보안
데이터 레이크와 웨어하우스의 개념 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스는 기업의 데이터 관리 전략에서 중요한 역할을 하는 두 가지 핵심 요소입니다. 데이터 레이크는 다양한 형식의 데이터를 원래의 형태 그대로 저장하는 저장소를 의미합니다. 이는 구조화된 데이터뿐만 아니라 반구조화 및 비구조화된 데이터도 포함할 수 있어 유연성이 큽니다. 따라서 데이터 레이크는 대규모 데이터를 장기간 보관하는 데 적합하며, 데이터 과학자나 분석가들이 … 더 읽기
GPU Pass-through와 vGPU의 이해 컴퓨팅 성능의 향상은 현대 IT 인프라에서 필수적인 요소입니다. 특히, GPU는 그래픽 처리뿐 아니라 병렬 처리가 필요한 다양한 작업에서 그 중요성이 날로 커지고 있습니다. 이와 관련하여 GPU 자원을 가상환경에서 어떻게 효과적으로 활용할 것인지는 중요한 과제입니다. 여기서 주목할 두 가지 기술이 있습니다: GPU Pass-through와 vGPU(Virtual GPU)입니다. 이 두 기술은 가상환경에서 GPU 성능을 최적화하는 … 더 읽기
OpenTelemetry란? OpenTelemetry는 클라우드 네이티브 애플리케이션에서 모니터링과 관찰성을 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 다양한 서비스와 애플리케이션에서 수집되는 데이터를 표준화하여 분석할 수 있도록 돕습니다. OpenTelemetry는 특히 분산 추적, 메트릭, 로그 수집에 중점을 두고 있으며, 개발자들이 시스템 성능을 이해하고 문제를 신속하게 해결할 수 있도록 지원합니다. 이 프로젝트는 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)에서 관리하며, 다양한 언어와 프레임워크를 지원하여 폭넓은 … 더 읽기
멀티 클라우드 환경의 필요성 디지털 전환이 가속화되면서 기업들은 클라우드 컴퓨팅을 필수 요소로 인식하고 있습니다. 그러나 단일 클라우드 제공자에 의존하는 것은 리스크를 초래할 수 있습니다. 이 때문에 많은 기업들이 멀티 클라우드 전략을 채택하고 있습니다. 멀티 클라우드 환경은 여러 클라우드 제공자의 서비스를 활용하여 유연성과 안정성을 높이는 전략입니다. 이를 통해 벤더 종속성을 줄이고, 최적의 성능과 비용 효율성을 추구할 … 더 읽기
TPM 2.0의 개요 TPM 2.0은 신뢰할 수 있는 컴퓨팅 플랫폼을 구축하기 위한 하드웨어 기반의 보안 모듈로, Trusted Platform Module의 약어입니다. 이는 기본적으로 컴퓨터의 보안 기능을 강화하기 위해 설계된 것입니다. TPM은 암호화 키를 생성하고 저장하며, 하드웨어 장치의 무결성을 검증하는 데 중요한 역할을 합니다. TPM 2.0은 이전 버전인 TPM 1.2에 비해 많은 개선점을 가지고 있으며, 현대 보안 … 더 읽기
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