ITPE * JackerLab

개요Great Expectations(GX)는 데이터 파이프라인에서 신뢰할 수 있는 데이터를 보장하기 위해 데이터의 유효성, 정확성, 정합성을 사전에 자동 검증하는 오픈소스 데이터 품질 프레임워크입니다. 데이터 품질 테스트를 코드로 정의하고, 문서화 및 자동화할 수 있는 기능을 제공하여 DevDataOps, MLOps 환경에서 데이터 신뢰성과 품질 통제를 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터셋에 대해 기대(expectation)를 정의하고 검증하는 테스트 기반 품질 관리 도구오픈소스 프레임워크 (Python 기반)목적데이터 품질 테스트 자동화 및 결과 문서화데이터 이상 사전 탐지 및 SLA 준수필요성수동 품질 점검 한계, 데이터 품질 불일치 문제 대응ETL, 분석, AI의 품..

개요보안 사고 대응은 정확성과 속도가 생명입니다. 하지만 수동적 대응 방식은 반복성과 확장성에 한계를 가지며, 다양한 위협 상황에 일관된 대응을 보장하기 어렵습니다. 이에 따라 보안 대응 절차를 코드로 정의하여 자동화 및 재사용이 가능하도록 하는 Playbook-as-Code(PaC) 개념이 주목받고 있습니다. 본 포스트에서는 PaC의 개념, 구성, 기술 스택, 장점, 적용 사례 등을 체계적으로 소개합니다.1. 개념 및 정의**Playbook-as-Code(PaC)**는 SOAR(Security Orchestration, Automation and Response) 환경에서 보안 대응 절차를 코드(YAML, Python 등)로 정의하여, 자동화된 실행과 반복 가능한 대응 프로세스를 구현하는 방법론입니다...

개요현대의 사이버 위협은 실시간으로 발생하며, 수작업에 의존한 대응은 속도와 정확성 측면에서 한계가 있습니다. 이에 대응하기 위해 Response-as-Code(RaC) 개념이 부상하고 있으며, 이는 보안 대응 프로세스를 코드화하여 자동화된 대응 체계를 구축하는 전략입니다. RaC는 DevSecOps의 핵심 요소로, 탐지 이후의 대응까지 전 과정을 자동화하고 일관성 있게 관리할 수 있도록 지원합니다.1. 개념 및 정의**Response-as-Code(RaC)**는 보안 이벤트 발생 시 수행할 대응 절차를 코드로 정의하여, SOAR 플랫폼 또는 자동화 프레임워크를 통해 실행되도록 하는 방식입니다. 이를 통해 대응 절차를 표준화하고, 테스트 가능하며, 반복적으로 적용할 수 있습니다.목적: 보안 사고 발생 시..