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개요Data Vault 2.0은 기업 데이터 웨어하우스를 설계·구축하기 위한 현대적 아키텍처로, 확장성, 유연성, 표준화된 데이터 통합을 핵심 가치로 합니다. 기존 Data Vault 1.0의 한계를 개선하여 빅데이터, 클라우드, 실시간 데이터 처리 환경에 최적화된 방식으로 진화했습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Data Vault 2.0은 기업 데이터 웨어하우스(EDW) 구축을 위한 데이터 모델링 및 아키텍처 방법론입니다.목적다양한 소스 데이터를 통합·추적·관리하여 비즈니스 의사결정을 지원필요성기존 스타 스키마/3정규화 방식의 확장성과 데이터 추적성 부족 문제를 보완Data Vault 2.0은 Agile, Big Data, Cloud 환경을 모두 수용하는 데이터 모델링 패러다임입니다.2. 특징..

개요데이터 기반 의사결정이 기업의 경쟁력을 좌우하는 시대, 전통적인 데이터 웨어하우스(DW)는 대용량 분석에 최적화되었지만 실시간성과 유연성, 자동화 측면에서 한계를 드러내고 있습니다. 이러한 문제를 해결하고자 등장한 개념이 바로 **스마트 데이터 웨어하우스(Smart Data Warehouse)**입니다. 이는 AI, 머신러닝, 자동화 기술을 기존 DW에 결합하여 지능형 최적화, 비용 절감, 민첩한 분석 역량을 제공하는 차세대 분석 인프라입니다.1. 개념 및 정의스마트 데이터 웨어하우스는 기존 DW의 기능에 더해 메타데이터 기반의 자동화된 최적화, 워크로드 인식, AI 기반 쿼리 보조 등을 지원하는 지능형 데이터 분석 플랫폼입니다.단순 저장 및 쿼리 처리 시스템을 넘어, 운영 효율화 + 사용자 경험 개..

개요Cardinality Estimation은 데이터베이스 쿼리 옵티마이저가 실행 계획을 수립할 때 사용하는 핵심 통계 기법입니다. 이는 특정 열(column)에 존재하는 고유(distinct) 값의 수를 예측하여, 조인 방식, 인덱스 사용 여부, 버퍼 사이즈 등 다양한 성능 결정 요소에 영향을 미칩니다. Cardinality Estimation Metric은 이러한 예측의 정확성과 오류율을 측정하여 시스템 성능 최적화에 기여합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의테이블 컬럼 내 고유한 값의 수를 예측하는 통계 기반 메트릭DISTINCT 값 추정목적실행 계획 최적화를 위한 데이터 분포 정보 제공비용 기반 쿼리 최적화 모델과 연계필요성부정확한 cardinality는 잘못된 실행 계획으로 이어짐성..

개요최근 오픈소스 공급망 공격이 급증하면서, 신뢰할 수 있는 패키지 보안 시스템의 필요성이 강조되고 있습니다. OpenSSF의 Package-Analysis 프로젝트는 공개 소프트웨어 저장소에 등록되는 패키지를 자동으로 분석하여 악성 행위를 탐지하고, 투명성을 제공하는 것을 목표로 합니다. 본 글에서는 해당 프로젝트의 개념, 특징, 구성 요소, 기술적 구조, 기대 효과 및 활용 사례를 심층적으로 소개합니다.1. 개념 및 정의OpenSSF Package-Analysis는 GitHub의 OpenSSF(Open Source Security Foundation)에서 주도하는 프로젝트로, npm, PyPI, RubyGems 등의 오픈소스 패키지 저장소에 업로드된 신규 패키지를 자동으로 분석하여 잠재적 보안 위협 ..

개요Query Offloading은 데이터베이스의 주요 부하를 다른 시스템, 캐시, 외부 분석 플랫폼 등으로 분산하여 성능을 최적화하는 전략입니다. 고부하 쿼리, 반복 실행되는 분석 질의, 보고서용 정적 쿼리를 오프로드(offload)함으로써 본 시스템의 트랜잭션 처리 성능을 확보하고 병목 현상을 줄일 수 있습니다. 본 글에서는 Query Offloading의 개념, 유형, 기술 구성, 실무 적용 사례 등을 다룹니다.1. Query Offloading이란? 항목 설명 정의원본 DB가 직접 처리하지 않도록 일부 쿼리를 외부 시스템(예: 캐시, DW, 분석 플랫폼)으로 분산하는 기술목적OLTP 시스템의 성능 보존, 보고서 쿼리 분리, 리소스 분산주요 활용비즈니스 인텔리전스, 대용량 집계, 백엔드 비동기 연..