ITPE * JackerLab

개요Milvus는 대규모 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고 고속으로 검색할 수 있는 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. 인공지능(AI), 추천 시스템, 자연어 처리(NLP), 이미지 검색 등에서 사용되는 고차원 벡터 데이터를 위한 특화된 인프라로, 비정형 데이터에 대한 유사성 검색(Approximate Nearest Neighbor, ANN)을 지원합니다. Milvus는 Zilliz에 의해 개발되었으며, LF AI & Data 재단의 프로젝트로 채택되어 활발히 발전하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명정의Milvus는 벡터 데이터의 저장, 색인, 검색을 위한 분산형 오픈소스 벡터 DB입니다.목적고차원 벡터의 유사성 검색을 빠르고 정확하게 처리하기 위함필요성기존 RDBMS로는 불가능한 벡터 기반의 대규..

개요W3C VCDM 2.0은 신원, 자격 증명, 학력, 인증서 등의 정보를 디지털 형태로 안전하고 검증 가능하게 표현하기 위한 데이터 모델을 정의합니다. 분산 신원(DID) 체계와 연계되어 사용되며, 개인이 직접 제어하고 검증할 수 있는 자격 증명 체계를 가능하게 하는 핵심 구성요소입니다. 기존 중앙화된 신원 시스템의 한계를 극복하고, 보안성과 상호운용성을 확보한 새로운 디지털 신원 시대를 열고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의W3C VCDM 2.0은 검증 가능한 디지털 자격 증명의 표현 방식과 처리 메커니즘을 정의한 모델입니다.목적신뢰할 수 있는 주체 기반 인증 체계를 위한 구조 제공필요성위조 가능성, 신원 도용 등 기존 종이 기반 및 중앙 인증 시스템의 보안 한계 극복데이터 주권과 개인 ..

개요ISO/IEC 23494는 스마트 제조 및 산업 자동화를 위한 메타데이터 프레임워크를 정의하는 국제 표준입니다. 다양한 제조 시스템 간 데이터 호환성 확보, 디지털 트윈 및 사이버 물리 시스템(CPS) 구현, 표준 기반 산업 데이터 모델링을 위한 기반으로 활용됩니다. 디지털 제조 혁신을 위해 데이터 표현의 일관성과 상호운용성 확보를 목적으로 제정되었습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ISO/IEC 23494는 스마트 제조를 위한 메타데이터 및 데이터 요소 표준입니다.목적디지털 전환 시대에 제조 데이터의 통합성과 호환성을 보장필요성각기 다른 제조 시스템 간 데이터 불일치 및 해석 오류 방지 필요디지털 제조 환경에서 데이터 일관성과 정확성을 확보하는 핵심 표준입니다.2. 특징특징설명비교 대상산업 ..

개요DataFusion은 Apache Arrow 프로젝트의 하위 컴포넌트로, Rust 언어로 개발된 인메모리 분산 SQL 쿼리 엔진입니다. 대규모 데이터 집계, ETL 처리, 데이터 레이크 쿼리 등의 환경에서 고성능 SQL 분석 기능을 제공합니다. 메모리 효율성과 멀티 스레딩에 최적화된 구조로, 경량화된 분석 플랫폼을 구축하고자 할 때 탁월한 선택입니다.1. 개념 및 정의항목설명정의DataFusion은 Apache Arrow 기반의 고성능 인메모리 SQL 쿼리 엔진입니다.목적Rust 기반으로 안전성과 성능을 동시에 확보한 경량 분석 엔진 제공필요성Spark, Presto 등의 무거운 대안 없이도 빠른 쿼리 및 분석 가능Rust의 장점을 살린 안전하고 효율적인 데이터 쿼리 환경 구현이 목적입니다.2. 특징..