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개요Apache Flink는 대규모 데이터 스트리밍 및 배치 처리를 위한 오픈소스 분산 처리 엔진입니다. 실시간 이벤트 처리, 복잡한 스트리밍 분석, 상태 관리 기능을 지원하며, 금융, IoT, 로그 분석 등 다양한 영역에서 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의실시간 스트리밍과 배치 처리를 모두 지원하는 분산 데이터 처리 엔진Apache Software Foundation 프로젝트목적초저지연 데이터 처리 및 확장 가능한 분석 제공실시간 데이터 중심필요성기존 배치 중심 시스템의 한계 극복Spark Streaming 대비 강력한 실시간 처리실시간 데이터 중심 애플리케이션의 핵심 엔진입니다.2. 특징특징설명비교스트리밍 우선네이티브 스트리밍 모델 기반Spark의 마이크로배치와 차별화상태 관리대..

개요TimescaleDB는 PostgreSQL 기반의 시계열 데이터베이스 확장으로, 기존 RDBMS의 안정성과 시계열 데이터 특화 기능을 결합한 솔루션입니다. IoT, 금융, 모니터링, 로그 분석 등 대규모 시계열 데이터 처리에 최적화되어 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의PostgreSQL 확장을 통해 구현된 시계열 데이터베이스오픈소스 및 엔터프라이즈 에디션 제공목적시계열 데이터의 효율적 저장, 질의, 분석고성능 분석 지원필요성기존 RDBMS의 시계열 처리 한계 극복대규모 시계열 처리 최적화PostgreSQL 기반의 안정성과 시계열 전문성을 결합한 DB입니다.2. 특징특징설명비교PostgreSQL 호환성기존 PostgreSQL 생태계 활용 가능SQL, ORM, 확장 기능 그대로 사용H..

개요Trace-Based Testing(TBT)는 소프트웨어 실행 과정에서 생성되는 추적 데이터(trace)를 기반으로 테스트를 수행하는 기법이다. 실행 로그와 이벤트 시퀀스를 활용하여 시스템 동작의 정확성을 검증하고, 사양과 실제 실행 간의 불일치를 발견할 수 있다.1. 개념 및 정의TBT는 테스트 설계 시 명세 기반 접근 대신 실제 실행 중 수집한 추적 데이터를 활용하는 방식이다. 이를 통해 소프트웨어가 다양한 입력과 상태에서 사양에 맞게 동작하는지 확인할 수 있다.2. 특징 구분 내용 비고 실행 기반실제 시스템 동작 데이터 사용동적 테스트자동화 가능로그 분석 도구 활용효율성 향상결함 탐지명세와 불일치 검출복잡 시스템 유용TBT는 실사용 환경과 가까운 테스트 결과를 제공한다.3. 구성 요소요소설명..

개요Sigma Rules는 다양한 보안 로그 소스에 대해 탐지 규칙을 작성할 수 있도록 설계된 포맷으로, SIEM(Security Information and Event Management) 시스템 간의 탐지 룰 이식성을 높이기 위한 오픈소스 프로젝트입니다. 마치 YARA가 파일 탐지에, Snort가 네트워크 탐지에 사용되듯, Sigma는 로그 탐지의 표준으로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의항목내용정의Sigma는 다양한 보안 로그를 대상으로 탐지 룰을 작성할 수 있는 YAML 기반 탐지 규칙 언어입니다.목적서로 다른 SIEM 플랫폼 간 탐지 룰의 공통 포맷을 제공하여 탐지 효율성과 이식성을 높입니다.필요성SIEM마다 룰 언어가 달라 운영자들이 복잡한 변환 작업을 수행해야 하는 문제를 해결합니다.2...

개요Adaptive Sampling은 시스템 또는 네트워크에서 수집되는 데이터의 양과 유형을 동적으로 조정함으로써 리소스를 절약하면서도 중요한 정보를 놓치지 않도록 설계된 데이터 수집 및 관측 전략이다. 특히 APM(Application Performance Monitoring), 로그 분석, 분산 추적(Tracing) 등에서 고정 샘플링의 한계를 극복하고 데이터 품질과 처리 효율성을 모두 만족시키기 위한 핵심 기법으로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의시스템 동작 특성, 트래픽 상태, 이벤트 중요도 등에 따라 실시간으로 데이터 수집 비율을 조정하는 지능형 샘플링 기법목적리소스 과다 사용 없이 중요한 데이터를 효과적으로 수집주요 적용 분야APM, Observability, Distribu..

개요Cloud Observability(클라우드 옵저버빌리티)는 복잡한 클라우드 인프라와 애플리케이션의 상태를 실시간으로 파악하고, 문제를 빠르게 진단하며, 성능을 최적화하는 전략적 접근 방식입니다. 본 포스트에서는 클라우드 옵저버빌리티의 개념, 핵심 구성 요소, 기술 스택, 장점, 실제 활용 사례 등을 심도 있게 다룹니다.1. 개념 및 정의클라우드 옵저버빌리티(Cloud Observability)란, 클라우드 기반 시스템에서 발생하는 다양한 데이터를 수집, 통합, 분석하여 시스템 상태와 이상 징후를 가시적으로 파악할 수 있게 하는 능력을 의미합니다.전통적인 모니터링이 사전 정의된 메트릭이나 이벤트를 감지하는 데 초점을 맞췄다면, 옵저버빌리티는 시스템 전반에 대한 상태 파악 및 원인 분석(What, Wh..