ITPE * JackerLab

개요CDCT(Contract-Driven Component Testing)는 마이크로서비스 또는 컴포넌트 기반 시스템에서 상호 작용의 ‘계약’을 명확히 정의하고, 해당 계약을 기준으로 각 컴포넌트를 독립적으로 테스트하는 방법론이다. 인터페이스를 중심으로 테스트함으로써, 빠른 피드백, 서비스 분리, 신뢰성 향상을 동시에 달성할 수 있다.1. 개념 및 정의CDCT는 프로듀서(제공자)와 컨슈머(소비자) 간 API 또는 메시지 교환의 계약을 테스트의 기준으로 삼아, 각 컴포넌트가 계약을 준수하는지를 독립적으로 검증하는 방식이다. 이는 통합 테스트에 의존하지 않고도 시스템 간 정합성을 확보할 수 있게 한다.목적 및 필요성컴포넌트 독립적 검증을 통한 병렬 개발 가능인터페이스 변경 시 빠른 테스트 피드백 제공통합 테..

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 ..

개요Passkey-Only SSO(Single Sign-On)는 기존의 비밀번호 기반 인증을 대체하는 최신 인증 방식으로, 생체인식 또는 디바이스 기반 인증을 통해 사용자 경험과 보안을 동시에 강화한다. 이 글에서는 Passkey-Only SSO의 개념부터 기술 요소, 장점, 실제 활용 사례까지 자세히 살펴본다.1. 개념 및 정의Passkey-Only SSO는 WebAuthn 및 FIDO2 표준을 기반으로 하는 비밀번호 없는 인증 기술이다. 사용자는 단 한 번의 로그인으로 여러 서비스에 접근할 수 있으며, 로그인 과정은 생체정보(지문, 얼굴 인식) 또는 사용자 디바이스(스마트폰, 노트북 등)를 활용한다.목적 및 필요성비밀번호 피싱 방지사용자 인증 과정 단순화보안 사고 감소 및 유지관리 비용 절감2. 특징..

개요Confidential Query(CQ) with TEE-SQL은 TEE(Trusted Execution Environment) 기반 보안 실행 영역에서 SQL 쿼리를 수행함으로써, 클라우드 환경에서도 민감한 데이터에 대한 기밀성을 보장할 수 있는 보안 연산 프레임워크입니다. 이는 정부, 금융, 헬스케어 등 고신뢰 환경에서 개인정보 및 기밀 데이터 분석을 가능하게 하며, 프라이버시 보호와 데이터 분석 유연성의 균형을 제공합니다.1. 개념 및 정의CQ(Confidential Query): 민감 데이터를 외부 노출 없이 보호된 환경에서 SQL로 질의·분석하는 보안 연산 모델TEE-SQL: TEE(예: Intel SGX, AMD SEV) 기반의 안전한 메모리 영역에서 실행되는 SQL 엔진기반 구조: Cli..

개요Continuous Threat Modeling(CTM)은 애플리케이션 개발 및 인프라 운영 과정에서 발생 가능한 위협을 정적인 문서화 대신, 코드 변화와 함께 지속적으로 탐지하고 분석하는 실시간 보안 설계 전략입니다. DevSecOps와 함께 주목받는 방식으로, 보안 설계를 CI/CD 파이프라인에 통합하여 반복 가능하고 협업 가능한 방식으로 위협 모델링을 자동화합니다.1. 개념 및 정의Threat Modeling: 자산, 위협, 취약점, 공격 경로를 정의하고 대응 전략을 설계하는 보안 활동CTM: Threat Modeling을 애자일·CI/CD 환경에 맞게 반복적, 자동화 방식으로 수행하는 전략적용 대상: 마이크로서비스, IaC, 클라우드 보안, API, GitOps 등 보안 요소가 빈번히 변하는 ..

개요ToxiProxy-FASTER는 마이크로서비스, 데이터베이스, API 등 분산 시스템 환경에서 네트워크 레이턴시, 패킷 드롭, 단절 등 다양한 네트워크 장애 조건을 실시간으로 시뮬레이션할 수 있는 테스트 플랫폼입니다. 특히 FASTER(Fault-Aware Simulated Traffic Environment Replayer) 구조를 채택해, 프로덕션 유입 전 장애 재현 및 회복 시나리오 테스트에 최적화되어 있으며, Chaos Engineering과 DevSecOps 전략의 중요한 구성 요소로 활용됩니다.1. 개념 및 정의ToxiProxy: Shopify에서 개발한 프록시 기반 네트워크 장애 시뮬레이션 도구FASTER: 장애-aware 트래픽 재생 시뮬레이터(Fault-Aware Simulated T..

개요Unikernel-as-Sidecar는 쿠버네티스 및 클라우드 네이티브 환경에서 보안, 성능, 경량성을 강화하기 위해 유니커널(unikernel) 기술을 사이드카(Sidecar) 패턴에 적용하는 전략입니다. 기존 사이드카는 공유 OS 커널 위에서 동작하는 컨테이너로 구성되지만, 유니커널은 애플리케이션과 커널을 단일 목적 이미지로 정적 컴파일하여 실행하는 구조로, 격리성과 최소공격면을 극대화할 수 있습니다.1. 개념 및 정의Unikernel: 하나의 애플리케이션과 필요한 커널 기능만 포함한 단일 실행 이미지Sidecar Pattern: 주 컨테이너의 보조 기능(예: 프록시, 보안, 로깅)을 담당하는 별도 컨테이너 구성Unikernel-as-Sidecar: 사이드카 역할을 Unikernel 기반으로 구현..

개요CUE(Configure, Unify, Execute)는 구조적 데이터를 위한 선언형 구성 언어로, 구성(config), 검증(validation), 생성(generation)을 통합하여 관리할 수 있는 차세대 구성 언어입니다. JSON, YAML, Terraform 등의 구조적 설정 언어의 복잡성과 오류를 줄이고자 만들어졌으며, DevOps, 플랫폼 엔지니어링, 데이터 모델링 등에서 활용도가 급속히 높아지고 있습니다.1. 개념 및 정의CUE: Configure, Unify, Execute의 약자이며, 구성(정의), 정합성 검증, 실행 코드 생성을 통합하는 선언형 언어용도: 선언형 구성 파일 정의, 데이터 검증, 스키마 확장, 코드 생성 등대상 사용자: DevOps 엔지니어, 플랫폼 엔지니어, 데이터..

개요Ephemeral Environment-as-PR는 개발자가 새로운 Pull Request(PR)를 생성할 때마다 자동으로 독립적인 테스트/리뷰용 임시 환경(Ephemeral Environment)을 구성하여 코드 변경 사항을 실시간으로 검증하고, 리뷰어 및 QA 팀이 시각적으로 결과를 확인할 수 있게 하는 전략입니다. 이 방식은 Preview Environment, Dynamic Staging, Review App 등으로 불리며 GitOps, Platform Engineering 트렌드와 함께 DevOps 생산성 혁신을 주도하고 있습니다.1. 개념 및 정의Ephemeral Environment: 코드 변경 단위마다 자동으로 생성되는 임시 환경 (수명: 짧음, 상태: 격리)as-PR: GitHub/G..

개요SWARM Pattern은 Small-World Network 이론을 기반으로 애자일성과 회복력을 동시에 확보할 수 있도록 설계된 팀 및 조직 구조 전략입니다. '작은 세계 네트워크(Small-World Network)'란, 서로 멀리 떨어진 노드도 소수의 연결만으로 연결될 수 있는 구조를 말하며, SWARM은 이를 기반으로 실리콘밸리 스타트업, 군사작전, 재난대응 네트워크 등에서 관측되는 자율성-연결성 균형 구조를 분석하여 조직 패턴으로 정형화한 것입니다.1. 개념 및 정의SWARM: Small-World Agile Resilient Matrix의 약자로, 팀 간 유연한 연결과 자율적인 실행력을 동시에 갖춘 구조Small-World Network: 밀집도 높은 로컬 클러스터 + 적절한 장거리 연결로..

개요Outcome-Based Contracting(OBC)은 납품 완료, 노력 기반 계약이 아닌 ‘성과(Outcome)’를 중심으로 공급자와 고객 간의 계약 구조를 설계하는 전략적 계약 방식입니다. 특히 디지털 전환, SaaS, 클라우드, 플랫폼 사업자 간 복잡한 서비스 수준과 성능을 정량화하고 실현 가능한 결과 중심으로 계약을 체결하는 방식으로, 공공·민간 모두에서 점점 채택이 확대되고 있습니다.1. 개념 및 정의Outcome: 서비스 제공의 ‘결과’ 또는 ‘영향’을 나타내는 성과 지표 (예: 사용자 증가율, 평균 처리시간 감소 등)OBC: 계약 단위가 인력/시스템 납품이 아니라, 고객이 원하는 정량적 성과임을 명시한 계약 형태대상 분야: IT 아웃소싱, AI 프로젝트, 헬스케어, 공공정책 서비스, S..

개요Lightmatter Envise는 광학 기반의 AI 추론 및 데이터 처리 연산을 실리콘 포토닉스(Silicon Photonics) 기술을 활용해 구현한 차세대 AI 가속 칩입니다. 전통적인 전자 기반 GPU/TPU 아키텍처의 전력·속도 한계를 극복하고, LLM 추론, 데이터센터 연산, 엣지 AI 환경에 이르기까지 고속, 고효율 연산을 제공하는 ‘광 기반 컴퓨팅 시대’의 핵심 하드웨어입니다.1. 개념 및 정의Envise: Lightmatter에서 출시한 세계 최초 상용 포토닉 컴퓨팅 기반 AI 추론 플랫폼Photonic AI Core: 전자 대신 광자를 통해 행렬 연산을 수행하는 Tensor Core 구조Chiplet 기반: 포토닉 코어와 일반 DRAM/NIC 칩을 3D 패키징한 하이브리드 구조2. ..

개요Photonic Tensor Core는 빛(광자)을 활용한 병렬 텐서 연산을 수행하는 하드웨어 아키텍처로, 기존 전자 기반 GPU·TPU 연산의 전력 한계를 극복하고자 등장한 차세대 광 컴퓨팅 연산 코어입니다. 특히 AI 모델 추론과 훈련에서 요구되는 행렬 곱셈(MATMUL) 연산을 초고속·초저전력으로 처리할 수 있어, 차세대 AI 칩 및 엣지 AI 응용 분야에서 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Photonic Computing: 전자 대신 광자를 계산 매체로 활용하는 컴퓨팅 방식Tensor Core: AI 연산을 위한 행렬 곱셈 특화 병렬 연산 유닛Photonic Tensor Core: 광학 회로 내에서 텐서 연산을 수행하도록 설계된 연산 유닛2. 특징 항목 설명 기존 방식과 비교 전력 효율..

개요Streaming HTAP(Hybrid Transactional and Analytical Processing)은 트랜잭션 처리(OLTP)와 실시간 분석(OLAP)을 단일 데이터 경로에서 통합하는 아키텍처로, 특히 Kafka, Pulsar, Flink 등 스트리밍 데이터 인프라 기반에서 구현되는 차세대 데이터 처리 모델입니다. 데이터 복제나 ETL 없이도 실시간 분석과 의사결정을 가능하게 하여, 실시간 인사이트와 반응성을 동시에 추구하는 조직에게 최적화된 데이터 플랫폼 전략입니다.1. 개념 및 정의HTAP: OLTP + OLAP을 결합한 데이터 처리 모델Streaming HTAP: 스트리밍 입력 기반으로 트랜잭션과 분석을 동시에 수행하는 실시간 아키텍처기반 요소: Kafka/Flink 스트림, CDC..

개요Edge Data Product는 엣지(Edge) 위치에서 생성·수집되는 데이터를 실시간 분석, 처리, 정제하여 중앙 시스템이나 클라우드로 이전 없이도 직접 활용 가능하도록 만든 독립적인 데이터 제품 단위입니다. 데이터 메쉬(Data Mesh)와 데이터 제품 사고방식을 엣지 컴퓨팅 환경에 적용한 개념으로, 제조, 리테일, 스마트시티 등 분산 환경에서 데이터의 시간 가치와 실시간성을 극대화하는 전략적 설계 모델입니다.1. 개념 및 정의Edge: 센서, 게이트웨이, IoT 장비 등이 존재하는 네트워크 말단의 데이터 생성 지점Data Product: 특정 목적에 최적화된 데이터 처리·정의·제공 단위. API, 스키마, SLA 포함Edge Data Product: 엣지 위치에서 생성 및 가공된 데이터를 서비..

개요Terraform Provider는 HashiCorp Terraform이 다양한 클라우드, SaaS, 네트워크 인프라 리소스를 생성·변경·관리할 수 있도록 연결해주는 플러그인 구조입니다. AWS, GCP, Azure 같은 주요 클라우드뿐만 아니라 GitHub, Kubernetes, Datadog 등 다양한 서비스와의 통합을 코드 기반으로 구현할 수 있으며, 커스텀 Provider를 통해 조직 맞춤형 인프라 자동화도 지원합니다.1. 개념 및 정의Terraform Provider: Terraform Core가 외부 API와 상호작용할 수 있도록 해주는 플러그인구성 방식: 리소스(Resource), 데이터 소스(Data Source), 스키마(Schema)로 구성된 Go 기반 실행 바이너리설치 구조: te..

개요OVN-K8s는 쿠버네티스 클러스터에서 네트워크 정책, Pod 간 통신, 다중 네트워크 연동 등을 구현하기 위해 설계된 Open Virtual Network(OVN) 기반의 CNI(Container Network Interface) 구현체입니다. Open vSwitch의 고성능, 가상화 친화적 아키텍처 위에 구축되어 있으며, Red Hat의 OpenShift와 같은 상용 쿠버네티스 플랫폼에서도 널리 활용됩니다.1. 개념 및 정의OVN(Open Virtual Network): Open vSwitch를 기반으로 하는 SDN(Software Defined Network) 컨트롤러 플랫폼OVN-K8s: OVN을 Kubernetes 환경에서 사용할 수 있도록 통합한 네트워킹 솔루션기반 구조: OVN North..

개요Overlay-as-Code는 Kubernetes 기반 클라우드 네이티브 환경에서 인프라 구성과 운영 전략을 분리하고, 환경별/역할별/조직별 차이를 추상화된 오버레이 레이어로 관리하는 선언적 인프라 정의 접근 방식입니다. GitOps, 멀티테넌시, 플랫폼 엔지니어링이 확산되는 환경에서 복잡한 인프라 템플릿을 유연하게 구성하고 유지보수성을 높이는 데 핵심적인 전략으로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의Overlay: 공통 베이스 구성 위에 추가되는 환경별/팀별/버전별 커스터마이징 정의 레이어Overlay-as-Code: 이러한 오버레이 정의를 Git 기반 코드로 관리하고, 상속/패치/병합 로직을 선언적으로 구성하는 방식활용 범위: Helm, Kustomize, Jsonnet, CUE 등 다양한 템플릿..