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## 데이터 온톨로지의 혁신 팔란티어의 가장 큰 차별점은 온톨로지(Ontology) 기반의 데이터 처리 방식입니다. 온톨로지는 조직의 모든 데이터에 의미와 맥락을 부여하는 운영 계층으로, 디지털 자산을 실제 세계와 연결하는 역할을 합니다.  **온톨로지의 구성요소** - 객체(Objects): 실제 세계의 엔티티나 이벤트를 표현 - 속성(Properties): 객체의 특성을 정의 - 링크(Links): 객체 간의 관계를 설정 이러한 구조를 통해 복잡한 데이터를 이해하기 쉽고 실용적인 형태로 변환합니다. ## AI 플랫폼(AIP)의 혁신성 2023년 4월 출시된 AIP(Artificial Intelligence Platform)는 팔란티어의 또 다른 핵심 경쟁력입니다. AIP는 다음과 같은 특징을 가지고 ..

들어가며인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 AI Agent와 Agentic AI라는 두 가지 중요한 개념이 주목받고 있습니다. 이 두 시스템은 자율성과 의사결정 능력에서 큰 차이를 보이며, 각각의 특성에 따라 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.AI Agent의 특성과 한계자율성사전 정의된 규칙과 스크립트에 따라 작동제한된 환경 내에서만 자율적 행동 가능인간의 직접적인 통제가 필요한 경우가 많음목표 수행 방식단일 작업 중심의 운영정해진 파라미터 내에서 작업 수행예측 가능한 결과물 도출학습 특성작업별 제한된 학습 능력정적인 데이터 기반 학습새로운 상황 대응에 한계Agentic AI의 진보된 기능고도화된 자율성독립적인 의사결정 능력환경 변화에 따른 자가 적응인간의 지속적 감독 없이 작동 가능목표 지향적 특성..

EKS Pod Identity는 2023년 11월에 출시된 Amazon EKS의 새로운 기능으로, Kubernetes 파드에 AWS IAM 권한을 더욱 안전하고 효율적으로 부여할 수 있게 해주는 솔루션입니다.주요 특징보안 강화IAM 자격 증명을 파드 내부에 저장할 필요가 없음더 짧은 수명의 토큰 사용OIDC 프로바이더 의존성 제거로 보안 위험 감소성능 및 확장성효율적인 토큰 관리 시스템노드당 토큰 수 제한 없음AWS STS 서비스를 통한 빠른 토큰 검증IRSA와의 주요 차이점특징IRSAEKS Pod Identity설정 복잡도OIDC 프로바이더 설정 필요간단한 설정토큰 관리노드당 제한 있음제한 없음리전 종속성있음없음보안 메커니즘OIDC 기반AWS STS 기반구현 가이드1. 필요한 리소스 생성 순서# 1. ..

K9s 치트시트: Kubernetes 클러스터 관리를 위한 완벽 가이드K9s는 Kubernetes 클러스터를 관리하기 위한 터미널 기반 UI 도구입니다. 실시간으로 클러스터를 모니터링하고 관리할 수 있는 강력한 기능을 제공하여, 복잡한 Kubernetes 환경을 더욱 효율적으로 다룰 수 있게 해줍니다[1].설치 방법Linux:curl -sS https://github.com/derailed/k9s/releases/latest/download/k9s_Linux_x86_64.tar.gz | tar -xzsudo mv k9s /usr/local/bin/macOS:brew install k9sWindows:choco install k9s기본 명령어명령어설명k9s기본 설정으로 실행k9s --kubeconfig /..

출처 자취생으로살아남디

소개Berkeley Packet Filter(BPF)와 그의 확장판인 extended BPF(eBPF)는 리눅스 커널에서 동작하는 강력한 기술입니다. 이 글에서는 BPF와 eBPF의 차이점, 주요 특징, 그리고 실제 활용 사례에 대해 자세히 알아보겠습니다[1].BPF(Berkeley Packet Filter)개요BPF는 1992년 Lawrence Berkeley Laboratory에서 개발된 네트워크 패킷 필터링 기술입니다[1]. 운영체제 수준에서 네트워크 패킷을 캡처하고 필터링할 수 있게 해주는 인터페이스를 제공합니다.주요 특징- 커널 공간에서 패킷 필터링 수행- 데이터 링크 계층에 대한 raw 인터페이스 제공- 가상 머신 형태의 명령어 세트 제공- 필터링된 패킷만 사용자 공간으로 전달하여 성능 최적화..

쿠버네티스 환경에서 리소스 관리는 항상 까다로운 과제입니다. 너무 많은 리소스를 할당하면 비용이 증가하고, 너무 적게 할당하면 성능 문제가 발생합니다. Robusta의 Kubernetes Resource Recommender(KRR)는 이러한 고민을 해결하기 위한 강력한 도구입니다.KRR의 이해기본 개념KRR은 Prometheus 메트릭 데이터를 기반으로 컨테이너의 리소스 요청(requests)과 제한(limits)에 대한 최적화된 값을 추천하는 도구입니다. 실제 사용량 데이터를 분석하여 과학적이고 실용적인 추천값을 제공합니다.주요 특징기능설명 설치 용이성클러스터 외부에서 실행 가능즉시 분석기존 Prometheus 데이터 활용다양한 출력JSON, CSV, Markdown 지원자동화 지원CI/CD 파이프라..

Google Cloud Ops Agent는 GCP 환경에서 Compute Engine VM 및 기타 리소스의 메트릭 및 로그를 통합 수집하고 관리하는 강력한 도구입니다. 이 포스트에서는 Ops Agent의 주요 역할, 설치 방법, 운영 체제별 지원 현황, 그리고 업데이트의 필요성에 대해 설명하겠습니다.1. Ops Agent란?Ops Agent는 시스템에서 생성되는 다양한 메트릭(CPU, 메모리, 네트워크 등) 및 **로그(시스템 로그, 애플리케이션 로그)**를 수집하여 Cloud Monitoring과 Cloud Logging으로 전달합니다. 이 에이전트는 모니터링과 로깅 기능을 통합하여, 시스템 성능과 문제를 한눈에 파악할 수 있는 효율적 관리 도구로 작동합니다.주요 기능:메트릭 수집: VM 인스턴스의 ..

웹 개발자들은 종종 CORS(Cross-Origin Resource Sharing) 문제를 겪곤 합니다. 이는 동일 출처 정책(Same-Origin Policy)에 의해 브라우저가 다른 출처의 리소스에 접근하는 것을 제한할 때 발생하는 문제입니다. 이 글에서는 CORS가 무엇인지, 왜 문제가 발생하는지, 그리고 로드밸런서에서 OPTIONS 메서드를 활용해 이를 어떻게 해결할 수 있는지에 대해 알아봅니다..1. CORS란 무엇인가?1.1 CORS의 정의CORS는 웹 애플리케이션이 다른 도메인에서 호스팅된 리소스에 접근할 수 있도록 허용하는 메커니즘입니다. 보안상의 이유로, 웹 브라우저는 기본적으로 동일 출처 정책을 따르며, 다른 출처에서의 리소스 요청을 차단합니다.CORS는 이 제약을 완화해 특정 도메인에..

Gen AI 서비스가 클라우드 환경에서 운영되면서, CSP에서 는 기존 모니터링 범위에 더해 추가적으로 몇 가지 영역을 더 집중적으로 관리해야 합니다. 특히 Gen AI 특성상 처리되는 데이터량과 보안 요구 사항이 커짐에 따라 다음과 같은 요소들을 더 모니터링해야 합니다:1. 리소스 소비 및 스케일링Gen AI 모델은 대규모 데이터 처리와 학습을 위해 엄청난 컴퓨팅 자원(CPU, GPU, 메모리)을 소모합니다. CSP는 이러한 자원이 과도하게 사용되지 않도록 실시간 모니터링하고, 필요할 경우 자원을 자동으로 확장(오토스케일링)할 수 있어야 합니다.모니터링 요소: CPU/GPU 사용량, 메모리 소비, 네트워크 대역폭, 스토리지 활용도2. AI 모델 성능 및 응답 시간AI 서비스는 실시간 처리 능력이 중요하..