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개요데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 경계가 허물어지면서, 실시간 스트리밍 데이터 처리와 안정적인 저장을 동시에 지원하는 새로운 데이터 관리 기술이 필요해졌습니다. Apache Paimon은 이러한 요구를 충족하기 위해 설계된 오픈소스 프로젝트로, 스트리밍과 배치 처리를 통합 지원하는 차세대 데이터 레이크 테이블 저장소입니다.1. 개념 및 정의Apache Paimon은 대규모 스트리밍 데이터를 안정적으로 저장하고 관리할 수 있는 테이블 포맷 기반 데이터 레이크 저장소입니다. Flink, Spark 등과 통합되어 실시간 데이터 처리와 분석을 지원하며, 데이터 레이크의 일관성 및 효율성을 강화합니다.주요 목적은 스트리밍 데이터의 안정적 저장, 빠른 쿼리 처리, 데이터 레이크 일관성 보장입니다.2. 특징특징..

개요데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 환경에서 가장 큰 과제 중 하나는 데이터 관리의 일관성, 버저닝, 협업입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 Project Nessie입니다. Nessie는 Git과 유사한 방식으로 데이터 레이크를 관리할 수 있는 오픈소스 프로젝트로, 데이터 변경 이력 추적, 브랜치 관리, 협업 환경을 지원합니다.1. 개념 및 정의Project Nessie는 데이터 레이크용 오픈소스 메타스토어로, Git 스타일의 브랜치 및 태그 기능을 제공하여 데이터 버저닝과 협업을 단순화하는 플랫폼입니다. Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi 등과 통합되어 데이터 관리 효율성을 극대화합니다.주요 목적은 데이터 레이크 환경에서의 안정적 버저닝 및 협업 지..

개요Kubernetes는 클라우드 네이티브 환경에서 표준 오케스트레이션 플랫폼으로 자리잡았지만, 다중 테넌트(tenant) 환경을 기본적으로 지원하지는 않습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 오픈소스 프로젝트가 Capsule입니다. Capsule은 멀티테넌시를 Kubernetes 네이티브 방식으로 구현하여, 클러스터 공유 환경에서도 보안, 자원 격리, 운영 효율성을 제공합니다.1. 개념 및 정의Capsule은 Kubernetes 상에서 여러 팀(테넌트)이 하나의 클러스터를 공유하면서도, 각자 독립적인 환경을 보장받을 수 있도록 하는 멀티테넌시 관리 프레임워크입니다.주요 목적은 클러스터 리소스 최적화, 운영 단순화, 보안 격리입니다.2. 특징 특징 기본 Kubernetes Capsule 멀티테넌시제한적 ..

개요AI/ML 모델을 실제 서비스 환경에 배포하고 운영하는 과정은 단순한 학습(training)보다 더 복잡하고 까다롭습니다. 특히 확장성, 안정성, 보안, 표준화된 관리가 필수적입니다. 이를 해결하기 위해 CNCF 산하 Kubeflow 프로젝트의 일부로 개발된 KServe는 Kubernetes 네이티브 방식의 모델 서빙 프레임워크로, AI/ML 모델 운영을 단순화하고 표준화합니다.1. 개념 및 정의KServe는 Kubernetes 상에서 머신러닝 및 딥러닝 모델을 효율적으로 배포, 확장, 관리할 수 있는 오픈소스 서빙 프레임워크입니다. 다양한 프레임워크(TensorFlow, PyTorch, XGBoost 등)에서 학습된 모델을 손쉽게 서빙할 수 있도록 지원합니다.주요 목적은 확장 가능한 모델 서빙과 운..