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개요Differential Weighing은 고정밀 질량 측정이 필요한 실험 또는 산업 환경에서 두 개의 무게 값을 비교하여 미세한 질량 차이를 측정하는 기법이다. 주로 화학 분석, 제약 제조, 소재 연구, 환경 분석 등에서 사용되며, 절대 질량이 아닌 '차이'를 기반으로 하여 외부 요인의 영향을 최소화하는 정밀 계량 방법이다.1. 개념 및 정의Differential Weighing은 샘플을 측정 전에 기준 용기와 함께 무게를 측정하고, 측정 후 동일한 조건으로 다시 무게를 측정하여 두 무게의 차이를 통해 샘플 질량을 산출하는 방법이다.목적: 외부 환경(온도, 습도, 공기 밀도 등)의 영향을 배제하고 정밀한 질량 측정 구현기반 원리: 동일한 조건에서의 두 번의 계량을 통한 오차 제거적용 대상: 극소량 시..

개요Synthetic Tabular는 개인정보 보호, 모델 성능 향상, 데이터 증강을 위해 실제 데이터를 모사해 생성한 구조화된(표 형식) 데이터이다. 의료, 금융, 산업 분야에서 민감한 정보를 대체하거나, 부족한 데이터를 보완하는 용도로 활용된다. 생성적 인공지능 기술(GAN, VAE, Diffusion 등)의 발달로 그 정밀도와 활용성은 급격히 향상되고 있다.1. 개념 및 정의Synthetic Tabular는 현실 세계의 표 형태 데이터(예: 고객 정보, 환자 기록 등)를 수학적/통계적으로 모사하여 생성된 인공 데이터로, 원본과 유사한 통계적 특성과 관계 구조를 갖는다.목적: 민감 정보 보호, 데이터 부족 문제 해결, AI 모델 학습 성능 개선필요성: 개인정보보호법 강화 및 데이터 이동/공유 제한 환..

개요SynDiffW는 이미지-텍스트 쌍이 아닌 텍스트-마스크 쌍으로 훈련되는 조건부 생성 모델로, diffusion 모델과 weakly supervised 학습을 결합한 새로운 접근 방식이다. 기존 diffusion 기반 생성 모델의 한계를 극복하며 고해상도, 구조 보존, 정확도 향상 측면에서 주목받고 있다.1. 개념 및 정의SynDiffW는 “Synthetic Diffusion with Weak supervision”의 약자로, 약한 감독 학습 환경에서 diffusion 모델을 훈련해, 실제 이미지-텍스트 데이터 없이도 텍스트 조건부 이미지를 생성하는 혁신적 프레임워크다.목적: 제한된 감독 정보(예: 마스크, 라벨)로도 고품질 이미지를 생성하는 조건부 생성 기술 구현필요성: 고비용 이미지-텍스트 라벨링..

개요클라우드 환경과 마이크로서비스의 확산으로 인해 보안 및 컴플라이언스 대응은 더욱 복잡하고 반복적인 작업이 되었습니다. 특히 ISO, NIST, FedRAMP, CIS 등 다양한 규제 기준이 병렬적으로 적용되면서, 조직은 보안 제어(Controls)를 수동으로 문서화하고 관리하는 데 한계를 느끼고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 NIST의 이니셔티브가 **OSCAL(Open Security Controls Assessment Language)**이며, 그중 핵심 기능이 바로 OSCAL Profiles입니다. Profiles는 제어 카탈로그를 기반으로 조직 맞춤형 제어셋을 구조화하고 자동화된 방식으로 문서화할 수 있는 보안 문서 모듈화 체계의 핵심 구성 요소입니다.1. 개념 및 정의OSCAL Pr..

개요소프트웨어 공급망 보안의 중요성이 커지면서, 실행 바이너리의 취약점을 자동으로 탐지하기 위한 퍼징(Fuzzing) 기술이 보안 산업에서 빠르게 확산되고 있습니다. 그중에서도 Snapshot-Fuzzing은 전통적인 퍼징의 성능 한계를 극복하기 위한 새로운 접근 방식으로 주목받고 있습니다. 이 기법은 시스템 또는 애플리케이션의 상태를 "스냅샷(Snapshot)"으로 저장한 후, 해당 상태에서 빠르게 반복 실행하는 방식으로 퍼징을 최적화합니다. 특히 커널, IoT, 임베디드 환경 등 고비용 실행 환경에서 매우 효과적입니다.1. 개념 및 정의Snapshot-Fuzzing은 애플리케이션의 특정 상태를 캡처(snap)하여 해당 지점부터 퍼징 입력을 반복 적용하면서 취약점 여부를 탐색하는 기법입니다. 전통적인 ..

개요클라우드 네이티브 환경에서 경량화, 이식성, 보안성을 동시에 만족하는 실행 모델을 구현하기 위한 방법으로 **WebAssembly(Wasm)**가 주목받고 있습니다. 특히 Wasm 기반의 분산 마이크로서비스 프레임워크인 wasmCloud는 이를 더욱 구조화된 형태로 제공하는데, 그 중심에 있는 것이 바로 Actor Model입니다. wasmCloud Actor Model은 WebAssembly의 경량성과 Actor 패러다임의 격리성과 메시지 기반 통신 구조를 결합하여 확장 가능하고 안전한 서버리스 애플리케이션 환경을 구축하는 핵심 아키텍처입니다.1. 개념 및 정의WasmCloud Actor Model은 각각의 기능 단위를 Actor라는 독립적 실행 단위로 구성하고, Actor 간의 메시지 기반 비동기..

개요디지털 서비스의 고도화와 함께 사용자는 수만에서 수백만으로 늘어나고 있으며, 이에 따라 시스템은 트래픽 급증, 대규모 동시성, 고부하 상황에서도 안정적으로 동작할 수 있어야 합니다. 이때 중요한 것이 바로 분산 성능 테스트입니다. Kraken은 이러한 요구를 해결하기 위해 설계된 확장형 분산 부하 테스트 플랫폼으로, Netflix가 처음 개발해 오픈소스로 공개하였으며, 이후 커뮤니티 중심으로 발전하고 있습니다. Kraken은 컨테이너 기반의 실행 아키텍처와 강력한 분산 제어 기능으로 현실적이고 재현 가능한 성능 검증을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의Kraken은 사용 시나리오를 정의하고 수천~수만 개의 가상 유저(Virtual User)를 분산 환경에서 시뮬레이션할 수 있도록 지원하는 분산 로드 ..

개요디지털 서비스의 빠른 출시가 경쟁력을 결정짓는 시대, 개발자들이 인프라, 배포, 권한 요청 등 비핵심 작업에 많은 시간을 소비하고 있다면 이는 명백한 병목입니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 전략으로 **Developer Self-Service Portal(DSP)**이 주목받고 있습니다. DSP는 개발자가 보안과 거버넌스 아래에서 원하는 리소스를 자율적으로 요청·생성·배포할 수 있도록 해주는 플랫폼이며, DevOps와 Platform Engineering의 핵심 구현체로 떠오르고 있습니다. 본 글에서는 DSP의 구성 요소, 설계 전략, 기대 효과에 대해 정리합니다.1. 개념 및 정의**Developer Self-Service Portal(DSP)**는 개발자가 개발과 운영에 필요한 다양한 리소..

개요기존 칸반(Kanban)은 업무 시각화와 WIP(Work In Progress) 제한을 통해 프로세스 개선과 흐름의 효율을 증진하는 Lean 기반의 대표적인 애자일 실천 기법입니다. 하지만 오늘날 디지털 제품 개발 환경은 단순한 효율 개선을 넘어서, 비즈니스 가치(Outcome) 중심의 우선순위 정렬과 실행이 요구되고 있습니다. 이러한 니즈에 대응해 등장한 것이 바로 **Outcome-Driven Kanban(ODK)**입니다. ODK는 단순한 작업 흐름 중심에서 벗어나, 결과(Outcome) 기반 흐름과 측정 가능한 가치 전달에 초점을 맞춘 차세대 칸반 전략입니다.1. 개념 및 정의**Outcome-Driven Kanban(ODK)**은 전통적인 칸반 보드 상의 "할 일 → 진행 중 → 완료" 구조..

개요기술 기반 조직의 성장과 함께 엔지니어링 리더십에 대한 수요가 높아지고 있습니다. 특히 관리자(Manager)가 아닌 기술 전문가로서의 수직 성장 경로에 대한 요구가 커지면서, 이를 구조화한 제도인 Staff-Plus Engineering Career Track이 주목받고 있습니다. 이 트랙은 단순한 시니어 개발자 단계를 넘어서, 조직 영향력, 아키텍처 리더십, 기술 비전을 갖춘 인재로 성장할 수 있도록 하는 비관리자형 기술 리더십 체계입니다.1. 개념 및 정의Staff-Plus는 조직 내 엔지니어가 People Management가 아닌 Technical Leadership을 중심으로 승진할 수 있는 Parallel Career Track입니다. 이 경로는 보통 다음과 같은 직함으로 구성됩니다:St..

개요디지털 전환이 조직 전반에 걸쳐 요구되는 시대, 단순한 프로젝트 중심의 운영으로는 전략 실행과 민첩한 대응이 어려워지고 있습니다. 이에 대한 해법으로 주목받는 것이 바로 **Digital Operating Rhythm(DOR)**입니다. DOR은 디지털 조직이 전략-실행-피드백-조정의 선순환을 일정한 리듬과 구조로 반복함으로써, 디지털 민첩성과 전략 일관성을 동시에 확보하기 위한 운영 체계입니다. 특히 OKR, KPI, 워크플로우, 거버넌스 요소들을 통합적으로 연결하는 조직 운영 메타프레임워크로 빠르게 확산되고 있습니다.1. 개념 및 정의**Digital Operating Rhythm(DOR)**은 디지털 조직이 전략과 실행 간의 간극을 줄이기 위해 반복 가능하고 구조화된 리듬 기반 운영 주기를 도입..

개요클라우드 트래픽과 데이터 전송이 폭발적으로 증가함에 따라, 네트워크 인프라 역시 탄소 배출의 주요 원인으로 주목받고 있습니다. 이에 따라 에너지 효율성만큼이나 중요한 기준으로 부상한 것이 바로 **탄소 인식(Carbon-Aware)**입니다. Carbon-Aware Routing은 네트워크 트래픽 경로를 결정할 때, 전통적인 성능 중심의 기준뿐 아니라 **지역별 탄소 배출 계수(Carbon Intensity)**를 고려해 저탄소 경로로 트래픽을 우선 유도하는 방식입니다. 이는 탄소중립 인프라 구축을 위한 핵심 전략 중 하나로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의Carbon-Aware Routing은 트래픽이 흐르는 경로를 결정할 때 노드 또는 리전별 전력의 탄소 배출량 정보를 실시간 반영하여, 상대적..

개요현대 소프트웨어 시스템에서 데이터 접근 계층은 단순한 CRUD를 넘어 복잡한 동적 쿼리 구성, 유지보수성, 보안성까지 고려해야 합니다. 이와 같은 요구를 해결하기 위한 접근 방식으로 떠오른 것이 바로 **SQL-DSL (SQL Domain Specific Language)**입니다. SQL-DSL은 프로그래밍 언어 내에서 SQL 구문을 안전하고 가독성 있게 생성할 수 있는 **도메인 특화 언어(DSL)**로, 특히 ORM의 한계를 넘어서면서도 SQL의 표현력을 유지하는 전략적 대안으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의SQL-DSL은 일반적인 SQL 구문을 코드 레벨에서 구성할 수 있도록 도와주는 내장형 또는 외부형 DSL 구조입니다. Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Py..

개요클라우드 네이티브 인프라와 마이크로서비스 아키텍처의 확산은 시스템 유연성과 확장성을 높여주었지만, 동시에 복잡성과 장애 위험성도 증가시켰습니다. 이제는 단순한 단위 테스트나 모니터링만으로는 장애에 대비하기 어렵습니다. 이러한 배경에서 등장한 접근 방식이 **Continuous Resilience Testing (CRT)**입니다. CRT는 운영 환경에서 지속적으로 시스템 회복력(Resilience)을 테스트하고, 장애에 대한 자동 대응력을 강화하는 차세대 Chaos Engineering 전략입니다.1. 개념 및 정의Continuous Resilience Testing은 시스템의 복원력(Resilience)을 주기적·자동화 방식으로 검증하는 운영 중심 테스트 프레임워크입니다. 이는 단순히 장애를 유발하..

개요소프트웨어 공급망(Supply Chain)의 취약점이 보안 위협의 주요 경로로 부상하면서, 컨테이너 이미지의 안전성과 신뢰성이 DevSecOps의 핵심 과제로 떠오르고 있습니다. 특히 공격자는 라이브러리, 베이스 이미지, 종속성 등 공급망 내부 구성요소를 악용하여 Build-Time 또는 Runtime 시점에서 침투할 수 있습니다. 이러한 배경에서 등장한 솔루션이 바로 Chainguard Images입니다. 이는 불필요한 구성요소가 제거된 미니멀(Minimal), 무 루트(Non-root), 서명된(Signed) 컨테이너 이미지로, 기업의 소프트웨어 공급망 보안 체계를 강화하는 데 최적화된 형태로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Chainguard Images는 Chainguard Inc.에서 제..

개요웹 애플리케이션이 대형화되고 복잡해지면서, 프론트엔드 개발도 백엔드처럼 모듈화와 분산 아키텍처가 요구되고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 등장한 패턴이 바로 Micro-Frontend입니다. 특히 Webpack 5에서 도입된 Module Federation 기능은 독립된 팀이 개발한 프론트엔드 모듈을 런타임에서 동적으로 통합할 수 있게 함으로써, 마이크로 프론트엔드 구현을 획기적으로 단순화하고 있습니다. 이 글에서는 Micro-Frontend Module Federation의 개념, 구성, 장점과 적용 전략을 체계적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Micro-Frontend는 프론트엔드 애플리케이션을 여러 개의 독립된 모듈로 분할하고, 각 모듈을 개별 팀이 독립적으로 개발·배포할 수 있도록 하는 아키텍..

개요생성형 AI의 도입이 전 산업에 걸쳐 빠르게 확산됨에 따라, 조직은 단순히 기술을 도입하는 것을 넘어 내재화된 역량, 문화, 프로세스의 성숙도를 정량적으로 진단하고 개선해야 할 필요에 직면하고 있습니다. 이에 따라 등장한 평가 모델이 바로 5-Scale Pulse입니다. 이 프레임워크는 AI 전략 실행 수준을 **5가지 핵심 축(Scale)**을 기준으로 진단하고, 각 축을 1~5단계로 성숙도 스코어링하는 방식으로 조직의 생성형 AI 도입 현황과 개선 로드맵을 명확히 합니다.1. 개념 및 정의5-Scale Pulse는 생성형 AI를 조직 내에 성공적으로 도입하고 운영하기 위한 핵심 역량을 다음 다섯 가지 축으로 분류하여, 각 항목별로 현재 상태를 5단계 성숙도로 진단하는 다차원 성숙도 측정 모델입니다..

개요생성형 AI가 폭넓게 확산되면서 그 영향력은 기술 영역을 넘어 사회, 경제, 윤리 전반으로 확대되고 있습니다. 이에 따라 기업과 기관은 AI를 단순한 도구가 아니라 책임 있는 기술 주체로 다루기 위한 새로운 기준을 필요로 하고 있습니다. 이러한 맥락에서 등장한 개념이 바로 **“5 Pillars”**입니다. 이는 AI 시스템의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위한 **5가지 핵심 원칙 또는 기둥(Pillars)**을 정의하는 프레임워크로, 글로벌 기술 기업과 학계, 정책 기관에서 공통적으로 채택되며 널리 논의되고 있습니다.1. 개념 및 정의5 Pillars는 생성형 AI를 안전하고 신뢰 가능한 방식으로 개발·운영하기 위해 필요한 다섯 가지 핵심 가치 또는 실천 원칙을 구조화한 개념입니다. 보통 다음 다섯 ..

개요AI 모델의 규모와 영향력이 확대되면서, 단순한 기술 성능을 넘어서 **책임성(Accountability), 투명성(Transparency), 안전성(Safety)**에 대한 요구가 높아지고 있습니다. 특히 다양한 산업 분야에서 AI를 도입하는 과정에서 신뢰 가능한 공개 프레임워크와 검증 기준의 부재는 도입의 장애 요소로 작용하고 있습니다. 이를 해결하기 위해 Meta AI, MLCommons, Hugging Face 등 주요 기관들이 협력해 제안한 것이 바로 **FOCUS(Frontier Open-Compute Unified Specification)**입니다. FOCUS Spec은 생성형 AI 시스템의 개발 및 배포 시 필수적인 기술·윤리적 속성을 명시하는 **공개 사양(Specification)..

개요AI 연산의 폭발적 증가와 함께 GPU 자원의 사용량도 급격히 상승하고 있으며, 이에 따라 막대한 전력 소비와 탄소 배출이 글로벌 이슈로 부각되고 있습니다. 특히 데이터센터의 전력 소비 중 상당 부분을 차지하는 AI 트레이닝 및 추론 작업에 사용되는 GPU 스케줄링에 대한 에너지 효율화 요구가 높아지고 있습니다. 이를 해결하기 위한 핵심 기술로 주목받는 것이 바로 Carbon-Aware GPU Scheduler입니다. 이 기술은 탄소 배출량 예측 및 저탄소 전력 시간대 인지를 통해 AI 워크로드의 실행 시점과 위치를 최적화합니다.1. 개념 및 정의Carbon-Aware GPU Scheduler는 AI 트레이닝 및 추론 워크로드를 탄소 배출량이 적은 시간대/지역에 우선 배치하거나, 탄소 인식 기준에 따..

개요빅데이터 환경에서 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 간의 통합은 여전히 해결되지 않은 기술적 과제였습니다. 이 두 환경의 포맷, 성능, 일관성 차이로 인해 조직은 데이터 복제, 이중 저장, ETL 반복 등 많은 비효율을 감수해야 했습니다. 이를 해결하기 위해 Delta Lake는 2023년, UniForm이라는 혁신 기능을 공개했습니다. Delta Lake UniForm은 Iceberg, Hudi, Parquet 등 다양한 오픈 테이블 포맷과의 메타데이터 호환성을 지원하여, 진정한 One Table, Multi Engine을 실현하는 핵심 기술입니다.1. 개념 및 정의Delta Lake UniForm은 Delta Lake에 저장된 데이터를 **다른 오픈 테이블 포맷(Iceberg, Hudi 등)**과..

개요AI 모델의 대형화, 고밀도 GPU 클러스터, HPC(High Performance Computing) 수요 증가에 따라 데이터센터는 기존 공냉 방식으로는 감당하기 어려운 고열밀도(Higher Heat Density) 문제에 직면하고 있습니다. 이에 대응하는 혁신 기술로 주목받는 것이 **Cold-Plate 기반 액침 냉각(Liquid Cooling)**입니다. 최근에는 이 기술이 **서비스 형태(aaS)**로 제공되는 Cold-Plate Liquid Cooling-as-a-Service(CPLaaS) 모델로 진화하고 있습니다. 이 글에서는 해당 기술의 개념, 구성, 도입 효과 및 전략적 의의에 대해 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Cold-Plate Liquid Cooling은 금속 플레이트 내부를 흐..

개요5G의 확산과 함께 네트워크는 더욱 유연하고 클라우드 중심적으로 진화하고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 전통적인 모바일 코어 네트워크의 한계를 극복하고자 등장한 기술이 SRv6 (Segment Routing over IPv6) 기반의 **MUP (Mobile User Plane)**입니다. SRv6 MUP은 모바일 사용자 트래픽(User Plane)을 클라우드 기반 인프라와 원활하게 통합하며, 네트워크 슬라이싱, 트래픽 엔지니어링, 서비스 체이닝 등을 유연하게 구현할 수 있도록 지원하는 핵심 기술입니다.1. 개념 및 정의**SRv6 MUP (Segment Routing IPv6 Mobile User Plane)**은 3GPP 모바일 사용자 트래픽과 SRv6 데이터 플레인을 결합하여, 모바일 코어와 클..

개요AI의 상용화와 고도화가 빠르게 진행되면서 기업은 인공지능 기술을 개발하고 운영하는 과정에서 윤리, 안전, 책임성, 품질을 체계적으로 관리해야 하는 과제에 직면하고 있습니다. 이에 따라 국제표준화기구(ISO)와 국제전기표준회의(IEC)는 조직 차원의 AI 거버넌스 체계를 정립하기 위한 첫 공식 국제 표준인 **ISO/IEC 42001:2023 – AI Management System (AIMS)**을 발표하였습니다. 이 표준은 AI의 윤리적이고 책임 있는 사용을 위해 조직이 갖추어야 할 시스템적 요건을 정의하며, ISO 27001 등의 기존 정보보호 및 품질경영 프레임워크와의 연계도 고려됩니다.1. 개념 및 정의ISO/IEC 42001:2023은 조직이 AI 시스템을 안전하고 책임 있게 설계, 개발,..

개요생성형 AI(Generative AI)의 확산에 따라 AI 모델의 안전성(Safety) 및 **보안성(Security)**에 대한 요구가 점점 커지고 있습니다. 이에 대응하기 위해 Meta가 주도하여 공개한 오픈소스 프로젝트가 Purple Llama입니다. Purple Llama는 LLM과 멀티모달 AI 시스템의 위험성 평가, 오용 탐지, 출력 검증, 방어 전략을 위한 실용적인 리소스를 제공하는 프레임워크로, AI 모델의 책임 있는 사용과 배포를 돕기 위해 설계되었습니다.1. 개념 및 정의Purple Llama는 생성형 AI 시스템의 안전성과 보안성을 보장하기 위해 설계된 오픈소스 평가/방어 툴킷입니다. Meta는 이 프로젝트를 통해 기본 모델 및 응용 시스템의 취약점 평가, 위험 감지 정책 테스트,..

개요생성형 AI(Generative AI)의 급속한 확산은 기업과 사회에 혁신을 가져왔지만, 동시에 새로운 보안 위협과 공격 벡터를 낳고 있습니다. 특히 AI 시스템의 Prompt Injection, 정보 유출, 모델 탈취, 오용(Misuse) 등은 전통적인 보안 도구로는 감지하거나 방어하기 어려운 경우가 많습니다. 이에 따라 생성형 AI의 취약점을 식별하고 방어체계를 설계하기 위한 GenAI Red-Team Toolkit이 주목받고 있습니다. 이 도구는 보안 연구자, AI 엔지니어, 레드팀이 협력하여 모델 기반 공격 시뮬레이션과 방어 검증을 체계적으로 수행할 수 있도록 설계된 실전 툴킷입니다.1. 개념 및 정의GenAI Red-Team Toolkit은 생성형 AI 시스템을 대상으로 한 공격 시나리오 구..

개요디지털 서비스의 복잡성이 증가함에 따라, 시스템 장애는 불가피한 현실이 되었습니다. 이를 사전에 인지하고 복원력을 확보하기 위한 핵심 전략 중 하나가 **Fault Injection(장애 주입)**입니다. 특히 최근에는 시스템의 상태, 부하, 시간대, 서비스 민감도에 따라 지능적으로 주입 전략을 조정하는 Adaptive Fault Injection이 각광받고 있습니다. 이는 기존의 고정된 장애 주입과 달리, 실시간으로 위험 요소를 탐지하고 학습하며, 서비스에 맞춤형 테스트를 수행하는 차세대 SRE 및 카오스 엔지니어링 기법입니다.1. 개념 및 정의Adaptive Fault Injection은 사전 정의된 조건, 실시간 메트릭, 머신러닝 모델 등을 기반으로 시스템에 장애를 동적으로 주입하는 방식입니다...

개요클라우드 인프라를 코드로 선언적으로 관리하고자 하는 흐름이 강해지는 가운데, Crossplane은 쿠버네티스 기반의 Infrastructure-as-Code(IaC) 및 Control Plane as Code를 실현하는 오픈소스 솔루션으로 주목받고 있습니다. 특히 최근 등장한 Composition Functions 기능은 Crossplane의 선언적 조합(Composition) 기능을 더욱 유연하게 확장시켜주는 고급 기능입니다. 이 기능을 활용하면 보다 정교하고 동적인 리소스 조합, 조건부 논리, 정책 주입 등을 수행할 수 있어, 플랫폼 엔지니어링 팀의 자동화 수준을 크게 향상시킬 수 있습니다.1. 개념 및 정의Crossplane Composition Functions는 기존의 Composition ..

개요클라우드 기반의 지속적 통합 및 배포(CI/CD) 환경이 널리 확산됨에 따라, 민감한 데이터(예: 비밀키, 인증서, 고객 정보 등)를 안전하게 보호하는 것이 중요한 과제로 부상하고 있습니다. 특히 보안 규제와 내부 통제 기준이 강화되는 산업군(금융, 의료, 공공 등)에서는 기존 CI/CD 파이프라인만으로는 민감 정보 보호가 어렵다는 한계가 지적됩니다. 이를 해결하기 위한 최신 보안 아키텍처로 주목받는 기술이 바로 AWS Nitro Enclaves 기반의 CI/CD 파이프라인입니다.1. 개념 및 정의Nitro Enclaves는 AWS Nitro Hypervisor 기술을 기반으로 하는 가상화 격리 실행 환경입니다. Enclave 내에서는 네트워크, 외부 디스크, 관리자 접근 등이 차단되며, 민감 데이터..

개요복잡한 클라우드 네이티브 환경과 DevOps 도입의 확산으로 인해, 내부 개발자에게 안정적이고 자율적인 개발 환경을 제공하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이에 따라 Platform Engineering이 주목받고 있으며, 이를 효과적으로 실현하기 위한 조직 구조가 Platform-Ops Team Topology입니다. 이 전략은 ‘내부 플랫폼 팀’을 어떻게 구성하고 운영할 것인가에 대한 명확한 지침을 제공하며, 개발 생산성과 일관된 운영을 동시에 달성하는 데 기여합니다.1. 개념 및 정의Platform-Ops Team Topology는 플랫폼을 중심으로 하는 조직 내 기술 운영 구조를 정의한 아키텍처 지침입니다. 이는 개발팀이 자율적으로 코드를 배포하고 운영할 수 있도록, 일관된 개발 환경과 ..