ITPE * JackerLab

개요Pixie는 Kubernetes 환경에서 애플리케이션의 상태, 네트워크 트래픽, 시스템 성능을 실시간으로 자동 수집하고 분석할 수 있는 오픈소스 관측(Observability) 플랫폼입니다. eBPF(extended Berkeley Packet Filter)를 활용하여 애플리케이션 코드 수정 없이 데이터 수집이 가능하며, 분산 환경에서 저비용으로 딥 가시성(Deep Visibility)을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의eBPF 기반으로 Kubernetes 워크로드의 성능 데이터를 자동 수집하는 오픈소스 Observability 플랫폼CNCF Sandbox 프로젝트목적코드 변경 없이 애플리케이션 및 인프라 성능을 실시간 모니터링실시간 딥 가시성 확보필요성DevOps 및 SRE 환..

개요Falco는 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)가 주관하는 클라우드 네이티브 런타임 보안 오픈소스 프로젝트로, 컨테이너와 쿠버네티스 환경에서 시스템 호출(Syscall)을 실시간으로 감시하고 이상 행위를 탐지하는 보안 엔진이다. 원래 Sysdig에서 개발되었으며, 현재는 CNCF의 정식 Graduated 프로젝트로 성장하였다.1. 개념 및 정의Falco는 리눅스 커널의 Syscall 스트림을 실시간으로 분석하여, 비정상적인 프로세스 동작, 권한 상승, 파일 조작, 네트워크 접근 등의 이상 행위를 탐지한다. 규칙(Rule) 기반 정책 엔진을 통해, DevSecOps 환경에서 **“실행 중인 애플리케이션의 행동 가시성(Visibility)”**을 확보할 수 있다.즉, ..

개요Seccomp-BPF는 리눅스 커널에서 제공하는 보안 기능으로, 애플리케이션이 수행할 수 있는 시스템 호출(syscall)을 필터링하여 공격 표면을 최소화합니다. 이 기술은 컨테이너, 샌드박스 환경, 보안 중심 애플리케이션에서 널리 활용되며, 시스템 자원 접근을 제어함으로써 취약점 악용 가능성을 줄여줍니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의리눅스 커널에서 시스템 호출을 필터링하는 기능목적보안 강화를 위해 특정 시스템 호출 제한필요성최소 권한 원칙 적용 및 공격 벡터 감소리눅스는 시스템 호출을 통해 커널 기능을 이용하며, 이 지점을 제어하면 보안을 강화할 수 있습니다.2. 특징특징설명비교필터링 기반BPF 필터로 syscall 제어AppArmor: 파일 기반, SELinux: 정책 기반경량성성능 오버헤..

개요bpftrace는 Linux 커널에 내장된 eBPF 기술을 활용해 시스템 및 애플리케이션의 동작을 실시간으로 관찰하고, 커널 이벤트를 추적하는 고급 성능 분석 도구이다. 간결한 스크립트 문법으로 다양한 커널 프로브(kprobe, tracepoint, uprobe 등)를 사용하여 시스템의 병목 지점을 탐지하고 디버깅을 자동화할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비교 개념eBPF를 활용한 커널 및 유저 레벨 이벤트 추적 도구perf, strace보다 유연함목적실시간 시스템 동작 분석 및 병목 지점 탐지커널 모듈 없이 동작필요성대규모 서버 환경에서 경량 모니터링 필요고부하 환경에서도 안정적2. 특징특징설명비교고수준 스크립팅 언어C 유사 문법으로 동적 트레이싱 스크립트 작성BCC보다 간결한 문법eB..

개요Istio Ambient Mesh는 기존 Istio의 사이드카 기반 아키텍처를 탈피한 새로운 경량 서비스 메시 모드입니다. 사이드카 프록시 없이 데이터 평면 기능을 수행하며, 성능과 확장성, 운영 복잡성을 크게 개선합니다. 네트워크 보안, 관찰 가능성, 정책 제어 등의 핵심 기능은 그대로 유지하면서도, 훨씬 가볍고 유연한 아키텍처로 재설계되었습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의사이드카 없이 동작하는 Istio의 새로운 데이터 플레인 아키텍처2022년 Istio 발표목표성능 최적화, 배포 단순화, 리소스 절감서비스 메시 도입 장벽 완화적용 대상클라우드 네이티브 마이크로서비스 환경Kubernetes 기반2. 특징항목설명비고사이드카 제거기존 Envoy 사이드카 대신 L4/L7 기능을 분리하여..

개요Continuous Profiling은 애플리케이션 실행 중 지속적으로 성능 데이터를 수집·분석하여 병목 현상과 비효율성을 탐지하는 방법론이다. CPU, 메모리, I/O 등 리소스 사용을 장기간 추적함으로써 실시간 모니터링뿐만 아니라 추세 분석과 최적화를 지원한다.1. 개념 및 정의지속적 프로파일링은 기존의 일회성 프로파일링과 달리, 애플리케이션 운영 환경에서 상시적으로 데이터를 수집한다. 이를 통해 성능 저하나 장애를 사전에 예측하고, 코드 최적화를 위한 근거를 제공한다.2. 특징 구분 내용 비고 실시간성상시 데이터 수집 및 분석장애 조기 감지장기적 분석트렌드 기반 성능 최적화비용 절감저오버헤드경량화된 에이전트 활용운영 환경 부담 최소화Continuous Profiling은 DevOps와 SRE..

개요Pyroscope는 애플리케이션의 성능을 분석하고 최적화하기 위해 사용하는 오픈소스 지속적 프로파일링(Continuous Profiling) 플랫폼이다. CPU, 메모리 사용량 등 시스템 자원 소비를 실시간으로 추적하여, 성능 병목 현상 및 리소스 낭비를 효과적으로 발견할 수 있도록 지원한다.1. 개념 및 정의Pyroscope는 애플리케이션 실행 중 지속적으로 성능 데이터를 수집해 시계열 데이터베이스(Time-Series DB)에 저장하고, 직관적인 UI를 통해 시각화하는 도구다. 이를 통해 성능 저하 원인을 정확히 진단하고, 효율적인 최적화를 가능하게 한다.2. 특징 구분 내용 비고 지속적 프로파일링애플리케이션 성능을 실시간 추적CPU/메모리 중심시각화Flame Graph 등 직관적 시각화 제공..

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..

개요CNI(Container Network Interface)는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼(예: Kubernetes)에서 네트워크 리소스를 표준화된 방식으로 연결하고 관리하기 위한 오픈소스 인터페이스입니다. 컨테이너 간 네트워크 통신, IP 관리, 네트워크 플러그인 확장을 가능하게 하여 클라우드 네이티브 환경의 네트워킹 기반을 제공합니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의CNI는 컨테이너 런타임과 네트워크 플러그인 간 표준 인터페이스를 정의하는 명세입니다.목적다양한 네트워크 플러그인을 통합하여 유연한 네트워크 구성 지원필요성오케스트레이터와 런타임마다 상이한 네트워크 처리 방식을 통일하여 확장성과 호환성을 보장CNI는 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)에서 관리되며..

개요eBPF(extended Berkeley Packet Filter)는 리눅스 커널 내부에서 안전하고 고성능으로 사용자 정의 코드를 실행할 수 있게 해주는 기술로, 네트워크, 보안, 성능 모니터링 등에 광범위하게 활용됩니다. 그러나 기존 eBPF 프로그램은 커널 버전과 구조체 변경에 따라 재컴파일이 필요하다는 이식성 한계가 있었습니다.CO-RE(Compile Once – Run Everywhere)는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술로, 단 한 번의 컴파일로 다양한 커널 버전에서 eBPF 프로그램을 안전하게 실행할 수 있도록 지원합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의CO-RE는 eBPF 프로그램을 한 번 컴파일하면 여러 커널 버전에서 수정 없이 실행 가능하게 하는 기술입니다.목적커널 구조체..

개요KubeArmor는 쿠버네티스(Kubernetes) 환경에서 컨테이너와 파드(Pod)의 런타임 보안을 강화하기 위한 오픈소스 프로젝트입니다. 리눅스 보안 기능(eBPF, AppArmor, SELinux 등)을 활용하여 시스템 콜 수준에서 보안 정책을 적용하고, 무단 접근 및 행위를 실시간으로 제어합니다.본 포스트에서는 KubeArmor의 개념, 핵심 특징, 구성 요소, 기술 스택, 장점, 실제 활용 사례를 포함해 클라우드 네이티브 보안에 대한 실질적인 인사이트를 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의KubeArmor는 쿠버네티스 환경의 워크로드에 런타임 보안 정책을 적용하여 악의적인 행위를 탐지하고 차단하는 도구입니다.목적애플리케이션 단위에서 허용된 행위만 수행 가능하도록 제한하여 보안 수준..

개요Sidecarless eBPF Mesh(eMesh)는 기존 서비스 메시에서 사용되던 사이드카 프록시를 제거하고, 커널 수준에서 eBPF(Extended Berkeley Packet Filter)를 활용해 트래픽 제어, 보안, 로깅 등을 수행하는 차세대 서비스 메시 구조이다. 성능 저하 없이 네트워크 가시성, 정책 적용, 통신 제어를 실현할 수 있어 클라우드 네이티브 환경에 최적화된 솔루션으로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의항목설명정의eBPF를 활용해 쿠버네티스 네트워크 트래픽을 사이드카 없이 제어·관측하는 서비스 메시 아키텍처목적서비스 메시의 복잡도와 성능 비용을 줄이고 경량화된 메시 솔루션 제공필요성사이드카 기반 Istio, Linkerd의 퍼포먼스 한계 및 운영 복잡성 극복 요구2. 특징특징설명..

개요DPU(Data Processing Unit)는 네트워크, 스토리지, 보안 등 데이터 센터의 인프라 기능을 CPU에서 분리하여 처리하는 고성능 프로세서다. CPU·GPU와 함께 현대 컴퓨팅 환경을 구성하는 3대 주요 처리 장치 중 하나로, 서버 리소스를 보호하고 가속화하며, 클라우드 네이티브 인프라의 확장성과 보안성을 동시에 강화하는 역할을 한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의네트워크, 스토리지, 보안 등의 인프라 워크로드를 전담하는 특화된 프로세서목적CPU의 부하를 줄이고, 인프라 기능을 독립적으로 실행해 효율성과 보안을 향상필요성멀티 테넌시, 고속 네트워킹, 보안 격리 등 클라우드 환경에서의 요구 증가2. 특징특징설명기존 CPU/GPU와의 차별점인프라 오프로드NIC, 보안, 암호화, 스토리지..

개요Cilium Flow Metrics(CFM)는 Cilium에서 제공하는 네트워크 흐름 기반 메트릭 수집 기능으로, 쿠버네티스 클러스터 내의 네트워크 트래픽 흐름을 실시간으로 수집·분석·시각화하는 데 사용된다. eBPF 기술을 기반으로 하며, 마이크로서비스 간 통신, 보안 정책 적용 상태, 서비스 메쉬 수준의 흐름 추적 등 다양한 정보를 정밀하게 수집할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Cilium Flow Metrics는 네트워크 패킷의 흐름을 기반으로 Cilium이 수집하는 메트릭 지표목적쿠버네티스 클러스터 내부 통신을 실시간으로 모니터링하고 보안·성능 이슈를 조기에 탐지필요성기존 L3/L4 기반 모니터링의 한계를 극복하고, L7까지의 네트워크 가시성을 확보하기 위함2. 특징특징설명차별점..

개요eBPF Service Accelerator는 커널 공간에서 직접 실행 가능한 eBPF(extended Berkeley Packet Filter) 기술을 활용하여, 사용자 영역(user space)의 전통적 서비스 처리를 커널 내에서 고속으로 실행하게 해주는 프레임워크이다. 특히 마이크로서비스, 서비스 메시, API 게이트웨이 등의 처리 경로에서 병목 없이 보안, 로깅, 필터링 등을 수행할 수 있도록 설계되었다.1. 개념 및 정의eBPF Service Accelerator는 네트워크 I/O, 서비스 프록시, 보안 필터, 관측성 로직 등을 eBPF 프로그램으로 작성하여, 커널 내에서 사용자 애플리케이션과 병렬로 실행하도록 구성된 고성능 서비스 가속 프레임워크이다.목적: 유저스페이스로 전환 없이 실시간 ..

개요XDP-LB(eXpress Data Path Load Balancer)는 Linux 커널의 eBPF 기술을 활용하여 사용자 공간이 아닌 NIC 레벨에서 초고속 패킷 처리를 수행하는 L4(Transport Layer) 로드밸런서 구현 기술이다. IPVS, iptables 대비 수십 배 빠른 처리 속도와 커널 우회 구조를 통해 고성능 네트워크 애플리케이션의 핵심 요소로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의XDP-LB는 리눅스의 eXpress Data Path(XDP)를 기반으로 L4 수준의 패킷 라우팅 및 로드밸런싱을 수행하는 시스템으로, 커널 공간에서 직접 BPF 코드를 실행함으로써 유저 공간을 거치지 않고도 트래픽 처리를 가능하게 한다. 이는 낮은 지연시간과 높은 PPS 처리율을 보장한다.목적 및 필요성..

개요In-Network AI Pre-Filter는 데이터센터나 클라우드 경계 외부의 네트워크 계층(엣지, 스위치, 게이트웨이 등)에서 실시간으로 흐르는 데이터를 분석하고 불필요하거나 위험한 트래픽, 민감 정보를 사전에 필터링하는 AI 기반의 선처리(pre-filtering) 기술입니다. 대규모 LLM 시스템, AI API 게이트웨이, 고속 IoT 환경 등에서 처리 효율성 및 보안성 확보를 위한 핵심 인프라로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의In-Network AI: 네트워크 내에서 ML 모델을 실시간 실행하여 트래픽 흐름을 분석하고 반응하는 기술Pre-Filter: 메인 AI 모델 또는 백엔드 시스템에 도달하기 전 사전 조건 검사를 통해 유효성 판단 및 필터링In-Network AI Pre-Filte..

개요eBPF(extended Berkeley Packet Filter)는 리눅스 커널 공간에서 유저 공간의 개입 없이 다양한 커널 이벤트를 관찰하고 조작할 수 있는 고성능 확장 기술입니다. 이 특성을 활용하여 시스템 콜 후킹, 커널 오브젝트 은폐 등으로 동작하는 Rootkit을 탐지하는 전략이 eBPF Rootkit Detection입니다.1. 개념 및 정의eBPF Rootkit Detection은 커널의 syscall, tracepoint, kprobe, LSM hook 등 다양한 관측 지점을 활용하여 악성 행위를 실시간으로 탐지하는 방식입니다.eBPF 프로그램: 커널 내 이벤트에 반응하여 실행되는 작은 코드 조각Rootkit: 탐지 회피 및 권한 탈취를 목적으로 커널 내부 조작을 수행하는 악성 코드D..

개요eBPF-L7 Policy는 Linux 커널 내에서 eBPF를 활용하여 HTTP, gRPC, Kafka 등 애플리케이션 계층(레이어 7)의 트래픽을 실시간으로 검사하고 제어할 수 있는 고성능 정책 엔진이다. 본 글에서는 eBPF-L7 Policy의 개념, 아키텍처, 기능, 사례 및 운영 시 고려사항 등을 중심으로 서비스 메쉬, API 보안, 마이크로서비스 정책 제어를 위한 현대적 대안을 설명한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의eBPF-L7 Policy는 커널 수준에서 L7 트래픽을 검사하고 정책에 따라 허용·차단·로깅 등의 처리를 수행하는 eBPF 기반 네트워크 제어 방식이다.목적애플리케이션 계층 제어를 고성능, 경량화 방식으로 구현필요성기존 프록시 기반 방식의 오버헤드, 복잡성, 운영 비용 극..

개요eBPF-Powered Flow Export는 Linux 커널에 내장된 eBPF(extended Berkeley Packet Filter)를 활용하여 네트워크 트래픽 플로우 정보를 고성능으로 수집, 가공, 내보내는 기술이다. 본 글에서는 eBPF를 기반으로 한 Flow Export 방식의 작동 원리, 구성, 이점, 도입 사례 등을 통해 클라우드 네이티브 환경의 네트워크 관측(Observability)을 강화할 수 있는 방안을 소개한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의eBPF Flow Export는 커널 수준에서 네트워크 이벤트를 포착하고, 이를 사용자 공간으로 안전하게 전달하여 트래픽 플로우 데이터를 실시간 분석 및 수집하는 기술이다.목적고성능 트래픽 분석, 보안 탐지, 서비스 품질 모니터링 구현..

개요Sidecar-less Service Mesh는 전통적인 사이드카 프록시를 제거하고, 서비스 간 통신 제어 기능을 인프라 계층으로 통합한 클라우드 네이티브 네트워크 아키텍처이다. 본 글은 이 기술의 개념, 도입 배경, 구조적 특징, 주요 장단점, 실제 사례 등을 종합적으로 분석하여 클라우드 인프라 혁신을 모색하는 독자에게 깊이 있는 정보를 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Sidecar-less Service Mesh는 각 서비스에 별도의 사이드카 컨테이너 없이 서비스 메시 기능을 제공하는 아키텍처이다.목적리소스 절감, 복잡도 완화, 성능 개선필요성마이크로서비스 확산에 따라 사이드카 기반 구조의 한계(복잡도, 오버헤드 등) 극복 필요2. 특징특징설명전통 Service Mesh와의 비교사이드..

개요Tetragon은 Cilium 프로젝트에서 확장되어 개발된 eBPF 기반 런타임 보안 정책 엔진으로, 쿠버네티스 환경에서 실시간 보안 이벤트 관찰, 추적, 제어를 가능하게 하는 DevSecOps 솔루션입니다. 코드 주입, 권한 상승, 비정상 프로세스 행위 등의 위협을 커널 수준에서 탐지하고, 이벤트 흐름을 시각화하며, 즉각적인 정책 차단도 가능한 Security Observability + Runtime Enforcement 도구입니다.1. 개념 및 정의Tetragon은 정책 기반 커널 레벨 추적 엔진으로, 리눅스 시스템 호출 및 컨테이너 기반 환경에서의 행동을 eBPF를 통해 모니터링하고, 지정된 정책에 따라 알림 또는 차단을 수행합니다.주요 목적쿠버네티스 런타임 위협에 대한 실시간 대응eBPF 기..

개요Cilium은 고성능, 가시성, 보안을 제공하는 eBPF 기반의 Kubernetes 네트워크 및 보안 플랫폼입니다. 기존 iptables 기반 CNI(Container Network Interface)의 성능 한계와 복잡성을 해소하며, 클라우드 네이티브 환경에서 네트워크 레벨의 정책 제어, 통신 추적, 마이크로세그멘테이션을 손쉽게 구현할 수 있도록 설계되었습니다.1. 개념 및 정의Cilium은 Linux 커널 기술인 eBPF(extended Berkeley Packet Filter)를 기반으로 하여 컨테이너 간의 통신을 제어, 가시화, 보호하는 네트워크 및 보안 인프라입니다.주요 목적쿠버네티스 네트워크 성능 최적화마이크로서비스 간 통신 흐름 가시화 및 보안 강화인프라 수준의 Zero Trust 기반 ..

개요dNSTIC(DNS Transaction Integrity Check)는 DNS 응답의 위변조를 감지하고 트랜잭션 무결성을 검증하기 위한 경량화된 보안 프레임워크입니다. DNS는 인터넷의 핵심 인프라지만 여전히 다양한 공격에 취약하며, dNSTIC는 DNSSEC보다 구현이 간편하면서도 유효성 검사를 가능하게 하여, 중소규모 환경이나 IoT 기반 시스템에서도 실용적으로 활용할 수 있습니다.1. 개념 및 정의dNSTIC는 DNS 요청-응답의 경로 상에서 발생할 수 있는 위변조, 캐시 오염, 스푸핑 등을 탐지하고, 각 트랜잭션의 무결성을 검증하는 데 초점을 둔 보안 모듈입니다.주요 목적DNS 응답 데이터의 신뢰성 확보경량 암호 기반 무결성 검사 구현DNS 트래픽에 대한 실시간 검증 기능 제공2. 특징 항목..

개요bpftrace는 eBPF(Extended Berkeley Packet Filter)를 기반으로 동작하는 고성능 리눅스 트레이싱 도구입니다. 커널 및 사용자 공간의 다양한 이벤트를 실시간으로 추적하고, 성능 병목, 리소스 사용량, 오류 원인을 효과적으로 분석할 수 있도록 돕습니다. 본 글에서는 bpftrace의 개념, 동작 원리, 주요 기능, 실무 활용 방안 등을 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의eBPF 기반의 리눅스 시스템 트레이싱 언어 및 도구로, 간결한 스크립트로 고급 관측을 수행주요 목적실시간 성능 분석, 커널 이벤트 추적, 병목 지점 식별특징저부하, 고정밀, 실시간 추적 지원bpftrace는 커널 변경 없이 동적으로 실행되며, 프로덕션 환경에서도 안전하게 사용할 수 있습..

개요Cilium Ambient는 eBPF 기반의 서비스 메시 Cilium에서 제공하는 사이드카 없는(Service Mesh without Sidecar) 실행 모드입니다. 기존 Envoy 기반 사이드카 메커니즘이 갖는 성능 저하와 운영 복잡성을 해결하면서도, 보안, 정책 제어, 가시성 같은 서비스 메시 기능을 간결하고 고성능 방식으로 구현합니다. 쿠버네티스 환경의 네이티브 통합과 함께 eBPF의 성능을 극대화한 최신 메시 전략입니다.1. 개념 및 정의Cilium Ambient는 기존 Cilium CNI의 확장 기능으로, 사이드카 프록시를 제거하고 커널 수준(eBPF) 또는 사용자 공간 L7 관찰기(observer pod)를 통해 서비스 메시 기능을 구현합니다.사이드카 없는 실행: Pod에 별도 프록시 컨..

개요eBPF(extended Berkeley Packet Filter)를 활용한 Service Mesh는 기존의 사이드카 방식에서 발생하는 성능 저하, 복잡성, 운영 오버헤드를 획기적으로 줄이는 고성능 네트워크 아키텍처입니다. 커널 레벨에서 직접 트래픽을 제어하고 관찰함으로써, 프로세스 외부 프록시 없이도 보안, 트래픽 라우팅, 관측(Observability)을 실현할 수 있습니다.1. 개념 및 정의eBPF Service Mesh는 Linux 커널 내에서 실행되는 eBPF 프로그램을 기반으로 애플리케이션 레벨의 서비스 통신을 가로채고 제어하는 서비스 메시 구현 방식입니다.eBPF: 커널 공간에서 안전하게 사용자 정의 코드를 실행할 수 있는 기술Service Mesh: 서비스 간 트래픽 관리, 보안, 정책..

개요XDP(eXpress Data Path)는 리눅스 커널의 네트워크 스택 상단에서 동작하는 고성능 데이터 경로 기술로, 초고속 패킷 처리를 가능하게 합니다. eBPF 기반으로 작동하며, 전통적인 커널 네트워크 경로보다 빠르게 네트워크 패킷을 필터링, 조작, 삭제, 포워딩할 수 있습니다. 고성능 네트워크 기능을 사용자 공간(User Space)이나 커널 드라이버보다 앞서 수행함으로써 대기 시간(Latency)과 오버헤드를 줄입니다.1. 개념 및 정의XDP는 리눅스 네트워크 드라이버 수준에서 실행되는 eBPF 프로그램을 활용하여 네트워크 패킷을 빠르게 처리하는 기술입니다.eBPF 기반: 런타임에 네트워크 드라이버에 로드되는 경량 프로그램Zero-copy: 패킷 복사를 최소화하여 처리 지연 감소Drop, R..

개요현대 IT 인프라는 컨테이너, 클라우드, 마이크로서비스 아키텍처 등으로 복잡성이 증가하면서 기존 보안 솔루션의 한계를 드러내고 있습니다. 이러한 환경에서 실시간 동작 관찰 및 고성능 위협 탐지가 가능한 기술로 eBPF(extended Berkeley Packet Filter) 기반 위협 탐지가 주목받고 있습니다. eBPF는 리눅스 커널에 커널 모듈 없이 사용자 정의 코드를 삽입할 수 있는 강력한 기술로, 보안, 네트워크, 관측 분야에서 활용되고 있으며, 그중에서도 **위협 탐지(threat detection)**는 핵심 응용 사례 중 하나입니다.1. 개념 및 정의eBPF Threat Detection은 리눅스 커널의 이벤트 발생 지점을 후킹(Hook)하여, 시스템 콜, 네트워크 요청, 파일 접근, 프..