ITPE * JackerLab

개요Katran은 Meta(Facebook)가 대규모 데이터센터 환경에서 초고속 L4 로드밸런싱을 구현하기 위해 개발한 eBPF 기반 소프트웨어 로드밸런서이다. 기존 IPVS 기반 로드밸런서 대비 커널 레벨에서 더 효율적인 패킷 처리를 수행하며, 수백만 QPS(Queries Per Second)를 처리할 수 있도록 설계되었다.특히 XDP(eXpress Data Path)와 eBPF 기술을 활용하여 리눅스 커널 네트워크 스택 상단이 아닌 드라이버 레벨에서 패킷을 처리함으로써 지연 시간을 최소화한다. 이는 대규모 소셜 플랫폼, CDN, 클라우드 인프라 환경에서 높은 성능과 확장성을 동시에 제공한다.1. 개념 및 정의Katran은 eBPF 프로그램을 활용하여 L4 로드밸런싱을 수행하는 오픈소스 프로젝트로, 기..

개요Shadow Deployment for LLMs는 기존 운영 중인 대규모 언어 모델(LLM) 환경에 새로운 모델 또는 프롬프트 버전을 실제 트래픽과 동일하게 병렬 실행하되, 사용자에게는 노출하지 않고 성능을 비교·검증하는 배포 전략이다. 이는 Canary Deployment, Blue-Green Deployment와 유사하지만, 실제 응답을 사용자에게 반환하지 않는다는 점에서 차별화된다.생성형 AI 서비스는 모델 변경만으로도 응답 품질, 비용, 편향, 안정성에 큰 영향을 미칠 수 있다. 따라서 프로덕션 환경에서의 안전한 모델 전환을 위해 Shadow Deployment는 LLMOps 핵심 전략으로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의Shadow Deployment는 실시간 사용자 요청을 기존 모델(Pri..