ITPE * JackerLab

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..

개요Declarative DAG(선언형 비순환 그래프)는 데이터 파이프라인을 구성할 때, ‘무엇을 실행할 것인가’를 정의함으로써 시스템이 ‘어떻게 실행할 것인가’를 자동으로 결정하도록 하는 워크플로우 설계 방식이다. Airflow, Dagster, Prefect 등 최신 데이터 오케스트레이션 도구들이 선언형 접근을 채택하면서 생산성, 재현성, 테스트 가능성을 높이고 있다.1. 개념 및 정의Declarative DAG는 워크플로우 구성 요소(태스크, 데이터 흐름 등)를 명령형 코드 대신 구성 정보나 선언적 정의로 기술하여, 엔진이 내부적으로 실행 계획(DAG)을 자동 구성하는 방식이다.목적: 실행 방식보다 결과 중심 정의로 복잡도 감소 및 유지보수 용이성 확보핵심 원리: 시스템이 의존성과 실행 순서를 자동..

개요Declarative Data Quality는 데이터 품질 관리에서 절차적인 코드 대신 원하는 상태와 조건을 선언하여 품질 검증을 수행하는 방식이다. 이 접근은 데이터 엔지니어와 분석가가 반복 가능한 품질 검사를 구조화된 방식으로 자동화하고, 코드 유지보수와 확장성을 크게 향상시킨다.1. 개념 및 정의Declarative Data Quality는 SQL, YAML 등 선언형 언어로 기대하는 데이터 상태를 명시하고, 해당 조건을 만족하는지를 검사하는 데이터 품질 관리 전략이다. 주로 데이터 파이프라인 내에서 품질 조건을 자동 검증하며, 품질 이슈가 있는 경우 경고나 차단이 가능하다.목적 및 필요성데이터 품질 문제 사전 탐지 및 예방코드 반복 최소화 및 유지보수 용이성 향상협업 가능한 품질 관리 체계 구..

개요Delta Sharing은 다양한 플랫폼 간에 안전하고 효율적으로 데이터를 공유할 수 있도록 설계된 오픈 소스 데이터 공유 프로토콜입니다. Databricks에서 주도하여 개발되었으며, Delta Lake 포맷을 기반으로 하되 Apache Arrow, Parquet 등의 오픈 포맷과 호환되는 구조로, 조직 간 실시간 데이터 협업과 분석을 가능하게 합니다. 데이터 레이크에서 직접 데이터를 공유함으로써 복잡한 ETL, 복사 작업 없이 효율적인 데이터 활용이 가능합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Delta Sharing은 오픈 포맷 데이터를 다양한 클라이언트와 안전하게 공유하기 위한 REST 기반 프로토콜입니다.목적플랫폼, 언어, 클라우드 환경과 무관한 안전하고 통합된 데이터 공유 실현필요성사일로..

개요CAEP(Continuous Access Evaluation Protocol)은 클라우드 기반 보안 환경에서 사용자나 디바이스의 상태 변화에 따라 실시간으로 액세스 권한을 재평가할 수 있도록 설계된 개방형 보안 프로토콜입니다. OAuth 2.0과 OpenID Connect를 기반으로 하며, 토큰 유효 기간에 의존하지 않고 동적으로 정책 변경이나 리스크 이벤트를 반영하여 세션을 관리할 수 있게 해 줍니다. Microsoft, Google, Cisco, Okta 등이 참여한 OpenID Foundation WG에서 표준화가 진행되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의CAEP는 사용자 상태 변화나 정책 변경에 따라 인증 세션을 실시간으로 무효화하거나 재검토하는 프로토콜입니다.목적동적 정책 반영과..

개요MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델의 개발(ML Development)과 운영(IT Operations)을 통합하여 모델의 배포, 모니터링, 유지보수를 자동화하는 접근 방식입니다. 이를 통해 머신러닝 모델을 더욱 신속하게 배포하고, 안정적으로 운영할 수 있으며, 지속적인 개선과 최적화를 가능하게 합니다. 본 글에서는 MLOps의 개념, 핵심 원칙, 주요 도구, 장점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. MLOps란 무엇인가?MLOps는 머신러닝 모델을 운영 환경에 원활하게 배포하고 지속적으로 유지할 수 있도록 지원하는 방법론입니다. DevOps와 유사하게, MLOps는 모델 개발, 테스트, 배포, 모니터링을 자동화하여 전체 머신러닝 라이프사이클..