ITPE * JackerLab

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..

개요Intent-Based Networking Pipeline은 관리자의 ‘의도(intent)’를 네트워크 정책과 구성으로 자동 변환하는 기술 체계로, 네트워크 인프라의 운영 자동화, 신뢰성 강화, 민첩한 대응을 가능하게 합니다. 특히, 클라우드 네이티브 환경과 엣지 컴퓨팅의 확산 속에서 IBN 파이프라인은 네트워크 운영의 효율성과 일관성을 극대화하는 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의IBN Pipeline은 고수준의 네트워크 목적을 선언하면, 이를 자동으로 분석, 검증, 적용하는 일련의 프로세스를 의미합니다.의도(intent): “모든 지점 A는 인터넷에 접근할 수 없어야 한다”와 같은 자연어 수준 정책파이프라인 구성: 의도 캡처 → 정책 변환 → 시뮬레이션 → 적용 및 피드백목표: 수동..

개요Model Inversion Attack Mitigation(MIA-Guard)는 인공지능 모델의 훈련 데이터를 기반으로 민감한 정보를 역추론하는 공격(MIA: Model Inversion Attack)을 방어하기 위한 기술적 전략입니다. 개인 프라이버시가 핵심 가치로 부상한 시대에, MIA는 AI 윤리와 보안의 핵심 위협으로 떠오르고 있으며, MIA-Guard는 이러한 위협을 사전에 차단하는 데 중점을 둡니다.1. 개념 및 정의MIA는 훈련된 모델의 출력 또는 파라미터를 분석하여 원본 데이터의 특성을 재구성하는 공격 방식입니다.목적: AI 모델에서 훈련 데이터 유출 방지공격 대상: 의료, 금융, 얼굴 인식 모델 등 민감 정보를 포함하는 모델기반 이론: 정보 이득 추론, 출력 확률 분석, 멤버십 추론..

개요Mutation-Aware Test Selection(MATS)은 코드 변경에 따라 실행할 테스트 케이스를 정밀하게 선별하는 전략으로, 테스트 효율성과 결함 탐지율을 동시에 향상시키는 기법입니다. Mutation Testing 기반의 정적·동적 분석을 통해 무의미한 테스트 실행을 줄이고, 실제 결함을 검출할 수 있는 유의미한 테스트만 수행하게 하여 CI/CD 파이프라인의 성능을 최적화합니다.1. 개념 및 정의MATS는 소스 코드 변경과 테스트 커버리지를 연관 지어, 변경에 영향을 받는 부분만 정밀하게 테스트하도록 유도합니다.Mutation Testing 기반: 코드에 인위적 오류를 삽입하여 테스트 효과를 측정하는 방식Selective Test Execution: 테스트 대상 최소화로 속도 및 효율성 ..

개요Hermetic Build와 Reproducible Docker는 개발 및 배포 환경에서의 일관성과 신뢰성을 확보하기 위한 핵심 전략입니다. 이는 동일한 소스 코드가 언제 어디서나 동일한 결과물을 생성하도록 보장하며, 특히 클라우드 네이티브 및 DevOps 환경에서 필수적인 품질 관리 및 보안 강화 수단으로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의Hermetic Build: 외부 환경에 의존하지 않고, 독립적인 실행 환경 내에서만 빌드가 수행되도록 설계된 시스템Reproducible Docker: 동일한 입력(소스 코드, 설정 등)으로 항상 동일한 Docker 이미지 결과를 보장하는 방식이 두 개념은 ‘불변성’과 ‘재현성’이라는 공통의 철학을 공유합니다.2. 특징 항목 Hermetic Build Re..

개요Remote Development Gateway(RDEV-GW)는 클라우드 및 원격 개발 환경에서 개발자들이 안전하고 효율적으로 소프트웨어를 개발할 수 있도록 지원하는 중개 솔루션입니다. 특히 보안 위협이 증가하고, 원격 협업이 일상화된 현대 개발 환경에서 개발 리소스와 사용자 간의 안전한 연결을 보장하며, 중앙 집중식 관리와 개발 생산성 향상이라는 이점을 제공합니다.1. 개념 및 정의RDEV-GW는 개발자와 리소스 간의 중간 관문 역할을 수행하는 인프라로, 원격 개발 리소스(코드, 빌드, 테스트 환경 등)에 안전하고 통제된 접근을 가능하게 합니다.목적: 원격 개발 환경의 보안, 통제, 효율 극대화필요성: 클라우드 기반 개발의 확산, 제로 트러스트 보안 요구 증가기반 기술: SSH Proxy, VPN..

개요Sociotechnical Congruence(사회기술적 정합성)는 조직의 기술 시스템(예: 도구, 소프트웨어 아키텍처)과 사회 시스템(예: 팀 구조, 커뮤니케이션 방식) 간의 정렬 정도를 나타내는 개념입니다. 이는 개발 팀이 수행하는 작업 흐름과 그에 필요한 협업 구조 사이의 적합성을 분석하여, 조직의 효율성과 소프트웨어 품질을 극대화하는 데 목적이 있습니다.1. 개념 및 정의Sociotechnical Congruence는 작업 의존성과 커뮤니케이션 경로가 얼마나 잘 일치하는지를 측정합니다.목적: 기술 구조와 사회 구조 간의 부조화를 줄여 효율적 협업 유도필요성: 복잡한 소프트웨어 시스템에서는 기술적 변경이 다양한 팀에 영향을 주기 때문기반 이론: Conway's Law, Coordination T..

개요Value Stream Mapping 2.0(VSMod)은 전통적인 가치 흐름도(Value Stream Mapping: VSM)의 진화된 형태로, 디지털 전환 시대에 적합하게 재설계된 Lean 도구입니다. 이는 조직의 전체 가치 흐름을 가시화하고, 병목 현상과 낭비 요소를 식별하여 지속적인 개선을 가능하게 합니다. 특히, 데이터 기반 분석과 자동화를 통해 실시간 개선과 협업 중심의 운영 전략을 수립하는 데 핵심적인 역할을 합니다.1. 개념 및 정의VSMod(Value Stream Mapping 2.0)는 제조 및 소프트웨어 개발, IT 운영 등 다양한 산업 분야에서 가치 흐름을 시각화하고, 디지털 데이터를 통합하여 낭비를 제거하고 가치를 극대화하기 위한 전략적 도구입니다.목적: 프로세스 최적화와 디지..

개요Validation Grammar는 데이터 유효성 검증(validation) 규칙을 명확하고 재사용 가능한 구조로 명세할 수 있는 선언형 문법 체계입니다. API, 데이터 입력, ETL, 모델 피처 등 다양한 데이터 경로에서의 일관된 검증 정책 수립과 자동화된 테스트 수행을 위한 기반 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Validation Grammar는 데이터 필드의 타입, 값 범위, 패턴, 조건, 상호 의존성 등을 선언형 문법으로 기술하여, 이를 기반으로 검증 로직을 자동 생성하거나 일관된 테스트를 수행할 수 있도록 합니다.Declarative Rules: if/then/else 대신 패턴 기반 명세화Typed Schema Binding: JSON Schema, Protobuf, Avro ..

개요RisingWave는 대규모 데이터 스트림을 SQL로 실시간 처리할 수 있도록 설계된 분산 스트리밍 데이터베이스입니다. Apache Flink, Kafka Streams 등 전통적인 스트리밍 엔진과 달리, 개발자 친화적인 PostgreSQL 호환 SQL 인터페이스를 제공하여 실시간 분석, 복잡 이벤트 처리, 데이터 웨어하우징의 스트리밍화를 가속화합니다.1. 개념 및 정의RisingWave는 메시지 브로커(예: Kafka, Pulsar 등)로부터 스트리밍 데이터를 ingest하고, 상태를 유지하며 복잡한 변환 및 집계를 수행할 수 있는 **상태 기반 스트리밍 시스템(stateful streaming system)**입니다.PostgreSQL 호환 SQL 지원: SELECT, JOIN, WINDOW 등 ..

개요OpenLineage는 데이터 파이프라인의 실행과 흐름을 표준화된 방식으로 기록하는 메타데이터 계보(lineage) 표준입니다. v1.2 버전에서는 특히 컬럼 단위 계보(Column-Level Lineage) 추적 기능이 공식 지원되면서, 데이터 품질 추적, 규정 준수, 영향도 분석에서의 실용성이 크게 향상되었습니다.1. 개념 및 정의Column-Level Lineage는 테이블 간의 흐름뿐만 아니라, 개별 컬럼 간 데이터 변환 및 이동을 정밀하게 추적하는 메타데이터 구조를 의미합니다.OpenLineage v1.2: 컬럼 종속성 명시 기능 포함Input/Output Facets: 컬럼 입출력 간 매핑 정보 제공명시적 ColumnMapping: 변환 로직 기반 의존성 정의 가능2. 특징 특징 설명 ..

개요Anomaly-Kill Switch는 시스템에서 비정상적인 패턴이 탐지되었을 때, 자동으로 기능을 비활성화하거나 제한하여 손해를 최소화하고 회복 시간을 단축하는 보호 전략입니다. 실시간 이상 탐지 기술과 연계되어 비즈니스 운영 중단을 최소화하며, 고가용성·보안·서비스 품질을 유지하는 데 필수적입니다.1. 개념 및 정의Anomaly-Kill Switch는 애플리케이션, 인프라, API, 머신러닝 모델 등에서 이상 상황 발생 시 사전에 정의된 정책에 따라 해당 기능이나 경로를 ‘강제 중단(kill)’하여 확산을 방지하는 자동화된 보호 장치입니다.Anomaly Detection: 정상 시나리오에서 벗어난 상태 탐지 (통계, ML 기반)Kill Switch: 조건 만족 시 즉시 실행되는 기능 비활성화 트리거..

개요eBPF(extended Berkeley Packet Filter)는 리눅스 커널 공간에서 유저 공간의 개입 없이 다양한 커널 이벤트를 관찰하고 조작할 수 있는 고성능 확장 기술입니다. 이 특성을 활용하여 시스템 콜 후킹, 커널 오브젝트 은폐 등으로 동작하는 Rootkit을 탐지하는 전략이 eBPF Rootkit Detection입니다.1. 개념 및 정의eBPF Rootkit Detection은 커널의 syscall, tracepoint, kprobe, LSM hook 등 다양한 관측 지점을 활용하여 악성 행위를 실시간으로 탐지하는 방식입니다.eBPF 프로그램: 커널 내 이벤트에 반응하여 실행되는 작은 코드 조각Rootkit: 탐지 회피 및 권한 탈취를 목적으로 커널 내부 조작을 수행하는 악성 코드D..

개요Progressive Refactoring은 대규모 시스템에서 코드와 아키텍처를 한 번에 전면 교체하는 방식이 아닌, 지속적이고 작은 단위의 변경을 통해 점진적으로 품질과 구조를 개선하는 소프트웨어 리팩토링 전략입니다. 이는 비즈니스 운영 중단 없이 기술 부채를 해소하고, 신뢰성 높은 코드 기반을 유지할 수 있는 실용적 접근 방식입니다.1. 개념 및 정의Progressive Refactoring은 기능은 유지하되 내부 구현을 점진적으로 개선하는 리팩토링 방법으로, 변화의 위험을 최소화하면서 유지보수성과 확장성을 높이는 데 초점을 둡니다.Small Steps: 기능 단위 또는 파일 단위의 점진적 리팩토링Safe Refactoring: 테스트/배포 자동화 기반의 안전한 변경Embedded in Flow:..

개요Platform as Product Mindset는 플랫폼(내부 도구, API, 개발 인프라 등)을 단순한 지원 도구가 아닌 ‘고객 중심의 제품’으로 정의하고, 사용자 경험과 가치 제공을 중심으로 지속 개선하고 운영하는 전략적 사고방식입니다. 대규모 디지털 조직에서 플랫폼 팀이 단순 기술 지원이 아닌, 서비스 중심 조직으로 진화하기 위한 핵심 접근 방식입니다.1. 개념 및 정의Platform as Product는 플랫폼을 내부 개발자 또는 팀을 위한 ‘제품’으로 정의하고, 제품 개발 방법론(기획-개발-피드백-개선)을 통해 운영하는 방식입니다.Internal Product: 사용자는 내부 개발팀/엔지니어Product Thinking: 기능 중심이 아닌 사용자 가치 중심Ownership Culture: ..

개요Kanban Flight Levels는 팀 단위 칸반 운영을 넘어, 조직의 다양한 계층(레벨)에서 작업 흐름을 시각화하고 최적화하여 비즈니스 전반의 민첩성을 강화하는 프레임워크입니다. 서비스 흐름의 전략-전술-실행 관점의 정렬을 통해 지속 가능한 개선 문화를 구축할 수 있습니다.1. 개념 및 정의Kanban Flight Levels는 독일의 Klaus Leopold가 제안한 개념으로, 칸반 시스템을 조직의 다양한 높이(Flight Level)에서 도입하고 연결함으로써 전략적 정렬과 실행력을 동시에 확보하는 모델입니다.Flight Level 1: 팀/기능 단위 작업 흐름 (Delivery)Flight Level 2: 여러 팀 간 협업 흐름 (Coordination)Flight Level 3: 전략과 방..

개요SV MOM(Shared-Value Map-of-Measures)은 경제적 가치와 사회적 가치를 동시에 추구하는 조직이 그 목표를 효과적으로 달성하기 위해 필요한 측정 항목을 구조화하는 전략적 프레임워크입니다. 기업의 ESG, CSV(Creating Shared Value), 지속가능 경영 흐름에 대응하며, 정량과 정성 지표를 아우르는 통합 측정 구조를 제공합니다.1. 개념 및 정의SV MOM은 가치 창출(Value Creation)과 가치 수용(Value Capture), 그리고 조직 내부 실행(Value Delivery)의 관점에서 기업 활동과 이해관계자의 영향을 정렬하고, 이를 측정 가능한 형태로 재구성하는 가치 기반 성과 측정 시스템입니다.Shared Value: 사회적/환경적 문제를 비즈니스..

개요Adaptive Space Framework는 조직 내 다양한 부서, 계층, 개인 간의 상호작용과 실험이 가능하도록 설계된 ‘적응형 공간’을 구축함으로써, 혁신의 전파와 실행을 촉진하는 조직 운영 모델입니다. 복잡성, 변화, 속도가 가속되는 시대에 빠르고 유연한 의사결정을 가능하게 하며, 기업의 민첩성과 창의성을 동시에 확보할 수 있도록 지원합니다.1. 개념 및 정의Adaptive Space는 관료적 통제 시스템과 자유로운 아이디어 실험 사이의 균형을 설계하여, 아이디어가 ‘전환 공간’을 통해 시도되고, 평가되고, 채택되는 환경을 말합니다. Framework는 이를 구조화하여 설계/운영하기 위한 실행 전략입니다.Exploration Space: 아이디어 생성과 실험이 일어나는 구역Operating S..

개요GPU Fractional Scheduling은 하나의 GPU 자원을 여러 워크로드 또는 사용자 간에 세분화하여 할당하고, 시간 또는 공간 기준으로 효율적으로 스케줄링하는 기술입니다. AI/ML 트레이닝 및 추론 워크로드, 클라우드 기반 모델 서비스 환경에서 GPU 활용률을 극대화하며 비용 효율성을 제공하는 핵심 전략으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Fractional Scheduling은 물리적 GPU 장치를 가상적으로 분할하여 서로 다른 프로세스나 컨테이너가 GPU를 동시에 공유하게 하는 스케줄링 방식입니다.Fractional GPU: GPU 자원을 memory, SM(Core), compute time 등으로 쪼개어 사용Space Sharing: 다중 프로세스가 병렬로 실행 (MPS 기반..

개요GQL(Graph Query Language)은 ISO/IEC 39075로 공식 채택된 그래프 데이터베이스를 위한 국제 표준 질의 언어입니다. 관계형 데이터베이스에 SQL이 존재하듯, 그래프 기반 데이터 모델을 위한 공식 질의 언어로 GQL이 제정됨으로써 그래프 데이터 처리의 통합성과 확장성이 비약적으로 강화되었습니다.1. 개념 및 정의GQL은 그래프 데이터베이스를 대상으로 노드와 엣지, 속성 등을 탐색하거나 조작할 수 있도록 설계된 선언형 쿼리 언어입니다. ISO/IEC 39075는 GQL의 문법, 동작 의미, 표준 기능 등을 정의합니다.Graph Data Model: 노드, 관계(엣지), 속성 기반 구조Declarative Language: 결과 지향적 표현 방식 채택ISO 39075: 국제 표준..

개요Contracts-DSL은 데이터 계약(Data Contracts)을 코드로 명시하고 관리할 수 있도록 설계된 도메인 특화 언어(Domain Specific Language)입니다. 데이터 스키마, 품질 규칙, 계약 조건 등을 코드 기반으로 선언하고 자동 검증함으로써, 데이터 신뢰성과 협업 효율성을 극대화할 수 있습니다.1. 개념 및 정의Contracts-DSL은 데이터 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 인터페이스를 선언적이고 자동 검증 가능한 방식으로 명시하기 위한 언어로, GitOps 및 DevDataOps 흐름에서 중요한 역할을 합니다.DSL 정의: JSON/YAML/TOML/전용 구문 등으로 구성계약 요소: 스키마 정의, 유효성 조건, 버전 관리, 책임자 명시 등 포함CI/CD 통합: 파이프라인에..

개요Anteater는 수백만 개의 시계열 데이터를 실시간으로 모니터링하며 이상 징후를 감지하는 분산 시계열 이상 탐지 프레임워크입니다. 머신러닝 기반 알고리즘과 고성능 인프라를 활용하여 대규모 운영 시스템에서 신속한 이상 대응 및 자동화를 지원합니다.1. 개념 및 정의Anteater는 고빈도 메트릭 기반 운영 환경에서 발생하는 시계열 데이터를 분석하여 이상 패턴을 탐지하고, 이를 기반으로 경고(alert) 및 대응(action)을 연동할 수 있는 오픈소스 기반 플랫폼입니다.이상 탐지 엔진: 시계열 기반 머신러닝 모델 탑재분산 아키텍처: 수평 확장 가능한 분석 구조실시간 처리: 밀리초 단위의 데이터 스트림 분석2. 특징특징설명효과고속 분석수천 TPS 시계열 데이터를 수집/분석이상 감지의 실시간성 확보멀티 ..

개요Data Contracts Hub는 데이터 생산자와 소비자 간의 스키마, 품질, 구조, 책임을 명시적으로 정의하고 추적하는 데이터 계약(Data Contract)을 중심으로 데이터를 공유하고 관리하는 플랫폼입니다. 데이터 품질 문제와 책임 불명확성 문제를 해소하며, 데이터 기반 의사결정과 자동화를 위한 핵심 인프라로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의Data Contracts는 데이터 생산자(개발자, 백엔드 시스템 등)와 소비자(데이터 엔지니어, 분석가 등) 간에 주고받는 데이터의 형식과 의미, 규칙, 변경 정책 등을 사전에 정의한 일종의 '계약서'입니다. 이를 통합 관리하고 실행하는 플랫폼이 Data Contracts Hub입니다.데이터 계약서: 스키마, 예외처리, 유효성 검사 규칙 포함계약의 자..

개요Zoned Storage Initiative(ZSI)는 대규모 데이터 환경에서 저장 효율성과 성능을 극대화하기 위해 고안된 저장 아키텍처로, SMR(Shingled Magnetic Recording), ZNS(Zoned Namespace) SSD 등 '존(Zoned)' 구조 기반 저장 장치를 활용하는 업계 표준화 노력입니다. 데이터센터와 클라우드 사업자들이 대용량 데이터 저장에 따른 성능 병목과 비용 문제를 해결하기 위해 주목하는 기술입니다.1. 개념 및 정의ZSI는 저장 장치를 물리적 영역(zones)으로 나누고, 해당 영역에 순차적으로 데이터를 쓰는 저장 방식을 의미하며, 이를 통해 쓰기 증폭(write amplification) 감소, 공간 활용률 증대, 장치 수명 연장을 도모합니다.Zoned ..

개요Cloudflare Workers AI는 Cloudflare의 글로벌 엣지 네트워크를 기반으로 AI 모델을 서버리스 환경에서 실행할 수 있는 플랫폼입니다. 이를 통해 AI 인퍼런스를 사용자에게 가장 가까운 위치에서 수행함으로써, 초저지연 응답과 비용 효율적인 AI 서비스 운영을 실현합니다.1. 개념 및 정의Cloudflare Workers AI는 Cloudflare Workers라는 서버리스 런타임에서 제공되는 인공지능 모델 실행 기능입니다. OpenAI, Hugging Face 등에서 제공하는 다양한 프리트레인 모델을 엣지 위치에서 빠르게 실행할 수 있게 설계되어 있습니다.Serverless AI Inference: 인프라 걱정 없이 AI 모델 호출 가능Global Edge Execution: Cl..