wb2875 님의 블로그

클러스터가 늘어날수록 운영 복잡도와 보안·네트워킹 요구사항이 기하급수적으로 증가합니다. 따라서 단일 클러스터 운영 방식만으로는 확장·장애 대응·거버넌스를 모두 충족하기 어렵습니다. Kubernetes 멀티 클러스터 관리 기법은 이를 해결하기 위해 중앙집중 제어, 정책 일관성, 트래픽 분산, 서비스 메시, GitOps 등 다양한 패턴과 도구를 조합합니다. 이 글에서는 멀티 클러스터 필요성, 주요 관리 패턴, CNCF 프로젝트 및 클라우드 벤더 솔루션, 그리고 구현 시 주의사항을 상세히 다룹니다.1. 멀티 클러스터가 필요한 이유 • 지리적 분산 배포: 글로벌 사용자에게 낮은 지연시간을 제공하기 위해 리전별 클러스터 분산이 필요합니다 . • 워크로드 격리: 개발·테스트·프로덕션 환경을 분리하거나, 고객·부..

서버리스 아키텍처는 컴퓨팅 자원을 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이 함수 단위로 코드를 실행할 수 있어 개발 생산성을 크게 높인다. 그러나 잘못 설계된 서버리스 애플리케이션은 호출 횟수, 실행 시간, 메모리 과다 할당 등으로 인해 오히려 비용이 증가할 수 있다. 이를 방지하고 비용 효율성을 극대화하기 위해서는 함수 크기 조정, 콜드 스타트 관리, 리소스 사용 모니터링, 데이터 전송 최적화, 프로비저닝 전략 등 다양한 최적화 기법이 필요하다. 특히 AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions 등 주요 클라우드 벤더별 가격 구조를 이해하고, 메모리·CPU 할당, 프로비저닝 동결(Provisioned Concurrency), 스냅스타트(SnapStart), 콜드..

오늘은 마이크로서비스 환경에서의 네트워크 가시성(Network Visibility) 확보와 이를 위한 핵심 도구인 서비스 메시(Service Mesh)의 활용법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 마이크로서비스 아키텍처가 확산됨에 따라 서비스 간의 통신이 복잡해지고 있으며, 이러한 환경에서 네트워크 가시성을 확보하는 것은 시스템의 안정성과 보안을 유지하는 데 필수적입니다.1. 네트워크 가시성이란?네트워크 가시성이란 시스템 내에서 데이터가 어떻게 흐르고 있는지를 명확하게 파악할 수 있는 능력을 말합니다. 이는 서비스 간의 통신 경로, 트래픽 양, 지연 시간, 오류율 등을 실시간으로 모니터링하고 분석할 수 있게 해줍니다. 네트워크 가시성을 확보하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다: • 문제 해결의 용이성: ..

클라우드 네이티브 애플리케이션은 마이크로서비스, 컨테이너, 동적 오케스트레이션을 기반으로 설계하여 확장성·신뢰성·유연성을 극대화하는 것을 목표로 합니다. • 가용성·회복력 확보를 위한 Circuit Breaker, Bulkhead 패턴 • 서비스 간 통신을 위한 API Gateway, Sidecar 패턴 • 구성 관리를 외부화하는 External Configuration 패턴 • 이벤트 중심 아키텍처를 구현하는 Event-Driven 패턴등을 통해 장애 격리, 트래픽 급증 대응, 지속적 배포를 실현할 수 있습니다  .1. 클라우드 네이티브의 핵심 원칙1.1 탄력적 설계(Resiliency)클라우드 환경에서는 네트워크 장애, 서비스 장애가 자주 발생하므로 장애를 감지하고 자동 복구하는 설계가 필수입니..

현대의 소프트웨어 개발에서 데이터베이스는 핵심적인 역할을 담당합니다. 데이터를 안전하게 저장하고, 효율적으로 조회하며, 다양한 비즈니스 로직에 활용되기 위해서는 적절한 데이터베이스 선택이 중요합니다. 대표적인 오픈소스 데이터베이스로는 MySQL, PostgreSQL, MongoDB가 있으며, 각각의 구조와 특성, 강점이 다릅니다. 이 글에서는 이 세 가지 데이터베이스를 비교해보며, 어떤 상황에서 어떤 DB를 선택하는 것이 유리한지 분석하겠습니다.1. MySQL: 가장 널리 사용되는 RDBMS1-1. 특징관계형 데이터베이스(RDBMS) 구조를 따릅니다.SQL(Structured Query Language) 기반으로 쿼리를 작성합니다.트랜잭션, 조인, 외래 키 등의 기능을 제공합니다.Oracle에 의해 소유..

IT 프로젝트는 일반적인 업무보다 복잡도와 불확실성이 높기 때문에, 효과적인 관리 체계 없이는 성공적인 결과를 얻기 어렵습니다. 따라서 많은 IT 조직들은 개발 속도, 품질, 유연성을 높이기 위해 프로젝트 관리 방법론을 도입하고 있으며, 그중 가장 널리 알려진 방식이 **애자일(Agile)**과 그 구현 방식 중 하나인 **스크럼(Scrum)**입니다. 이번 글에서는 이러한 주요 방법론들의 개념, 특징, 적용 예시 등을 자세히 살펴보겠습니다.1. 프로젝트 관리 방법론이란?프로젝트 관리 방법론이란, 프로젝트를 기획부터 완료까지 효과적으로 수행하기 위한 절차, 원칙, 역할, 도구 등을 체계화한 것입니다. IT 프로젝트는 다음과 같은 특징을 지니고 있습니다:요구사항이 수시로 변함다양한 이해관계자 존재반복적인 ..

현대의 데이터 분석은 단순한 통계 계산을 넘어, 대규모 데이터를 빠르고 정확하게 처리하고 해석하는 능력을 요구합니다. 이 과정에서 Python은 데이터 분석 분야에서 가장 널리 사용되는 언어 중 하나로 자리 잡았으며, 그 중심에는 바로 Pandas와 NumPy라는 두 강력한 라이브러리가 존재합니다.이번 글에서는 Pandas와 NumPy의 개요, 특징, 주요 기능과 함께 실무에서 어떻게 활용되는지에 대해 살펴보겠습니다.1. NumPy: 고성능 수치 계산 라이브러리1.1 NumPy란?**NumPy(Numerical Python)**는 대규모 다차원 배열 및 행렬 연산을 위한 파이썬 라이브러리입니다. 고속 연산을 위한 C 기반의 구현 덕분에 반복문보다 훨씬 빠르게 수치 데이터를 처리할 수 있습니다.NumPy는..

1. 딥러닝이란 무엇인가?딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 머신러닝(Machine Learning)의 하위 개념에 속합니다. 딥러닝은 인간의 뇌에서 영감을 얻은 **인공신경망(Artificial Neural Networks)**을 기반으로 하며, 수많은 데이터를 학습하여 스스로 특징을 추출하고 예측하는 능력을 갖춘 알고리즘입니다.기존의 머신러닝은 데이터에서 특징(Feature)을 사람이 수동으로 추출해야 했지만, 딥러닝은 이 과정을 자동화할 수 있어 매우 복잡한 문제를 해결할 수 있다는 장점이 있습니다. 이미지 분류, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 탁월한 성능을 보이고 있습니다.2. 딥러닝의 기본 개념2.1 뉴런(Neuron)과 신경망(Neural Netwo..

1. 인공지능(AI)이란?인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 인간처럼 사고하고, 학습하며, 문제를 해결하는 컴퓨터 시스템을 만드는 기술입니다. AI는 1950년대부터 등장하여 오랜 시간 발전해 왔으며, 지금은 산업 전반에 걸쳐 활용되고 있습니다. 예를 들어, 자율주행차, 음성 인식, 챗봇, 추천 시스템 등은 모두 인공지능 기술의 대표적인 사례입니다.AI는 광범위한 개념으로, 단순한 규칙 기반 시스템부터 복잡한 심층 신경망까지 다양한 기술을 포괄합니다. 우리가 흔히 말하는 스마트한 기계나 서비스 대부분이 AI 기술을 기반으로 하고 있으며, 그 하위 개념으로 머신러닝, 딥러닝이 포함됩니다.2. 머신러닝(ML)이란?머신러닝(ML, Machine Learning)은 AI의 한 분야로,..

1. 챗봇이란?챗봇(Chatbot)은 사람이 사용하는 언어를 이해하고, 이에 대해 자동으로 응답하는 컴퓨터 프로그램입니다. 고객 서비스, 마케팅, 정보 제공, 예약 시스템 등 다양한 분야에서 사용되며, 특히 사용자의 질문에 빠르게 대응할 수 있어 24시간 고객 응대 시스템으로 각광받고 있습니다.초기 챗봇은 단순한 키워드 기반 시스템이었지만, 현재는 **자연어 처리(NLP)**와 자연어 이해(NLU) 기술을 바탕으로 훨씬 더 정교하게 진화하였습니다. 챗봇은 사람의 언어를 이해하고, 의도를 파악하고, 상황에 맞게 대답을 제공하는 것이 핵심 기능입니다.2. NLP와 NLU란?2.1 NLP (Natural Language Processing)자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도..