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u-Container Runtime Interface (u-CRI)

개요u-Container Runtime Interface(u-CRI)는 마이크로 VM, 서버리스, 엣지 컴퓨팅 등 경량화된 환경에서 컨테이너를 효율적으로 실행하기 위한 초소형 런타임 인터페이스입니다. 이는 기존의 Kubernetes Container Runtime Interface(CRI)를 확장 또는 대체하여, 리소스 제약 환경에서도 보안성과 성능을 동시에 확보할 수 있도록 설계되었습니다. 본 글에서는 u-CRI의 정의, 구성 방식, 기술적 차별성, 도입 사례 등을 자세히 분석합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의초경량 환경에 최적화된 컨테이너 런타임 인터페이스MicroK8s, K3s 등과 연계됨목적리소스 절약과 빠른 컨테이너 부팅 제공엣지 및 서버리스 플랫폼용필요성기존 CRI-O, con..

Policy Super-Linter (PSL)

개요Policy Super-Linter(PSL)는 코드, 구성 파일, 인프라 정의 등 다양한 기술 자산에서 정책 위반 여부를 자동으로 검사하고, 조직의 규정 준수를 사전에 보장하기 위한 통합 린트 도구입니다. 이는 DevSecOps와 플랫폼 엔지니어링의 핵심 구성 요소로 부상하고 있으며, 코드 품질뿐만 아니라 보안, 거버넌스, 운영 정책까지 포괄하는 멀티레이어 검증 체계를 제공합니다. 본 글에서는 PSL의 개념, 아키텍처, 기능, 기술 요소 및 실전 활용 사례를 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의다양한 파일 및 코드에서 조직의 정책 준수 여부를 자동으로 검사하는 통합 린터GitHub Super-Linter와는 목적 상이목적DevOps 파이프라인 내 정책 준수 자동화사전 위반 탐..

Release Health Score (RHS)

개요Release Health Score(RHS)는 소프트웨어의 릴리스 안정성과 품질 수준을 정량화하여 점수로 표현한 지표입니다. RHS는 CI/CD 파이프라인 내에서 자동 측정이 가능하며, 주요 품질 요소(테스트 통과율, 배포 실패율, 사용자 영향도, 성능 저하 여부 등)를 조합해 단일 스코어로 제공함으로써 릴리스의 건강 상태를 직관적으로 파악할 수 있게 합니다. 본 글에서는 RHS의 개념, 측정 항목, 기술 스택, 도입 효과 및 사례를 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의릴리스의 품질, 안정성, 사용자 영향을 수치화한 종합 스코어0~100 스케일 또는 등급화 가능목적릴리스 품질 모니터링 및 개선 방향 도출제품 운영 안정성 확보필요성버그, 오류, 성능 저하 등 릴리스 리스크를 ..

Platform API Layer (PAL)

개요Platform API Layer(PAL)는 내부 시스템 및 외부 서비스 간 통합을 원활히 하기 위해 도입되는 표준화된 API 추상 계층입니다. 이는 복잡한 플랫폼 아키텍처에서 각 구성 요소 간 결합도를 낮추고, 기능 단위의 재사용성과 보안성, 관측 가능성(observability)을 확보하는 데 핵심적인 역할을 합니다. PAL은 현대 소프트웨어 플랫폼에서 공통 인터페이스를 구성하는 전략적 계층으로, 플랫폼 팀이 관리하는 기술 중 하나입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의플랫폼 내 기능 서비스들을 외부 및 내부 시스템과 연결하기 위한 API 추상화 계층API Gateway와는 구분됨목적통합성 강화, 기능 단위 재사용, 보안 및 가시성 확보플랫폼 팀 운영 효율 향상필요성시스템 간 API 일..

Team Cognitive Load Index (TCLI)

개요Team Cognitive Load Index(TCLI)는 개발팀, 운영팀, 프로젝트 조직 등 협업 중심 조직의 인지적 부담 수준을 정량화하여 팀 효율성을 분석하고 개선 전략을 수립하기 위한 지표입니다. 인지 부하는 작업 성능과 팀 만족도, 이직률에 직접적인 영향을 미치는 요소로, TCLI는 이를 계량적으로 측정함으로써 조직 운영의 새로운 방향을 제시합니다. 본 글에서는 TCLI의 개념, 측정 방법, 구성 요소, 활용 사례 및 적용 시 고려사항 등을 상세히 다룹니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의팀 단위의 인지 부하 수준을 측정하는 지표팀 구성원 평균화 지표로 사용목적팀 내 복잡도, 인터럽트, 도구 다양성 등을 통합 진단협업 부담 완화 목적필요성복잡한 시스템 구조, 잦은 컨텍스트 전환 등..

Digital Capability Framework Lite (DCF-Lite)

개요Digital Capability Framework Lite(DCF-Lite)는 디지털 전환을 추진하는 중소기업 및 조직이 스스로의 디지털 역량 수준을 손쉽게 진단하고 개선 방향을 도출할 수 있도록 돕는 경량 프레임워크입니다. 기존 DCF 모델이 대기업 및 공공기관 대상의 정교한 체계라면, DCF-Lite는 실행 중심의 간결성과 실용성을 강화하여 빠르고 유연한 진단을 가능하게 합니다. 이 글에서는 DCF-Lite의 구조, 구성 요소, 평가 항목, 실제 활용 사례 및 도입 시 고려사항 등을 체계적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의중소 조직을 위한 실행 중심의 디지털 역량 프레임워크DCF 모델의 축소형 버전목적디지털 역량 진단과 개선 방향 수립빠른 실행 중심필요성대기업 중심 프레임워크의 적..

Cold-Start Carbon Metric (CS-CM)

개요Cold-Start Carbon Metric(CS-CM)은 서버, 애플리케이션, AI 모델 등 디지털 자원이 초기 실행 단계에서 발생시키는 탄소 배출량을 정량화하는 지표입니다. 특히 클라우드 환경이나 컨테이너 오케스트레이션, 서버리스 컴퓨팅 등에서 빈번하게 발생하는 cold-start 현상은 에너지 소모를 유발하고, 이로 인한 탄소 배출량은 지속가능성 관점에서 무시할 수 없는 수준입니다. 본 글에서는 CS-CM의 정의, 특징, 구성, 측정 방식, 활용 사례 등을 전문가 수준에서 심도 있게 다룹니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의디지털 시스템이 최초 기동 시 발생하는 탄소 배출량을 계량화한 지표탄소 집약도 기반 산정목적cold-start 관련 에너지 소비 파악 및 저감 전략 수립클라우드 탄..

Semantic-RAG Chunking (SRAG-C)

개요Semantic-RAG Chunking(SRAG-C)은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 성능을 극대화하기 위해 문서를 의미 단위로 나누는 청킹(chunking) 기법입니다. 기존의 고정 길이 기반 청킹 방식은 문맥의 단절이나 정보 누락을 야기할 수 있지만, SRAG-C는 의미적 일관성을 기반으로 문서를 나누어 검색 효율성과 정답 생성 품질을 향상시킵니다. 이 글에서는 SRAG-C의 정의, 구조, 기술적 구현, 활용 사례 및 도입 시 고려사항 등을 구체적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의의미 기반 문단/문장 단위로 문서를 분할하는 청킹 기법문장 내 의미 연속성 고려목적RAG 시스템 내 검색 정밀도 및 응답 품질 향상의미 누락 최소화필요성고정 길이 ..

Fabric-Attached Memory Pooling (FAM-Pool)

개요Fabric-Attached Memory Pooling(FAM-Pool)은 고속 네트워크 패브릭을 기반으로 여러 컴퓨팅 노드에서 공유 가능한 메모리 풀을 구성하는 차세대 메모리 아키텍처입니다. 이는 메모리 확장성과 효율성을 동시에 향상시키며, 대규모 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 데이터센터 등에서 메모리 병목 현상을 해소할 수 있는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 FAM-Pool의 개념, 구조, 기술 스택, 활용 사례 등을 전문가 수준으로 상세히 분석합니다.1. 개념 및 정의항목내용비고정의고속 패브릭을 통해 여러 노드가 접근 가능한 공유 메모리 풀컴포저블 인프라 기반목적메모리 리소스의 유연한 확장과 효율적 사용메모리 자원의 통합 관리필요성CPU에 직접 연결된 메모리의 고정 구..

Lakehouse Federation Query Engine (LFQE)

개요Lakehouse Federation Query Engine(LFQE)는 다양한 데이터 소스를 단일 인터페이스를 통해 통합적으로 질의할 수 있도록 지원하는 차세대 분석 엔진입니다. 특히 레이크하우스 아키텍처 위에서 작동하며, 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크 간의 장점을 결합한 구조를 갖추고 있어 기업의 데이터 분석 효율을 극대화합니다. 본 글에서는 LFQE의 개념, 구조, 기술 요소 및 활용 사례를 상세히 분석합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의이기종 데이터 소스를 통합 질의하는 분산형 질의 엔진다양한 커넥터 지원목적레이크하우스 환경에서 실시간 분석 및 연합 쿼리 수행성능과 유연성 확보필요성여러 데이터 저장소를 하나의 논리적 단위로 조회 가능데이터 사일로 해소LFQE는 Delta La..

Adaptive MFA (AMFA)

개요Adaptive MFA(AMFA)는 사용자 행동, 위치, 기기, 접속 시간 등 다양한 컨텍스트(Context)를 기반으로 인증 강도를 자동으로 조절하는 지능형 다중 인증(MFA) 프레임워크입니다. 기존의 정적 MFA 방식과 달리, 상황별 위험도에 따라 인증 방식을 강화하거나 간소화하여 보안성과 사용자 경험을 동시에 향상시킵니다.1. 개념 및 정의AMFA는 리스크 기반 접근제어(Risk-Based Access Control)와 다중 인증(MFA)을 결합하여, 실시간 위험 분석을 통해 동적으로 MFA 정책을 적용하는 기술입니다.목적: 인증 단계에서 동적인 보안 강도 조절로 사용자 경험과 보안 수준의 균형 확보필요성: 피싱, 세션 탈취, 크리덴셜 스터핑 등의 공격에 대한 실시간 대응적용 대상: 금융, Sa..

개요Synthetic Monitoring-as-Code(SMaC)는 합성 모니터링(synthetic monitoring)을 코드로 선언하고 버전 관리하며, CI/CD 파이프라인에 통합해 모니터링 인프라를 자동으로 배포·운영할 수 있게 하는 DevOps 중심의 관측 전략입니다. 사용자 시나리오를 시뮬레이션하는 합성 테스트 스크립트를 코드화하여 모니터링 신뢰성과 유연성을 향상시킬 수 있습니다.1. 개념 및 정의SMaC는 단순 모니터링 설정을 넘어서, 사용자 행동 흐름(로그인, 결제 등) 또는 API 호출을 시뮬레이션하는 합성 모니터링 스크립트를 코드로 정의하고 배포 자동화 체계와 연계하여 관리하는 방법론입니다.목적: 운영 전후의 서비스 정상 동작 여부를 사전 확인하기 위한 자동화된 합성 테스트 구성필요성: ..

개요SpinKube(SKB)는 Fermyon의 WebAssembly 기반 서버리스 런타임인 Spin을 쿠버네티스 환경에 통합하기 위한 오픈소스 프로젝트입니다. WebAssembly의 경량성, 보안성, 속도와 쿠버네티스의 확장성, 자동화 기능을 결합해 개발자 중심의 클라우드 네이티브 애플리케이션 개발과 배포를 가능케 합니다. SpinKube는 WASM+Kubernetes 생태계의 핵심 인프라로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의SpinKube는 Spin으로 빌드된 WebAssembly 워크로드를 Kubernetes에서 네이티브하게 실행하고 관리하기 위한 확장 아키텍처입니다.목적: WebAssembly 기반 서버리스 워크로드의 쿠버네티스 통합 및 확장필요성: 컨테이너보다 더 빠르고 가벼운 WASM의 배포 ..

개요Terragrunt Module Hierarchies(TGMH)는 인프라 구성 관리 도구인 Terragrunt에서 Terraform 모듈을 계층적(hierarchical)으로 구성함으로써, 환경별 재사용성과 유지보수성을 극대화하는 전략적 패턴입니다. 특히 조직 내 수많은 환경(dev, stage, prod)과 리전, 서비스 구성을 효과적으로 추상화하고 공통 코드를 중복 없이 관리하는 데 매우 유용합니다. 본 글에서는 TGMH의 구조, 구성 방식, 적용 시 고려사항을 설명합니다.1. 개념 및 정의TGMH는 Terragrunt를 사용하여 Terraform 모듈의 반복 사용을 줄이고, 공통 구성은 상위 계층에서 상속하며, 환경별 세부 설정은 하위 계층에 위치시키는 구조적 접근 방식입니다.목적: Terraf..

개요OpenFeature Flagd(Flagd)는 CNCF(OpenFeature) 생태계의 핵심 구성 요소로, 다양한 프로그래밍 언어와 플랫폼에서 일관된 방식으로 피처 플래그(Feature Flag)를 처리할 수 있도록 지원하는 경량화된 플래그 관리 데몬입니다. 클라이언트 SDK와 분리된 방식으로 플래그 처리를 수행하며, GitOps, CI/CD, A/B 테스트, Canary 배포 등 클라우드 네이티브 운영에 적합한 구성 모델을 제공합니다.1. 개념 및 정의Flagd는 OpenFeature의 공식 플래그 런타임으로서, 피처 플래그 데이터를 외부에서 관리하고 다양한 클라이언트가 이를 표준화된 인터페이스로 조회/사용할 수 있게 하는 경량 데몬입니다.목적: 피처 플래그의 표준화 및 분산 처리 구조 제공필요성:..

개요KRM Functions(KRM-Fn)은 Kubernetes Resource Model(KRM)을 기반으로, 쿠버네티스 리소스 선언(YAML)을 함수 기반으로 처리하고 조작할 수 있게 해주는 확장 메커니즘입니다. 이는 Kustomize, kpt 등 쿠버네티스 구성 관리 도구와 통합되어, 선언형 구성을 유지하면서도 프로그래머블한 유연성을 제공합니다. KRM-Fn은 특히 GitOps, DevOps, CI/CD 환경에서 유용한 구성 자동화 도구로 활용됩니다.1. 개념 및 정의KRM Functions는 KRM(YAML) 리소스를 함수(Function)로 처리할 수 있는 실행 단위로, 파이프라인 형태로 여러 개의 함수를 순차 적용하여 리소스를 생성·변환·검증할 수 있습니다.목적: 선언형 리소스 구성을 함수 기..

개요Pair-Rotation Matrix(PRM)는 개발자, 디자이너, 기획자 등 다양한 직군 간의 협업 관계를 정기적으로 순환(pair rotation)시켜, 지식 공유, 조직 유연성, 협업 역량을 극대화하는 협업 전략 도구입니다. 특히 애자일 조직, 스타트업, DevOps 조직 등에서 팀 간 이해와 업무 이식성을 높이기 위해 활용되며, 시각적인 매트릭스 구조를 통해 효율적으로 관리됩니다.1. 개념 및 정의PRM은 구성원 간의 협업 조합을 매트릭스 형태로 정의하고, 일정 주기로 역할이나 파트너를 순환시킴으로써 다양한 지식과 관점을 확산시키는 조직 운영 프레임워크입니다.목적: 협업 다양성 확대, 지식 사일로 방지, 역할 탄력성 확보필요성: 고정된 협업 구조의 한계 극복 및 팀 역량 균형 유지적용 대상: ..

개요Value-Stream KPI Tree(VSKT)는 조직의 가치 흐름(Value Stream)에 따라 핵심성과지표(KPI)를 계층적으로 정렬하고 연결하는 모델입니다. 단순한 지표 나열이 아닌, 비즈니스 가치 흐름 중심으로 전략적 목표와 실행 성과를 연계함으로써, KPI 간 인과관계와 전략 정합성을 시각적으로 표현할 수 있는 도구입니다. 본 글에서는 VSKT의 개념, 구성요소, 활용 방식 및 도입 시 고려사항을 설명합니다.1. 개념 및 정의VSKT는 고객 가치(Value)를 중심으로 구성된 프로세스 체계를 기준으로, KPI를 목적-성과-행동 레벨로 연결하여 성과지표를 트리(Tree) 형태로 시각화한 모델입니다.목적: KPI와 전략·프로세스 간 연결성을 강화필요성: KPI 간 중복/불일치 해소 및 조직 ..

개요TOGAF® Digital Edition(TDE)은 전통적인 TOGAF(The Open Group Architecture Framework)를 디지털 전환 환경에 맞게 확장한 최신 엔터프라이즈 아키텍처(EA) 프레임워크입니다. 클라우드, AI, 애자일, DevOps 등 현대 IT 환경에서 EA의 민첩성과 유연성을 강화하기 위해 재정의된 TDE는, 디지털 서비스 중심의 아키텍처 설계와 운영을 지원합니다. 본 글에서는 TDE의 구조, 특징, 구성요소 및 실제 활용 전략을 다룹니다.1. 개념 및 정의TOGAF® Digital Edition은 디지털 전환(DX: Digital Transformation) 시대의 요구에 부합하도록 TOGAF 10 기반으로 재구성된 EA 프레임워크입니다.목적: 복잡한 디지털 환..

개요RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 대형언어모델(LLM)의 출력을 인간의 선호(preference)에 더 잘 맞추기 위해 강화학습 기법과 인간 피드백을 결합하는 학습 방법론입니다. 주로 언어모델이 생성하는 응답의 품질, 안전성, 윤리성 등을 개선하는 데 사용되며, ChatGPT, Claude, Gemini 등 최신 LLM에서 광범위하게 활용되고 있습니다. 본 글에서는 RLHF의 개념, 구성 요소, 학습 프로세스, 기술 요소 등을 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의RLHF는 인간이 제공한 피드백을 기반으로, 언어모델의 행동(policy)을 강화학습 방식으로 조정함으로써, 보다 선호도 높은 출력을 유도하는 학습 기법입니다.목적: 언어모델이 인간의 가..

개요Tiny-LLM은 기존 대형언어모델(LLM, Large Language Model)의 장점을 유지하면서도, 리소스 제약이 있는 환경(모바일, IoT, 엣지 디바이스 등)에서도 활용 가능한 경량화된 언어모델 아키텍처를 의미합니다. 모델의 크기, 파라미터 수, 연산량 등을 최소화하는 동시에, 주요 자연어 처리 기능(NLU/NLG)의 성능을 일정 수준 이상으로 유지하도록 설계됩니다. Tiny-LLM은 비용 절감, 실시간 반응성, 개인화된 AI 기능 탑재에 최적화된 기술입니다.1. 개념 및 정의Tiny-LLM은 수억~수십억 개 파라미터 규모의 대형모델을 수백만~수천만 개 수준으로 축소하거나, 압축·지연처리 기반 기술을 통해 경량화한 모델입니다.목적: 엣지 환경에서도 LLM 기능을 실행 가능하도록 최적화필요성..

개요Zero-ETL Architecture(ZETLA)는 전통적인 ETL(Extract-Transform-Load) 프로세스를 제거하고, 데이터 생성지(source)와 소비지(target) 간의 실시간 데이터 연동을 통해 지연 없는 분석과 자동화된 데이터 파이프라인을 구현하는 아키텍처입니다. 주로 클라우드 네이티브 환경에서 도입되며, 운영 시스템과 분석 시스템 간의 실시간 데이터 흐름을 기반으로 AI, BI, IoT, 마이크로서비스 환경에서 높은 민첩성과 통합 효율성을 제공합니다.1. 개념 및 정의Zero-ETL은 데이터 파이프라인에서 명시적인 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load) 단계 없이, 데이터가 생성된 곳에서 바로 목적지(분석 시스템 등)로 흐르도록 구성하는 아키텍처입..

개요Data Contract Registry(DCR)는 데이터 생산자와 소비자 간에 정의된 '데이터 계약(Data Contract)'을 중앙에서 관리하고 이행 상태를 추적하는 시스템입니다. 데이터 계약은 스키마, 품질, 배포 주기, SLA, 민감도 등의 항목을 포함하며, 이를 레지스트리 형태로 중앙 통제함으로써 데이터 품질과 신뢰를 유지합니다. 본 글에서는 DCR의 개념, 기술 요소, 도입 사례를 중심으로 실무 적용 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의DCR은 데이터 계약(Data Contract)을 정의, 저장, 버전 관리하고 이를 통한 생산자-소비자 간의 기대 수준을 명시적으로 관리하는 레지스트리 시스템입니다. 계약의 준수 여부를 자동화된 테스트, 데이터 품질 검사, 변경 감지 등을 통해 지속적으로 ..

개요SLSA(Supply-chain Levels for Software Artifacts)는 소프트웨어 공급망 보안 강화를 위한 표준 프레임워크로, 빌드, 패키징, 배포 전 과정에서의 무결성과 추적 가능성을 보장합니다. 구글이 주도하고 OpenSSF(Open Source Security Foundation)가 발전시키고 있는 이 모델은 오픈소스 및 기업 내 소프트웨어 개발 생명주기 전반에 걸쳐 신뢰 체계를 구축할 수 있도록 설계되었습니다.1. 개념 및 정의SLSA는 소프트웨어 아티팩트(Artifact)가 신뢰할 수 있는 출처에서 생성되었음을 증명하기 위한 보안 수준 체계를 정의합니다. 레벨 1부터 4까지 있으며, 각 단계는 점진적으로 높은 보안 요구사항을 포함합니다.목적: 빌드 및 배포 단계에서의 위변조..

개요Continuous Access Evaluation Protocol(CAEP)은 사용자 인증 이후에도 지속적으로 사용자 상태와 보안 이벤트를 평가하여 실시간 접근 제어를 수행하는 프로토콜입니다. 특히 클라우드 환경, 제로 트러스트 아키텍처, SaaS 기반 보안 체계에서 점점 중요성이 커지고 있으며, OpenID Foundation 산하 Shared Signals Framework(SSF)의 핵심 구성 요소로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의CAEP는 인증된 사용자의 세션 중에도 지속적으로 리스크 이벤트(예: 디바이스 변경, 네트워크 이동, 계정 탈취 등)를 감지하고, 이에 따라 액세스를 유지하거나 중단하도록 권한을 동적으로 재평가하는 프로토콜입니다.목적: 세션 중 발생하는 리스크에 대한 실시간 대..

개요BGP-LS(Border Gateway Protocol - Link State)는 기존 BGP(Border Gateway Protocol)에 링크 상태 정보를 확장한 기술로, IGP(Interior Gateway Protocol)에서 수집된 네트워크 토폴로지 정보를 BGP를 통해 외부 시스템으로 전달합니다. 주로 SDN(Software-Defined Networking) 컨트롤러와 연계하여 중앙 집중형 네트워크 관리를 실현하며, 경로 최적화, 트래픽 엔지니어링, 자동화 정책 설정 등에 활용됩니다.1. 개념 및 정의BGP-LS는 IGP(예: OSPF, IS-IS)에서 수집한 링크 상태 데이터(토폴로지, 노드, 링크 정보 등)를 BGP로 광고할 수 있게 하는 확장입니다. 이를 통해 컨트롤러는 네트워크 전..

개요IEEE 802.1AS-2020은 Time-Sensitive Networking(TSN) 기술의 핵심 시간 동기화 프로토콜로, 산업용 이더넷, 차량 네트워크, 오디오/비디오 전송 등에서 초정밀 시간 동기화를 구현합니다. 본 표준은 IEEE 1588 Precision Time Protocol(PTP)을 기반으로 하되, TSN 요구사항에 최적화되어 안정성과 확장성을 제공합니다. 본 글에서는 802.1AS-2020의 기술적 개요, 아키텍처, 주요 기능 및 활용 사례를 다룹니다.1. 개념 및 정의IEEE 802.1AS-2020은 TSN(Time-Sensitive Networking) 환경에서 시간 동기화를 위한 프로파일을 정의한 표준입니다. 이는 PTP (IEEE 1588)의 기능을 확장하여, 멀티 디바이스..

개요OpenTOSCA Policy-as-Code(OT-PaC)는 TOSCA 기반 클라우드 애플리케이션 배포 및 관리를 위한 정책 기반 자동화 프레임워크입니다. 코드로 정의된 정책(Policy-as-Code, PaC)을 활용해 인프라의 상태, 보안, 성능 등을 선언적으로 제어하며, DevOps 및 GitOps 환경에서 클라우드 거버넌스를 실현하는 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의OT-PaC는 OpenTOSCA 에코시스템에서 TOSCA YAML 문법을 기반으로 정책을 코드로 정의하고 실행하는 체계를 말합니다. 이를 통해 애플리케이션의 배포, 실행, 확장, 보안 등 다양한 요구사항을 선언적으로 지정할 수 있습니다.목적: 클라우드 인프라 및 애플리케이션의 일관된 거버넌스와 자동화 지원필요성: 복..

개요Confidential Containers(CoCo)는 클라우드 환경에서 실행되는 컨테이너의 보안성과 데이터 프라이버시를 강화하기 위한 기술로, 하드웨어 기반 신뢰 실행 환경(TEE: Trusted Execution Environment)을 활용해 컨테이너 워크로드를 보호합니다. 특히 멀티 테넌시 환경에서 민감 데이터를 안전하게 처리할 수 있도록 설계되었으며, 오픈소스 기반으로 Kubernetes와의 통합을 지원합니다.1. 개념 및 정의Confidential Containers는 Intel SGX, AMD SEV, ARM TrustZone과 같은 하드웨어 보안 기능을 활용해, 컨테이너 내부의 코드와 데이터를 외부로부터 완전히 격리합니다.목적: 클라우드 상에서 실행되는 컨테이너의 기밀성 확보필요성: 클..

개요Graph-Based Dependency Analysis(GBDA)는 소프트웨어 시스템 내 컴포넌트, 모듈, 서비스 간의 의존 관계를 그래프 이론을 활용하여 시각화하고 분석하는 기법입니다. GBDA는 복잡한 의존 구조를 명확히 이해하고, 아키텍처 개선, 기술 부채 식별, 배포 최적화 등에 활용됩니다. 본 글에서는 GBDA의 원리, 적용 기술, 실제 활용 사례를 중심으로 설명합니다.1. 개념 및 정의GBDA는 노드와 엣지로 구성된 그래프 구조를 사용하여 시스템 내 의존성을 모델링하고 분석합니다. 노드는 컴포넌트(예: 클래스, 모듈, 마이크로서비스 등)를, 엣지는 의존 관계(예: 호출, 참조, 데이터 흐름 등)를 나타냅니다.목적: 소프트웨어 구조 내 숨겨진 의존성 및 결합도 문제를 식별필요성: 스파게티 ..