AI MASTER GraphQL Federation 소개 GraphQL Federation은 마이크로서비스 아키텍처에서 여러 GraphQL 서비스들을 하나의 통합된 GraphQL 서비스로 합치는 기술입니다. 각각의 마이크로서비스는 독립적으로 개발되고 배포될 수 있지만, Federation을 통해 전체 시스템의 일관성을 유지할 수 있습니다. 이는 특히 대규모 시스템에서 각 서비스가 독립적으로 발전하면서도 서로 잘 연결되도록 하는데 큰 장점을 제공합니다. GraphQL Federation은 주로 Apollo에서 제공하는 솔루션으로, 각 서비스는 스키마를 … 더 읽기
연합 학습이란 무엇인가 연합 학습(Federated Learning)은 데이터의 중앙 집중화 없이 분산된 여러 장치에서 모델을 학습시키는 기계 학습 기술입니다. 이 방식은 데이터를 로컬 장치에 보존하면서 모델 업데이트를 위해 필요한 파라미터만 중앙 서버로 전송합니다. 즉, 각 장치의 데이터가 외부로 유출되지 않고, 개인 정보 보호를 유지하면서도 기계 학습 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 특히 스마트폰, IoT 장치와 같은 … 더 읽기
HPC와 Slurm의 기본 이해 고성능 컴퓨팅(HPC)은 과학, 공학, 금융 등 다양한 분야에서 방대한 데이터 처리와 복잡한 계산을 수행하는 데 필수적인 역할을 합니다. 이러한 환경에서 작업의 효율적인 관리를 위해 슬럼(Slurm) 스케줄러가 널리 사용되고 있습니다. 슬럼은 오픈 소스 작업 스케줄러로, 수천 개 이상의 노드에 걸쳐 작업을 관리할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 기본적으로 슬럼은 작업 큐 관리, … 더 읽기
RISC-V란 무엇인가 RISC-V는 Reduced Instruction Set Computer의 약자로, 단순화된 명령어 집합을 사용하여 컴퓨터의 성능을 높이는 것을 목표로 하는 아키텍처입니다. RISC-V는 오픈 소스 라이선스를 기반으로 하여 누구나 사용할 수 있으며, 이는 하드웨어 설계의 혁신을 가속화하는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 특히, RISC-V는 기존의 상용 명령어 집합 아키텍처와 달리 라이선스 비용이 들지 않으며, 사용자가 필요에 따라 자유롭게 … 더 읽기
Kubeflow와 MLflow 개요 Kubeflow와 MLflow는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 프로젝트를 위한 강력한 도구로, 이들의 통합은 AI 인프라의 효율성을 극대화할 수 있습니다. Kubeflow는 Kubernetes 환경에서 머신러닝 워크플로우를 자동화하고 관리하기 위한 오픈소스 플랫폼입니다. 이는 ML 모델의 배포, 확장, 관리가 용이하도록 설계되었습니다. 반면, MLflow는 머신러닝 수명 주기 전반에 걸쳐 실험의 관리, 배포 및 추적을 지원하는 플랫폼입니다. 이 두 도구는 … 더 읽기
YARA와 Sigma 개요 YARA와 Sigma는 현대 사이버 보안에서 중요한 도구로 자리 잡았습니다. YARA는 악성코드를 식별하고 분류하는 데 사용되는 패턴 매칭 도구로, 주로 악성코드 분석가들이 악성코드의 특정한 특징이나 패턴을 찾는 데 사용합니다. Sigma는 로그 분석을 위한 규칙 작성 형식으로, 다양한 로그 소스에서 보안 위협을 식별하고 경고하는 데 활용됩니다. 이 두 도구를 결합하면 더욱 강력한 위협 탐지 … 더 읽기
Zero-Downtime 데이터베이스 마이그레이션 데이터베이스 마이그레이션은 IT 인프라 관리에서 필수적인 과정 중 하나입니다. 특히, 비즈니스가 성장하여 데이터베이스의 확장이나 업그레이드가 필요할 때, 서비스 중단 없이 마이그레이션을 수행하는 것은 매우 중요합니다. 이를 “Zero-Downtime” 마이그레이션이라고 부릅니다. Zero-Downtime 마이그레이션을 통해 사용자는 서비스 중단을 경험하지 않으며, 비즈니스는 지속적으로 운영될 수 있습니다. 이러한 과정을 지원하는 도구로 Vitess와 gh-ost가 주목받고 있습니다. Vitess란 무엇인가? … 더 읽기
오브젝트 스토리지란? 오브젝트 스토리지는 최근 급격히 증가하는 데이터 저장 요구를 충족하기 위해 등장한 솔루션 중 하나입니다. 전통적인 파일 시스템과 달리, 오브젝트 스토리지는 데이터를 오브젝트 단위로 저장하고 관리합니다. 각 오브젝트는 데이터, 메타데이터, 고유 식별자로 구성되어 있어 데이터 관리 및 접근이 용이합니다. 이러한 구조는 특히 클라우드 환경에서 효율적인 저장 및 관리를 가능하게 하며, 대규모 데이터를 처리하는데 적합합니다. … 더 읽기
Confidential Computing의 개념 Confidential Computing은 데이터의 기밀성을 보장하기 위해 설계된 기술로, 특히 데이터가 사용 중인 상태에서도 이를 보호할 수 있는 메커니즘을 제공합니다. 이는 데이터가 저장되거나 전송될 때뿐만 아니라, 처리되는 동안에도 암호화를 통해 외부로부터의 접근을 방지하는 것을 목표로 합니다. 현대의 디지털 환경에서는 데이터가 클라우드와 같은 외부 서버에서 처리되는 경우가 많아졌으며, 이러한 환경에서 데이터의 기밀성을 유지하는 것은 … 더 읽기
Chaos Engineering의 개요 Chaos Engineering은 시스템의 복원력과 안정성을 검증하고 강화하는 데 중점을 둔 소프트웨어 개발 방법론입니다. 이 방법론은 예측 불가능한 상황에서 시스템이 어떻게 반응하는지를 탐구하여 문제를 사전에 발견하고 해결하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 시스템이 실제 환경에서 겪을 수 있는 다양한 문제를 미리 시뮬레이션하여 대비할 수 있습니다. Chaos Engineering은 특히 대규모 분산 시스템에서 그 중요성이 … 더 읽기