ITPE * JackerLab

개요Inspektor Gadget은 eBPF(extended Berkeley Packet Filter)를 활용하여 쿠버네티스(Kubernetes) 클러스터에서 실시간 관찰과 디버깅을 지원하는 오픈소스 프레임워크입니다. Pod, Container, Node 레벨의 동작을 추적하고 성능 병목, 네트워크 문제, 보안 이벤트 등을 실시간으로 파악할 수 있도록 합니다. 개발자와 운영자 모두에게 유용한 클라우드 네이티브 관찰 도구입니다.1. 개념 및 정의항목설명정의Inspektor Gadget은 eBPF를 기반으로 쿠버네티스 클러스터의 관찰성을 높이는 도구입니다.목적애플리케이션 및 인프라 동작을 실시간으로 추적 및 디버깅필요성복잡한 클라우드 네이티브 환경에서 성능, 보안, 네트워크 문제의 빠른 진단 필요클라우드 네..

개요Parca는 오픈소스 기반의 지속적 프로파일링(Continuous Profiling) 도구로, 클라우드 네이티브 환경에서 애플리케이션과 시스템의 성능 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 기능을 제공합니다. CPU, 메모리, 리소스 사용량을 장기적으로 추적할 수 있어 비용 최적화, 성능 개선, 문제 해결에 중요한 역할을 합니다.1. 개념 및 정의구분내용정의Parca는 애플리케이션 실행 중 발생하는 성능 데이터를 지속적으로 수집, 저장, 분석하는 오픈소스 프로파일러입니다.목적운영 환경에서 성능 병목 지점 확인 및 리소스 최적화 지원필요성클라우드 네이티브 환경은 동적 확장과 분산 구조로 인해 전통적 모니터링만으로는 성능 문제를 식별하기 어려움Parca는 CNCF 프로젝트로 클라우드 네이티브 모니터링 생태..

개요CQRS(Command Query Responsibility Segregation)는 애플리케이션의 읽기와 쓰기 작업을 명확하게 분리하여 설계하는 아키텍처 패턴입니다. 복잡한 비즈니스 로직을 처리하고 확장성을 높이기 위한 목적으로 사용되며, 마이크로서비스 아키텍처나 이벤트 소싱과 자주 결합됩니다.1. 개념 및 정의CQRS는 Command(명령)와 Query(조회)의 책임을 분리함으로써, 애플리케이션에서 상태 변경과 상태 조회를 각각 독립적으로 처리할 수 있도록 합니다.Command: 데이터를 변경하는 작업 (예: 생성, 수정, 삭제)Query: 데이터를 조회하는 작업 (예: 목록 보기, 상세 보기)이 분리는 시스템 복잡도를 관리하고, 성능과 보안 요구 사항에 따라 각 책임을 독립적으로 최적화할 수 있..

개요eBPF(extended Berkeley Packet Filter)는 리눅스 커널 내부에서 안전하게 코드를 실행할 수 있게 해주는 기술로, 기존 방식과는 차원이 다른 **관찰성(Observability)**을 제공합니다. 애플리케이션, 네트워크, 보안 이벤트를 고성능으로, 시스템 오버헤드 없이 실시간으로 분석할 수 있어 클라우드 네이티브 시대 필수 기술로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의리눅스 커널 내에서 사용자 정의 코드를 안전하게 실행하여 시스템, 네트워크, 애플리케이션 이벤트를 고성능으로 관찰하는 기술목적시스템 리소스에 최소한의 부하로 고해상도 관찰성 확보필요성기존 에이전트 기반 모니터링의 한계(성능 저하, 가시성 부족) 극복eBPF는 커널 코드 변경 없이 시스템 깊숙한 부..

개요리팩토링(Refactoring)은 소프트웨어의 기능을 변경하지 않으면서 코드의 구조를 개선하는 프로세스를 의미합니다. 이를 통해 코드의 가독성, 유지보수성, 성능을 향상시키며, 중복 제거와 코드의 일관성을 높일 수 있습니다. 본 글에서는 리팩토링의 개념과 주요 원칙, 대표적인 기법, 그리고 실제 적용 사례를 살펴봅니다.1. 리팩토링이란?리팩토링은 기능 변경 없이 코드의 구조를 최적화하여 품질을 개선하는 개발 기법입니다. 이는 코드의 효율성을 높이고 유지보수를 쉽게 하며, 장기적인 소프트웨어 개발에 긍정적인 영향을 미칩니다.1.1 리팩토링의 주요 목적코드 가독성 향상: 명확한 네이밍과 일관된 구조 유지중복 제거: 동일한 기능을 수행하는 중복된 코드 제거유지보수 용이성 증가: 코드 변경이 쉬워지고 오류 ..

개요데이터베이스 설계에서 **정규화(Normalization)**와 **비정규화(Denormalization)**는 데이터의 무결성과 성능 최적화를 위해 중요한 개념이다. 정규화는 데이터 중복을 최소화하여 일관성을 유지하는 반면, 비정규화는 성능 향상을 위해 데이터 중복을 허용하는 방식이다. 본 글에서는 정규화와 비정규화의 개념, 특징, 장점과 단점, 그리고 실무에서의 활용 방안을 살펴본다.1. 데이터 정규화(Normalization)란?정규화는 데이터의 중복을 줄이고, 데이터 무결성을 보장하기 위한 프로세스이다. 이를 통해 데이터 일관성을 유지하고, 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있다.정규화의 주요 목적:데이터 중복 방지 및 일관성 유지데이터베이스 크기 절감이상(Anomaly) 제거 (삽입 이상, ..