 급증, 리소스 고갈 등)를 기반으로 이를 그대로 복제한 시나리오를 테스트 환경에 주입해 재현하는 기법이다.목적: 현장 기반 장애 대응 역량 강화 및 시스템 회복 탄력성 측정기반 기술: Observability 로그, 이벤..

개요WasmEdge Containerd Shim은 WebAssembly 기반 워크로드를 containerd 런타임 환경에 통합하여, 기존 컨테이너 기반 인프라에서 경량 WASM 실행을 가능하게 하는 인터페이스 기술이다. 이 Shim은 기존 OCI(컨테이너) 워크플로우에 WASM을 자연스럽게 연결함으로써 보안성, 속도, 이식성을 모두 확보할 수 있다.1. 개념 및 정의WasmEdge Containerd Shim은 CNCF WasmEdge 런타임과 containerd 사이를 연결하는 런타임 Shim 구현체로, 컨테이너 명령어(CRI)를 통해 WebAssembly 모듈을 마치 OCI 컨테이너처럼 배포, 실행, 관리할 수 있도록 지원한다.목적: 클라우드 네이티브 환경에서 WASM을 OCI 런타임처럼 운영 가능하..

개요OpenTofu Modules는 오픈소스 IaC(Infrastructure as Code) 도구인 OpenTofu(구 Terraform 오픈포크)에서 인프라 구성을 모듈화하여 재사용성과 유지보수성을 극대화하는 전략적 구성 요소다. 클라우드 리소스를 반복적으로 정의하지 않고, 공통 패턴을 코드로 추상화함으로써 팀 간 표준화된 인프라 구축과 DevOps 자동화를 실현할 수 있다.1. 개념 및 정의OpenTofu Module은 하나 이상의 리소스를 포함하는 재사용 가능한 코드 블록으로, 특정 인프라 기능(예: VPC, EC2, GKE 클러스터 등)을 표준화된 방식으로 선언할 수 있도록 구성된다.목적: 인프라 코드의 중복 제거, 유지보수 비용 절감, 조직 내 IaC 일관성 확보형식: 디렉토리 단위 구성 (v..