ITPE * JackerLab

NVMe Zoned Namespace over Fabrics (ZNS-oF)

개요NVMe Zoned Namespace over Fabrics(ZNS-oF)는 NVMe ZNS(구역화 네임스페이스) 기능과 NVMe over Fabrics(NVMe-oF) 기술을 결합하여, 고성능 네트워크 환경에서 효율적인 데이터 쓰기/읽기 및 스토리지 자원 활용을 가능케 하는 차세대 스토리지 인터페이스입니다. ZNS-oF는 클라우드, AI 트레이닝, 빅데이터 분석 등에서 발생하는 비순차적 대용량 데이터 입출력을 최적화하며, SSD 수명 및 성능을 극대화할 수 있습니다. 항목 설명 비고 정의ZNS 기반 SSD를 NVMe over Fabrics 위에서 제어 가능한 스토리지 기술ZNS + NVMe-oF 융합목적쓰기 증폭 감소, 성능 일관성 확보, 원격 액세스 성능 향상기존 블록 방식 한계 극복필요성기..

개요국가데이터정책 기본법은 대한민국의 데이터 기반 혁신 사회를 실현하기 위한 데이터 정책의 헌법적 토대 역할을 하는 법률입니다. 2023년 12월 제정되어 2024년 9월 시행 예정인 이 법은 공공과 민간의 데이터 생산·유통·활용을 통합적으로 관리하고, 데이터의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 국가 차원의 기본 방향을 규정합니다. 디지털 대전환, 인공지능 산업, 데이터 경제 시대를 대비한 핵심 법체계로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의데이터 기반 사회 실현을 위한 국가 차원의 종합 정책 방향과 추진체계를 정립한 기본법제1차 국가데이터정책 기본계획과 연계목적데이터의 안전한 활용과 유통 촉진, 공공성과 신뢰성 제고AI·디지털플랫폼 정책과 통합 운영적용 대상공공기관, 민간기업, 지자체, 교육..

개요FAIR Data Principles는 Findable, Accessible, Interoperable, Reusable이라는 네 가지 핵심 원칙을 기반으로 과학적 데이터를 누구나 찾고 접근하고 상호운용하며 재사용할 수 있도록 설계된 데이터 관리 가이드라인이다. 유럽을 중심으로 시작되어 현재는 학계, 정부, 기업 등 전 세계 데이터 생태계에서 채택되고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의과학 및 연구 데이터를 체계적으로 관리하기 위한 4가지 원칙 기반의 데이터 공유 및 재사용 프레임워크목적데이터의 활용성과 투명성을 극대화하고, 지속 가능한 데이터 생태계 조성필요성데이터 중심의 연구 확산, AI 학습 데이터 확보, 국제 공동연구 및 재현성 확보 요구 대응2. 특징원칙설명실현 방법Findable (..

개요Fine Data는 인공지능과 데이터 과학에서 사용되는 개념으로, 잡음이 적고 정제된 고품질 데이터를 의미합니다. 이는 단순히 양이 많은 빅데이터(Big Data)와는 다르게, 정확도, 정합성, 도메인 적합성, 라벨 품질 등에서 높은 수준의 정밀도를 갖춘 데이터셋을 지칭합니다. 특히 고도화된 AI 학습, 정밀 예측, 보안/의료/금융 등 민감 영역에서 Fine Data는 성공의 핵심 요소로 작용합니다.1. 개념 및 정의Fine Data는 데이터 수집, 정제, 라벨링, 검증까지의 모든 과정에서 품질 관리가 철저히 이루어진 데이터셋을 의미합니다. 이는 다음과 같은 속성을 포함합니다:정확성(Accuracy): 오차 및 왜곡이 최소화된 데이터정밀성(Precision): 필요 정보만을 포함하며 중복이나 불필요 ..

개요개인정보 비식별화는 개인을 식별할 수 있는 정보를 제거하거나 대체함으로써, 데이터의 활용 가치를 유지하면서도 개인정보 보호를 실현하는 기술입니다. 개인정보보호법, GDPR, HIPAA 등 글로벌 규제 환경에서 데이터 처리의 핵심 전략으로 자리 잡았으며, AI 학습데이터, 통계 분석, 공공 데이터 개방 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 본 글에서는 비식별화의 개념, 기술, 절차, 활용 사례 등을 실무 관점에서 자세히 설명합니다.1. 개념 및 정의개인정보 비식별화는 특정 개인을 직접 또는 간접적으로 식별할 수 없도록 개인정보에서 식별자를 제거하거나 변형하는 기술적·관리적 처리 방식입니다. 식별 가능성의 정도에 따라 가명처리, 익명처리, 집계처리 등 다양한 형태로 나뉘며, 법적으로는 비식별 조치가 충..

개요메타데이터는 데이터를 설명하고 분류하는 데 사용되는 “데이터에 대한 데이터”입니다. 즉, 실제 데이터 자체가 아닌 데이터를 이해하고 활용하기 위한 정보로, 정보 검색, 데이터 관리, 보안, 분석 등에 핵심적인 역할을 합니다. 본 글에서는 메타데이터의 개념부터 종류, 구성 요소, 기술적 활용 방안, 보안 이슈, 실제 사례까지 포괄적으로 다루어 봅니다.1. 개념 및 정의메타데이터(Metadata)는 데이터의 구조, 의미, 생성 정보, 접근 권한 등을 정의하는 정보를 말합니다. 예를 들어, 디지털 사진의 해상도, 촬영 일시, 위치 정보 등이 메타데이터에 해당하며, 데이터 카탈로그, 문서 관리 시스템, 검색 엔진 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 메타데이터는 데이터의 정렬, 필터링, 통합, 보안 및 거버넌스에..