ITPE * JackerLab

개요Locust는 웹 애플리케이션 및 시스템의 성능과 확장성을 검증하기 위한 오픈소스 부하 테스트(load testing) 도구다. 파이썬(Python)으로 시나리오를 작성할 수 있어 높은 유연성을 제공하며, 대규모 동시 사용자 환경을 시뮬레이션할 수 있다.1. 개념 및 정의Locust는 가상의 사용자를 생성해 시스템에 요청을 보내고, 그 성능을 측정하는 부하 테스트 도구다. 테스트 시나리오는 Python 코드로 작성되며, 실제 사용자 행동을 기반으로 한 시뮬레이션을 수행할 수 있다.2. 특징 구분 내용 비고 코드 기반Python으로 시나리오 작성개발 친화적분산 테스트수천~수만 동시 사용자 시뮬레이션확장성 뛰어남실시간 UI테스트 결과 대시보드 제공웹 기반Locust는 직관성과 확장성을 모두 갖춘 부하..

개요Gherkin은 BDD(Behavior-Driven Development) 방식에서 요구사항을 시나리오로 정의하기 위해 사용하는 도메인 특화 언어(DSL)다. 사람이 읽기 쉬운 자연어 형식으로 테스트 시나리오를 작성할 수 있어, 개발자·QA·비즈니스 담당자가 공통 언어로 협업할 수 있도록 돕는다.1. 개념 및 정의Gherkin은 테스트 케이스를 "Given-When-Then" 구조로 표현하는 언어다. 소프트웨어 기능 요구사항을 문서와 실행 가능한 테스트 코드로 동시에 활용할 수 있어, 명세와 검증 간 간극을 줄여준다.2. 특징 구분 내용 비고 자연어 기반영어 등 다국어 지원이해관계자 협업 강화실행 가능Cucumber 등 BDD 툴과 연동자동화 테스트구조적Given-When-Then 문법시나리오 일..

개요Cucumber는 BDD(Behavior-Driven Development)를 지원하는 오픈소스 테스트 자동화 도구로, 개발자, QA, 비즈니스 담당자가 협업하여 애플리케이션 요구사항을 검증할 수 있도록 돕는다. 자연어에 가까운 Gherkin 문법을 활용해 테스트 시나리오를 작성하고 실행할 수 있다.1. 개념 및 정의Cucumber는 사람이 읽을 수 있는 언어(Gherkin)를 통해 요구사항을 정의하고, 이를 코드와 연결하여 자동화된 테스트를 실행하는 도구다. 소프트웨어 개발 과정에서 이해관계자 간의 의사소통을 강화하고, 기능 요구사항이 올바르게 구현되었는지 검증할 수 있다.2. 특징 구분 내용 비고 Gherkin 문법Given-When-Then 구조요구사항 가독성 강화협업 중심비즈니스·QA·개발..

개요Cypress는 웹 애플리케이션의 엔드투엔드(E2E) 테스트를 지원하는 오픈소스 자동화 프레임워크로, 빠른 실행 속도와 직관적인 API를 제공한다. 개발자 경험(Developer Experience, DX)에 최적화되어 있어 QA와 개발팀 모두 활용할 수 있는 현대적인 테스트 도구로 각광받고 있다.1. 개념 및 정의Cypress는 브라우저 환경에서 실행되는 자바스크립트 기반 테스트 프레임워크로, 사용자 시나리오를 실제 브라우저에서 시뮬레이션해 검증한다. Selenium과 달리 네이티브 이벤트 루프와 직접 상호작용하여 더 정확하고 빠른 테스트 결과를 제공한다.2. 특징 구분 내용 비고 빠른 속도브라우저 내부에서 직접 실행실시간 테스트개발 친화성직관적 API와 실시간 리로드DX 최적화통합 기능E2E,..

개요Trace-Based Testing(TBT)는 소프트웨어 실행 과정에서 생성되는 추적 데이터(trace)를 기반으로 테스트를 수행하는 기법이다. 실행 로그와 이벤트 시퀀스를 활용하여 시스템 동작의 정확성을 검증하고, 사양과 실제 실행 간의 불일치를 발견할 수 있다.1. 개념 및 정의TBT는 테스트 설계 시 명세 기반 접근 대신 실제 실행 중 수집한 추적 데이터를 활용하는 방식이다. 이를 통해 소프트웨어가 다양한 입력과 상태에서 사양에 맞게 동작하는지 확인할 수 있다.2. 특징 구분 내용 비고 실행 기반실제 시스템 동작 데이터 사용동적 테스트자동화 가능로그 분석 도구 활용효율성 향상결함 탐지명세와 불일치 검출복잡 시스템 유용TBT는 실사용 환경과 가까운 테스트 결과를 제공한다.3. 구성 요소요소설명..

개요Continuous Profiling은 애플리케이션 실행 중 지속적으로 성능 데이터를 수집·분석하여 병목 현상과 비효율성을 탐지하는 방법론이다. CPU, 메모리, I/O 등 리소스 사용을 장기간 추적함으로써 실시간 모니터링뿐만 아니라 추세 분석과 최적화를 지원한다.1. 개념 및 정의지속적 프로파일링은 기존의 일회성 프로파일링과 달리, 애플리케이션 운영 환경에서 상시적으로 데이터를 수집한다. 이를 통해 성능 저하나 장애를 사전에 예측하고, 코드 최적화를 위한 근거를 제공한다.2. 특징 구분 내용 비고 실시간성상시 데이터 수집 및 분석장애 조기 감지장기적 분석트렌드 기반 성능 최적화비용 절감저오버헤드경량화된 에이전트 활용운영 환경 부담 최소화Continuous Profiling은 DevOps와 SRE..

개요Pyroscope는 애플리케이션의 성능을 분석하고 최적화하기 위해 사용하는 오픈소스 지속적 프로파일링(Continuous Profiling) 플랫폼이다. CPU, 메모리 사용량 등 시스템 자원 소비를 실시간으로 추적하여, 성능 병목 현상 및 리소스 낭비를 효과적으로 발견할 수 있도록 지원한다.1. 개념 및 정의Pyroscope는 애플리케이션 실행 중 지속적으로 성능 데이터를 수집해 시계열 데이터베이스(Time-Series DB)에 저장하고, 직관적인 UI를 통해 시각화하는 도구다. 이를 통해 성능 저하 원인을 정확히 진단하고, 효율적인 최적화를 가능하게 한다.2. 특징 구분 내용 비고 지속적 프로파일링애플리케이션 성능을 실시간 추적CPU/메모리 중심시각화Flame Graph 등 직관적 시각화 제공..

개요Argo Events는 Kubernetes 네이티브 이벤트 기반 워크플로우 자동화 프레임워크로, 다양한 이벤트 소스를 감지하고 지정된 워크플로우나 작업을 트리거한다. Argo Workflows, Argo CD와 통합되어 GitOps 및 DevOps 환경에서 강력한 자동화 기능을 제공한다.1. 개념 및 정의Argo Events는 이벤트 소스(Event Source), 센서(Sensor), 게이트웨이(Gateway) 등을 활용하여 Kubernetes 환경에서 이벤트 주도형 애플리케이션을 구현할 수 있도록 설계된 오픈소스 프로젝트이다. CNCF Incubating 프로젝트로, 클라우드 네이티브 아키텍처에서 핵심 이벤트 처리 역할을 수행한다.2. 특징 구분 내용 비고 이벤트 중심다양한 이벤트 소스 지원G..

개요Backstage TechDocs는 Spotify가 개발하고 CNCF에서 관리하는 오픈소스 개발자 포털 Backstage의 문서화 플러그인이다. 개발팀이 소스 코드와 함께 기술 문서를 관리하고, 일관된 UI를 통해 팀 간 지식을 공유할 수 있도록 지원한다.1. 개념 및 정의Backstage TechDocs는 "Docs-as-Code" 철학을 기반으로, 기술 문서를 코드와 동일한 저장소에서 버전 관리하며 자동으로 빌드·배포하는 시스템이다. 이를 통해 문서와 코드의 동기화를 유지하고, 최신 정보를 쉽게 공유할 수 있다.2. 특징 구분 내용 비고 Docs-as-CodeGit 기반 문서 버전 관리Markdown 지원자동화빌드·배포 파이프라인 통합MkDocs 기반통합성Backstage 포털과 연계개발자 경..

개요FluxCD는 Kubernetes 환경에서 GitOps 방식을 통해 애플리케이션과 인프라를 자동으로 배포 및 동기화하는 오픈소스 도구이다. Git 저장소를 단일 진실 원천(Single Source of Truth)으로 삼아, 선언적 구성과 자동화된 동기화를 보장한다.1. 개념 및 정의FluxCD는 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)에서 관리하는 GitOps 도구로, Kubernetes 클러스터가 Git에 정의된 상태와 항상 일치하도록 유지한다. 이를 통해 수동 배포 과정을 제거하고, 일관성과 재현성을 확보한다.2. 특징 구분 내용 비고 GitOpsGit을 단일 진실 원천으로 사용선언적 배포자동화변경사항 자동 동기화Pull 기반 모델보안성최소 권한 접근 제어Sec..

개요Azure Cloud Adoption Framework(CAF)는 Microsoft Azure에서 클라우드를 계획, 도입, 관리 및 최적화하기 위한 지침과 모범 사례를 제공하는 프레임워크다. 기업이 클라우드 전환을 체계적으로 수행하도록 지원하며, 거버넌스, 보안, 비용 최적화까지 포함하는 전주기 로드맵을 제시한다.1. 개념 및 정의CAF는 클라우드 도입의 복잡성을 줄이고, 조직이 표준화된 방법론으로 클라우드 여정을 관리할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 전략 수립부터 운영까지 일관성을 유지하며, 디지털 전환을 가속화한다.2. 특징 구분 내용 비고 체계적 접근전략–도입–운영 단계별 로드맵 제공엔드투엔드 지원유연성다양한 산업군 및 규모 적용 가능기업 맞춤형모범 사례Microsoft의 글로벌 경험 반영..

개요AWS Well-Architected Framework(WAFR)는 클라우드 시스템을 안정적이고 효율적으로 설계·운영하기 위해 Amazon Web Services(AWS)가 제안한 아키텍처 지침이다. 6가지 핵심 원칙(Pillars)을 기반으로 클라우드 워크로드를 검토하고, 모범 사례를 적용해 보안성, 성능, 비용 최적화 등을 달성할 수 있다.1. 개념 및 정의WAFR는 클라우드 아키텍처 설계 및 검증을 위한 프레임워크로, 워크로드가 AWS 클라우드 환경에서 효율적이고 신뢰성 있게 운영되도록 지원한다. 이를 통해 조직은 기술적 부채를 줄이고, 운영 리스크를 최소화하며, 확장 가능한 아키텍처를 구축할 수 있다.2. 특징 구분 내용 비고 체계성6가지 아키텍처 원칙 제시Pillar 기반 평가자동화AWS..

개요DTDL(Digital Twins Definition Language)은 디지털 트윈 모델을 정의하기 위해 Microsoft가 개발한 언어로, IoT 및 스마트 환경에서 자산, 장치, 시스템을 디지털로 표현하는 데 활용된다. JSON 기반의 직관적인 스키마를 통해 센서 데이터, 속성, 관계 등을 통합 관리할 수 있다.1. 개념 및 정의DTDL은 디지털 트윈을 설명하기 위한 표준화된 언어로, 자산의 속성(Properties), 명령(Command), 관계(Relationship), 원격 측정(Telemetry) 등을 정의할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 물리적 자산의 가상 표현을 일관되게 모델링할 수 있다.2. 특징구분내용비고표준성JSON-LD 기반W3C 표준 확장유연성다양한 산업 자산 모델링 가능I..

개요EtherCAT(Ethernet for Control Automation Technology)는 산업 자동화 환경에서 고속·실시간 데이터 통신을 지원하는 이더넷 기반 필드버스(Fieldbus) 기술이다. 기존 필드버스 대비 빠른 속도와 높은 효율성을 제공하며, 산업용 로봇, 생산 라인, 공정 제어 등에서 폭넓게 활용된다. 독일 Beckhoff Automation이 개발하였고, 현재 EtherCAT Technology Group(ETG)이 국제 표준으로 관리한다.1. 개념 및 정의EtherCAT은 이더넷 프레임을 활용하여 다수의 노드에 데이터를 고속으로 전달하고 수집할 수 있도록 설계된 실시간 이더넷 프로토콜이다. 전송 지연과 오버헤드를 최소화해, 마이크로초 단위의 제어 성능을 가능하게 한다.2. 특징..

개요DDS-XRCE(Data Distribution Service for Extremely Resource Constrained Environments)는 IoT 및 초경량 장치 환경에서 효율적인 데이터 통신을 지원하기 위해 개발된 표준이다. 기존 DDS(Data Distribution Service)의 기능을 경량화하여, 센서·임베디드 디바이스 등 제한된 리소스를 가진 장치에서도 분산 데이터 교환이 가능하도록 최적화되었다.1. 개념 및 정의DDS-XRCE는 제한된 CPU, 메모리, 네트워크 대역폭을 가진 장치에서도 DDS 기반의 퍼블리시/서브스크라이브(pub/sub) 통신 모델을 활용할 수 있게 설계된 국제 표준이다. 이는 IoT 및 산업용 엣지 컴퓨팅 환경에서 필수적인 경량 데이터 통신 인프라를 제공..

개요O-PAS(Open Process Automation Standard)는 공정 자동화 산업에서 상호운용성과 개방성을 보장하기 위해 개발된 표준이다. 기존의 폐쇄적이고 벤더 종속적인 자동화 시스템의 한계를 극복하고, 모듈형·플러그 앤 플레이 방식으로 유연한 자동화 환경을 구축하는 것을 목표로 한다. O-PAS는 Open Group이 주도하여 개발하고 있으며, 석유·가스, 화학, 발전 등 다양한 산업 분야에서 주목받고 있다.1. 개념 및 정의O-PAS는 개방형 공정 자동화 표준으로, 다양한 공급업체의 하드웨어 및 소프트웨어가 하나의 통합된 플랫폼에서 원활히 동작할 수 있도록 하는 산업 표준이다. 이를 통해 기업은 특정 벤더에 종속되지 않고, 기술 발전에 맞춰 유연하게 시스템을 업그레이드할 수 있다.2. ..

개요OpenDP(Open Differential Privacy)는 하버드와 Microsoft가 공동으로 개발한 오픈소스 프레임워크로, 데이터 분석과 공유 과정에서 개인정보 보호를 보장하기 위해 차등 프라이버시(DP, Differential Privacy)를 구현한다. 데이터 활용성과 보안성을 동시에 확보할 수 있는 현대적 개인정보 보호 기술이다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의OpenDP차등 프라이버시 구현 오픈소스 라이브러리목적데이터 분석 시 개인정보 보호안전한 데이터 활용 가능필요성데이터 프라이버시 규제 강화GDPR, HIPAA 등 대응OpenDP는 민감한 데이터 보호와 동시에 데이터 기반 의사결정을 지원한다.2. 특징특징설명비고오픈소스누구나 활용·확장 가능투명성과 검증 가능수학적 보장차등..

개요WebTransport는 QUIC 프로토콜 위에서 동작하는 차세대 웹 전송 API로, 웹 애플리케이션에서 실시간 통신을 위한 고성능·저지연 데이터 전송을 지원한다. WebSocket의 한계를 보완하며, 스트리밍·게임·화상회의·IoT 등 다양한 실시간 서비스에서 활용 가능하다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의WebTransportQUIC 기반 실시간 전송 API목적저지연·고성능 데이터 통신 지원WebSocket 한계 보완필요성실시간 서비스 확산스트리밍·게임·IoT 대응WebTransport는 HTTP/3 기반 QUIC 위에서 동작하여, 보안과 성능을 동시에 제공한다.2. 특징특징설명비고QUIC 기반UDP 기반 저지연 전송TCP 대비 지연 감소스트림/메시지 지원단방향·양방향 스트림 가능유연한 ..

개요OpenAI Triton은 GPU에서 효율적인 딥러닝 연산을 수행할 수 있도록 설계된 오픈소스 병렬 프로그래밍 언어이자 컴파일러 프레임워크이다. Python 기반으로 사용이 간편하면서도 CUDA에 필적하는 성능을 제공하여, 맞춤형 GPU 커널 최적화를 가능하게 한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의OpenAI TritonGPU 병렬 연산 최적화 언어 및 컴파일러목적고성능 딥러닝 연산 커널 개발CUDA 대체·보완필요성맞춤형 커널 개발의 복잡성 해결연구자·개발자 접근성 향상Triton은 GPU 프로그래밍의 진입 장벽을 낮추면서도 강력한 최적화 기능을 제공한다.2. 특징특징설명비고Python 친화적Python 코드 스타일로 작성 가능배우기 쉬움고성능 최적화자동 메모리 관리·벡터화 지원CUDA 수..

개요Haystack은 자연어 처리(NLP)와 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 오픈소스 검색 및 질의응답(Question Answering) 프레임워크이다. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 구축에 최적화되어 있으며, 문서 검색, 챗봇, 지식 관리 시스템 등 다양한 분야에서 활용된다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의HaystackLLM·RAG 기반 검색 및 QA 프레임워크목적외부 데이터와 LLM 결합고품질 검색 및 응답 제공필요성LLM 한계(지식 최신성 부족) 극복실제 데이터 검색·활용 필요Haystack은 LLM의 응답 품질을 강화하기 위한 대표적인 RAG 프레임워크다.2. 특징특징설명비고RAG 최적화검색+생성 결합 구조최신 데이터 반영 가능다양한 커넥..

개요LlamaIndex(구 GPT Index)는 LLM(Large Language Model)이 외부 데이터와 효율적으로 상호작용할 수 있도록 돕는 데이터 프레임워크이다. 문서, 데이터베이스, API 등 다양한 데이터 소스를 연결하고, 인덱싱 및 검색 기능을 제공하여 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인 구축에 최적화되어 있다.1 항목 내용 설명 정의LlamaIndexLLM 기반 데이터 검색·통합 프레임워크목적외부 데이터와 LLM 연결RAG 기반 응답 품질 향상필요성LLM의 지식 한계 극복최신 데이터 검색 및 활용LlamaIndex는 LLM이 정적 파라미터 지식을 넘어 동적 데이터와 상호작용할 수 있게 한다.2. 특징특징설명비고다양한 데이터 소스 연동PDF, DB..

개요CrewAI는 여러 AI 에이전트가 팀(Crew)을 이루어 복잡한 문제를 협력적으로 해결할 수 있도록 지원하는 오픈소스 프레임워크이다. 단일 LLM 기반 에이전트의 한계를 극복하고, 역할 기반 에이전트 협업을 통해 다양한 작업을 자동화·최적화하는 데 중점을 둔다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의CrewAI다중 AI 에이전트 협업 프레임워크목적역할 기반 협력으로 복잡한 문제 해결LLM 기반 협력적 자동화필요성단일 에이전트 한계 극복대규모·다양한 작업 자동화CrewAI는 에이전트가 각자의 역할(Role)을 수행하며 협력하는 구조를 제공한다.2. 특징특징설명비고역할 기반 구조각 에이전트가 역할(Role)을 가짐유연한 팀 구성 가능다중 에이전트 협업여러 에이전트 간 상호작용복잡한 워크플로우 처리L..

개요AutoGen은 다중 에이전트(Multi-Agent) 시스템을 구성하여 대화형 AI, 자동화된 작업 수행, 복잡한 문제 해결을 가능하게 하는 오픈소스 프레임워크이다. 단일 모델이 아닌 여러 AI 에이전트가 협력하여 목표를 달성하도록 설계되었으며, LLM(Large Language Model)을 활용한 자동화된 워크플로우 구성에 최적화되어 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의AutoGen다중 에이전트 AI 오케스트레이션 프레임워크목적에이전트 협력을 통한 복잡한 작업 자동화LLM 기반 워크플로우 최적화필요성단일 LLM 한계 극복협력적 AI 시스템 구현AutoGen은 다양한 에이전트를 연결하고, 상호작용을 통해 최적의 결과를 생성하는 차세대 AI 아키텍처다.2. 특징특징설명비고다중 에이전트 협..

개요ALiBi(Attention with Linear Biases)는 Transformer 기반 대규모 언어 모델(LLM)에서 위치 인코딩(Positional Encoding)을 대체하는 새로운 접근 방식이다. 전통적인 절대적·상대적 위치 인코딩의 한계를 극복하며, 학습된 모델이 더 긴 시퀀스에서도 일반화할 수 있도록 설계되었다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의ALiBi (Attention with Linear Biases)어텐션에 선형 바이어스를 적용한 위치 인코딩 기법목적긴 문맥 처리 및 일반화 개선시퀀스 길이 확장성 확보필요성기존 위치 인코딩의 한계고정 길이 학습 데이터 의존성ALiBi는 추가 파라미터나 학습 과정 없이 단순한 수학적 바이어스만으로 긴 시퀀스 처리 능력을 제공한다.2. 특..

개요GQA(Generalized Query Attention)는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 효율성과 성능을 동시에 개선하기 위해 제안된 새로운 어텐션(attention) 메커니즘이다. 기존 Multi-Head Attention(MHA) 구조를 최적화하여, 메모리 사용량과 연산량을 줄이면서도 정확도와 추론 품질을 유지하거나 향상시키는 것을 목표로 한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의GQA (Generalized Query Attention)효율적 어텐션 계산을 위한 개선된 구조목적LLM의 성능·효율 동시 개선추론 속도 및 메모리 최적화필요성모델 규모 증가에 따른 자원 소모효율적 학습 및 추론 구조 필요GQA는 기존 MHA 구조에서 발생하는 비효율성을 개..

개요MQA(Master Quality Authenticated)는 고해상도 원음(Studio Master) 음원을 압축·스트리밍할 수 있도록 설계된 오디오 코덱 기술이다. 음원 데이터의 용량을 줄이면서도 원본 스튜디오 음질을 그대로 보존하며, 인증(Authenticated) 기능을 통해 청취자가 듣는 음원이 실제 제작자가 의도한 마스터 음원임을 보장한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의MQAMaster Quality Authenticated, 고해상도 오디오 코덱목적스튜디오 마스터 음질 제공스트리밍 환경에서 원음 전달필요성고해상도 오디오 스트리밍대역폭 효율성과 품질 동시 확보MQA는 음질과 효율성을 모두 확보한 고해상도 오디오의 새로운 기준이다.2. 특징특징설명비고원음 보존스튜디오 마스터와 동..

개요FoundationDB는 ACID 트랜잭션을 보장하는 분산 Key-Value 데이터베이스로, 애플리케이션이 다양한 데이터 모델을 안전하게 구축할 수 있도록 지원한다. 확장성, 고가용성, 일관성을 동시에 확보하며, 금융, IoT, 클라우드 서비스 등에서 안정적인 데이터 저장소로 사용된다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의FoundationDB분산 Key-Value 기반 트랜잭션 DB목적ACID 보장 및 확장성 확보안정적 분산 트랜잭션 처리필요성대규모 분산 환경에서 일관성·성능 확보클라우드·IoT 환경 필수FoundationDB는 Key-Value Store를 기반으로 다양한 레이어를 통해 관계형, 문서형, 그래프 등 다중 데이터 모델을 지원한다.2. 특징특징설명비고ACID 트랜잭션 보장분산 환..

개요Trino(구 PrestoSQL)는 대규모 데이터셋에 대해 빠른 SQL 쿼리 처리를 제공하는 오픈소스 분산 SQL 쿼리 엔진이다. 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 클라우드 스토리지, RDBMS 등 다양한 데이터 소스를 대상으로 단일 SQL 인터페이스를 통해 질의할 수 있어, 데이터 분석 및 BI 환경에서 핵심 플랫폼으로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의Trino오픈소스 분산 SQL 쿼리 엔진목적다양한 데이터 소스 통합 질의데이터 이동 없는 고속 분석필요성빅데이터 환경 확산이기종 데이터 환경 단일 분석 요구Trino는 데이터 복제 없이 원본 데이터 소스에 직접 쿼리를 실행하여 초고속 분석 성능을 제공한다.2. 특징특징설명비고분산 SQL 엔진대규모 클러스터 기반 병렬 처리빅데..

개요EDSFF(Enterprise and Data Center SSD Form Factor)는 데이터센터와 엔터프라이즈 환경을 위해 설계된 SSD(솔리드 스테이트 드라이브) 폼팩터 표준이다. E1.S와 E3.S는 기존 U.2, M.2 폼팩터의 한계를 극복하고, 고성능·고밀도·발열 관리 최적화 측면에서 데이터센터 SSD의 새로운 표준으로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의EDSFF (Enterprise & Data Center SSD Form Factor)데이터센터 최적화 SSD 폼팩터 규격E1.S1U 서버용 고밀도 SSDM.2 대체, 발열 및 교체성 강화E3.S2U 이상 서버 및 스토리지용 SSDU.2 대체, 확장성과 호환성 최적화EDSFF는 대규모 클라우드, AI, HPC 워크로..

개요PFC(Priority Flow Control)는 IEEE 802.1Qbb 표준으로 정의된 이더넷 흐름 제어 기술로, 데이터센터 네트워크에서 특정 트래픽 클래스(Class of Service)에 대해 손실 없는 전송을 보장한다. RDMA over Converged Ethernet(RoCE)과 같은 초저지연 애플리케이션 환경에서 필수적인 기술로, 네트워크 혼잡으로 인한 패킷 손실을 방지한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의PFC (Priority Flow Control)트래픽 클래스 단위 흐름 제어 기술목적손실 없는 데이터 전송 보장네트워크 혼잡 시 패킷 드롭 방지필요성HPC, AI/ML, 스토리지 네트워크무손실·저지연 통신 요구PFC는 전통적인 PAUSE 프레임을 확장하여, 전체 링크가 아..