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2025/12/20 4

Kalman Filter

개요Kalman Filter(칼만 필터)는 동적 시스템에서 측정값의 잡음을 고려해 현재 상태를 추정하는 재귀적 필터링 기법입니다. 제어 시스템, 항법 시스템, 금융 시계열 분석, 센서 융합 등에 널리 활용되며, 시간에 따라 변화하는 상태를 선형 모델 기반으로 예측하고 갱신하는 방식으로 작동합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의상태공간 모델 기반으로 시간에 따라 변화하는 시스템 상태를 추정하는 필터링 기법목적관측값에 잡음이 포함된 상황에서 시스템의 내부 상태를 최적으로 추정필요성센서 데이터, 제어 시스템 등에서 측정 오차를 줄이고 상태 예측의 정확도 향상2. 주요 특징특징설명효과재귀적 계산이전 상태만으로 현재 상태 추정 가능실시간 처리 가능확률적 접근측정 오차와 시스템 오차를 확률적으로 고려잡음 환경..

Topic 2025.12.20

Thanos

개요Thanos는 Prometheus 기반의 분산형 모니터링 및 장기 스토리지 솔루션으로, 다수의 Prometheus 인스턴스를 통합 관리하고 장기 보관 및 글로벌 쿼리를 지원하는 오픈소스 프로젝트입니다. Kubernetes 및 클라우드 네이티브 환경에서 안정적이고 확장 가능한 모니터링 인프라를 구축하기 위한 핵심 기술로 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의Prometheus 데이터를 글로벌 수준에서 집계 및 저장하는 분산형 모니터링 시스템CNCF Graduated 프로젝트목적다중 Prometheus 인스턴스 통합 및 장기 데이터 저장Observability 강화필요성Prometheus의 지역적 한계 및 단기 데이터 보관 문제 해결클라우드 네이티브 확장성 제공2. 특징항목내용비고글로벌 ..

Topic 2025.12.20

Prophet

개요Prophet은 Facebook에서 개발한 시계열 예측을 위한 오픈소스 라이브러리로, 계절성, 휴일, 추세 등 다양한 구성 요소를 포함한 시계열 데이터를 간편하게 모델링할 수 있습니다. 비전문가도 신뢰성 있는 예측 모델을 손쉽게 구축할 수 있도록 설계되어 있으며, Python과 R을 모두 지원합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의시계열 데이터 예측을 위한 Additive 모델 기반의 오픈소스 라이브러리목적복잡한 시계열 데이터의 트렌드, 계절성, 이벤트 효과 등을 분리하여 예측필요성비정형적이거나 결측치가 많은 시계열의 빠르고 직관적인 분석 도구 수요 증가2. 주요 특징특징설명효과Additive 모델 구조trend + seasonality + holidays해석 용이하고 구성 요소 분석 가능자동 추..

Topic 2025.12.20

Submariner

개요Submariner는 Kubernetes 멀티클러스터 환경에서 네트워크를 상호 연결하여 워크로드 간 통신을 가능하게 하는 오픈소스 솔루션입니다. 분산된 클러스터 간에 안전한 IP 연결을 구축하여 서비스 디스커버리, 로드 밸런싱, VPN 터널링을 지원하며, 하이브리드 클라우드 및 멀티클라우드 네이티브 애플리케이션 구축에 핵심 역할을 수행합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의Kubernetes 클러스터 간 네트워크 통신을 안전하게 연결하는 오픈소스 솔루션CNCF Sandbox Project목적멀티클러스터 간 Pod 및 Service 간 직접 통신 구현글로벌 서비스 네트워킹필요성클러스터 간 격리로 인한 통신 불가 문제 해결하이브리드·멀티클라우드 환경 지원2. 특징항목내용비고네트워크 피어링클러스..

Topic 2025.12.20
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