ITPE * JackerLab

개요Andon 시스템은 제조현장 또는 서비스 현장에서 문제가 발생했을 때, 실시간으로 시각적/청각적 신호를 통해 이를 즉시 알리고 대응할 수 있도록 하는 품질 관리 체계입니다. Andon Cord(안돈 코드)는 작업자가 직접 문제를 감지하고 이를 멈추는 물리적 또는 디지털 트리거 장치로, 팀 단위 책임과 자율 개선을 실현하는 핵심 도구입니다. Toyota Production System(TPS)에서 유래되었으며, 린(Lean) 및 Agile 개념과도 밀접하게 연결됩니다.1. 개념 및 정의Andon: 현장에서 이슈가 발생했을 때 즉시 표시(주로 조명 또는 알람)해 작업자가 문제 인식 및 대응할 수 있도록 도와주는 시각화 장치 또는 시스템Andon Cord: 작업자가 직접 문제를 감지하고 생산 라인을 중단시..

개요Shift-Right는 전통적인 개발 주기의 왼쪽(개발 초반)에서 수행되던 테스트 및 검증 작업을 오른쪽(운영 단계)으로 확장하는 전략입니다. 이 접근 방식은 실제 사용자 환경에서의 품질 확보, 사용자 경험 개선, 운영 자동화 등을 중점적으로 다루며 DevOps 및 Site Reliability Engineering(SRE) 문화와 밀접하게 연관되어 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의품질 검증 활동을 개발 이후 단계(운영 및 릴리즈 이후)까지 확장하는 전략목적실사용 환경에서의 품질 개선 및 장애 예방관계 개념Shift-Left, Testing-in-Production(TiP), DevOps, ObservabilityShift-Right는 운영 중심 품질 확보를 위한 전략으로, 실시간 데이터..

개요Testing-in-Production(TiP)은 소프트웨어를 실제 사용자 환경, 즉 프로덕션 환경에서 직접 테스트하는 접근 방식으로, 사전 테스트 환경에서 발견되지 않는 오류나 사용자 경험 문제를 실시간으로 식별하고 대응할 수 있게 합니다. 본 글에서는 TiP의 개념, 구성 전략, 기술 요소, 장단점, 실제 적용 사례를 체계적으로 분석하여 DevOps 및 QA 엔지니어에게 실질적인 인사이트를 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의프로덕션 환경에서 실제 사용자 데이터를 활용해 애플리케이션 기능 및 안정성을 검증하는 테스트 전략목적테스트 커버리지 확대, 사용자 피드백 기반 개선 가속화유형카나리아 배포, 블루-그린 배포, A/B 테스트, 실사용자 모니터링(RUM) 등TiP는 품질 보증(QA)과 ..

개요FDS(Fraud Detection System)는 금융, 통신, 이커머스, 핀테크 등 다양한 산업 분야에서 이상 거래 및 부정 행위를 실시간으로 탐지하고 대응하기 위한 시스템입니다. FDS는 다양한 데이터 분석 기법(규칙 기반, 머신러닝 기반 등)을 활용하여 정상 거래 패턴과 비교해 비정상적 행위나 거래를 신속하게 식별하고, 위험을 최소화하는 데 핵심적인 역할을 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의비정상적 거래나 행동 패턴을 실시간 또는 준실시간으로 탐지하고 차단하는 시스템목적금융사기, 개인정보 탈취, 통신 사기, 이상 거래 등을 방지필요성디지털 전환 가속화에 따른 새로운 형태의 부정행위 증가 대응FDS는 주로 실시간 모니터링, 패턴 분석, 이상 징후 탐지, 알림 및 대응 조치로 구성됩니다...

개요Drift Detection(드리프트 감지)은 머신러닝 모델이 운영 중에 만나는 데이터가 초기 학습 시와 다른 분포를 보일 때 이를 감지하는 기술입니다. 데이터 드리프트(Data Drift)는 모델의 예측 정확도를 저하시킬 수 있는 주요 요인 중 하나로, 이를 실시간으로 탐지하고 대응하는 것은 MLOps, 금융, 보안, 리테일 등의 분야에서 매우 중요합니다.1. 개념 및 정의드리프트 감지는 모델 학습 이후 시간이 흐름에 따라 입력 데이터의 특성 분포가 변화하거나, 레이블 간의 관계가 바뀌는 현상을 탐지하는 과정입니다. 주요 드리프트 유형은 다음과 같습니다:데이터 드리프트 (Covariate Drift): 입력 변수 분포의 변화컨셉 드리프트 (Concept Drift): 입력-출력 관계의 변화레이블 드..