쵸코쿠키의 연습장

클라우드에서 Docker 컨테이너 실행하기: 상위 5개의 CaaS 솔루션

오늘날 점점 더 많은 조직과 개발자들이 Docker 컨테이너 사용을 시작하고 있습니다. 컨테이너화는 소프트웨어 개발 과정을 단순화하며, 특히 종속성과 특정 하드웨어에 대한 문제를 해결하는 데 큰 도움이 됩니다. 그러나 컨테이너의 가장 큰 장점은 바로 이식성에 있습니다. 하지만 클라우드에서 컨테이너를 실행하는 방법은 다소 혼란스러울 수 있습니다. 인프라를 서비스로 제공하는 IaaS를 사용하여 클라우드 공급자 서버에 컨테이너를 배포할 수 있지만, 이 접근 방식은 서버 유지보수 문제를 다시 겪게 만듭니다. 이에 대한 더 나은 해결책이 있습니다.    Docker 컨테이너를 클라우드에서 실행하는 방법컨테이너 레지스트리 사용로컬에서 실행되는 컨테이너를 클라우드로 옮기려면, 먼저 컨테이너 레지스트리를 선택해야 합니..

최근 몇 년 동안 많은 조직과 개발자들이 Docker를 도입하면서 컨테이너화는 소프트웨어 개발 프로세스를 단순화하는 중요한 도구로 자리잡았습니다. 컨테이너는 종속성 문제를 제거하고 특정 하드웨어에서 작동하지 않아도 된다는 점에서 큰 장점을 제공합니다. 하지만 클라우드에서 컨테이너를 실행하는 방법에 대해 혼란스러워 하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 클라우드에서 Docker 컨테이너를 실행하기 위한 상위 5개의 Container-as-a-Service(CaaS) 솔루션에 대해 자세히 설명하겠습니다.  컨테이너 레지스트리 사용로컬에서 컨테이너를 실행하고 있다면, 다음 단계는 컨테이너 레지스트리를 선택하여 컨테이너 이미지를 저장하는 것입니다. 컨테이너 레지스트리는 중앙 저장소 역할을 하며, 컨테이너 이미지를 ..

데이터 통합 및 자동화 동기화는 기업이 데이터 주도적 의사결정을 하는 데 있어 필수적인 요소입니다. 이 글에서는 오픈 소스 툴인 Apache Airflow와 Airbyte를 사용하여 효율적으로 데이터를 통합하고 관리하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.   1. Apache Airflow와 Airbyte 소개Apache Airflow는 작업 스케줄링과 워크플로우 모니터링을 위한 오픈 소스 도구로, 데이터 파이프라인 관리에 자주 사용됩니다. 사용자는 Directed Acyclic Graph(DAG)의 형태로 워크플로우를 정의할 수 있으며, 이는 개별 작업을 나타냅니다. 작업은 병렬 또는 순차적으로 실행될 수 있으며, 특정 시간이나 이벤트에 응답하여 실행될 수 있습니다.Airbyte는 수백 개의 데이터 소..

데이터 분석의 중요성이 날로 커지는 오늘날, 대용량 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는 능력은 많은 기업들에게 필수적인 요소가 되었습니다. 특히 실시간으로 다량의 쿼리를 처리해야 하는 애플리케이션에서는 높은 QPS(Queries Per Second) 처리 능력이 요구됩니다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 설계된 오픈 소스 실시간 분석 데이터베이스, Apache Druid에 대해 들어보셨나요? 본 블로그에서는 Apache Druid의 아키텍처와 그 독특한 설계 요소들을 살펴보며, 어떻게 Druid가 고속의 분석 애플리케이션을 지원하는지에 대해 알아보겠습니다.  Apache Druid의 고속 처리 비밀1. 최적화된 데이터 형식 고속 QPS를 달성하기 위해 데이터베이스는 두 가지를 잘 수행해야 합니다: 각각의..

최근 몇 년 동안 생성형 AI(Generative AI)는 감정 분석, 요약 생성, 정보 추출, 개체 명명, 이메일 생성 등 다양한 작업을 자동으로 수행할 수 있는 강력한 기능으로 주목받고 있습니다. 이러한 생성형 AI의 강력한 기능과 확립된 사용 사례는 다양한 비즈니스 시나리오와 업무 흐름에 적용되어 특정 작업을 자동으로 수행할 수 있게 합니다. 특히 Oracle Integration Cloud(OIC)와 같은 제품을 통해 IBM Cloud의 WatsonX와 연결하는 기능은, WatsonX에 프롬프트를 입력해 원하는 출력을 얻는 방식으로 다양한 작업을 수행할 수 있게 해줍니다.이 솔루션은 데이터에서 필요한 정보를 추출하기 위해 복잡한 논리를 작성할 필요를 없애고, 대신 생성형 AI를 사용하여 쉽고 빠르..

현대의 디지털 환경에서 실시간 데이터 스트리밍의 중요성은 갈수록 커지고 있습니다. 특히 클라우드 기반으로 태어난 디지털 네이티브 기업들에게 있어, 데이터 스트리밍은 비즈니스 모델의 혁신과 서비스 질의 개선을 위한 핵심 도구로 자리매김하고 있습니다. 2023년 현재, 데이터를 실시간으로 통합하고 상관 관계를 분석하여 어느 규모에서든 혁신적인 애플리케이션을 개선하는 것은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 이러한 변화의 바탕에는 Apache Kafka와 같은 데이터 스트리밍 플랫폼의 발전이 있습니다. 이 플랫폼들은 실시간 데이터 처리의 복잡성을 해결하고, 엔드 투 엔드의 가시성을 제공함으로써, 사용자 경험을 향상시키고 시장 출시 시간을 단축하는 데 결정적인 역할을 하고 있습니다. 또한, 5G, 증강 현..

오늘날 기업들은 더욱 복잡해지는 IT 환경과 지속적으로 변화하는 비즈니스 요구사항에 빠르게 대응하기 위해 클라우드 기반의 통합 솔루션을 채택하고 있습니다. 이러한 추세 속에서 IBM의 클라우드 팍스 포 인테그레이션(CP4I)은 다양한 통합 요구사항을 효과적으로 지원하며 기업의 디지털 변환 여정을 가속화하는 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 특히, IBM App Connect는 CP4I 환경에서 중요한 역할을 수행하며, 통합 서버의 원활한 운영과 관리를 위한 강력한 도구로 활용되고 있습니다. 그러나, 통합 서버의 안정적인 운영을 위해서는 예기치 않은 오류에 효과적으로 대처하고, 필요한 경우 자동으로 재시작할 수 있는 능력이 필수적입니다. 예를 들어, 사용자가 제공한 자바 코드로 인해 발생하는 OutOfMemo..

오늘날의 디지털 세계에서 서버와 애플리케이션은 끊임없이 다양한 요청과 데이터 트래픽에 직면하고 있습니다. 이러한 트래픽은 사용자의 질의응답에서부터 대규모 데이터 처리 요청에 이르기까지 다양합니다. 하지만, 무제한의 요청 처리는 시스템에 과부하를 일으킬 수 있으며, 이는 서비스 지연, 장애 및 보안 취약점으로 이어질 수 있습니다. 이러한 문제를 방지하기 위한 필수적인 도구가 바로 '속도 제한(Rate Limiting)'입니다. 속도 제한은 시스템으로의 트래픽 양을 제어하여, 서버가 안정적으로 운영될 수 있도록 돕습니다. 본 글에서는 속도 제한의 개념, 필요성 및 핵심 개념들에 대해 알아보고, 속도 제한이 어떻게 시스템에 통합되어 작동하는지 큰 그림을 그려볼 것입니다. 속도 제한은 API 서버나 다른 중요한..

헬스케어 산업은 오랫동안 다른 분야에 비해 첨단 기술의 도입에 있어 거의 10년 가까이 뒤처져 있었습니다. 클라우드 컴퓨팅, 인공지능(AI), 고급 데이터 분석과 같은 혁신적인 기술이 다른 산업을 변화시키고 있는 동안, 헬스케어 분야는 이러한 변화의 물결에서 상대적으로 멀리 떨어져 있었습니다. 그러나 최근 이러한 상황이 점차 변화하고 있습니다. Impact Advisors와 같은 조직이 헬스케어 기업들이 필요로 하는 클라우드 전환과 디지털 혁신을 이끌며 기술 스택을 현대화하는 데 앞장서고 있습니다. Oracle Health Conference에서 Impact Advisors의 관리 파트너인 Sandeep Sabharwal과의 대화를 통해 헬스케어 산업이 직면한 기술적 과제와 클라우드 기술의 잠재력에 대한..

오늘날 디지털 시대에서 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 기업이 확장성 있고, 신뢰할 수 있으며, 안전한 솔루션을 찾는 데 필수적인 요소가 되었습니다. Microsoft Azure는 다양한 서비스와 리소스를 제공하는 선도적인 클라우드 제공업체로, 조직의 다양한 요구를 충족시킵니다. 이 블로그 포스트에서는 Azure 프로젝트 관리에 있어서 효율적인 운영과 성공적인 배포를 보장하기 위해 수행되는 주요 작업들을 강조하며, 여러분의 소프트웨어 제품 개발 여정 동안 효율적인 운영과 성공적인 배포를 보장하기 위한 전문가 전략을 탐구할 것입니다. Azure 프로젝트 관리의 복잡성을 탐색하며, 기반 인프라와 서비스 설정부터 자동화된 배포, 자원 최적화, 보안 측면에 이르기까지 전반적인 프로세스를 깊이 있게 다루어 보겠습니다. ..

현대에 클라우드 기반 배포를 통해 애플리케이션을 구축하고 출시하는 것이 매우 쉬워졌습니다. 사용자는 가용성, 신뢰성, 확장성 등과 같은 인프라 관련 문제에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 클라우드 제공업체는 배포 흐름을 간단하고 완전하게 유지하는 책임을 지고 있습니다. 많은 이점과 일관성을 제공하면서도, 이러한 혜택에 대한 높은 비용이 단점으로 지적됩니다. 클라우드에 생성된 리소스가 적절하게 감사되거나 추적되지 않는 경우, 비용이 할당된 예산의 두 배나 세 배로 급격히 증가할 수 있습니다. 어떤 경우에는 한 달 동안의 기술 예산을 소진하기도 합니다. 이 글은 Azure 비용 최적화의 최선의 방법을 이해하는 데 도움이 될 것입니다. Azure 비용 최적화를 위한 핵심 전략들을 살펴보겠습니다. 리소스 태깅 및..

비즈니스 혁신을 촉진할 수 있는 역량을 확보함으로써 클라우드-네이티브 통합 플랫폼의 중추적인 역할에 대해 자세히 설명합니다. 클라우드 네이티브 통합 플랫폼은 다양한 애플리케이션과 시스템 간의 원활한 연결을 가능하게 하는 비즈니스 혁신의 강력한 원동력으로 부상했습니다. 이를 통해 기업은 뛰어난 민첩성, 확장성 및 운영 효율성을 얻을 수 있습니다. 이 블로그는 비즈니스 분야에서 중요한 변화를 주도하는 선도적인 클라우드 네이티브 통합 플랫폼의 세계를 자세히 소개합니다. 이러한 플랫폼은 고객 경험을 개선하고 내부 프로세스를 간소화함으로써 현대 비즈니스 운영의 본질을 혁신할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다. 클라우드 네이티브 통합 플랫폼의 채택은 디지털 시대의 변화하는 요구를 충족시키기 위한 전략적 움직임입니다...

클라우드 솔루션과 실시간 분석에서 머신러닝에 이르기까지 데이터 통합의 미래를 모색합니다. 이처럼 진화하는 환경에서 적응력은 핵심입니다. 점점 더 데이터에 의해 주도되는 비즈니스 환경에서 혁신과 운영 효율성을 위한 촉매제로서 데이터 통합의 역할은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 서로 다른 데이터 소스를 통합하는 것부터 고급 분석 기능에 이르기까지 데이터 통합은 다양한 데이터 프로세스를 하나로 묶는 핵심 요소입니다. 데이터를 "새로운 석유"라고 부르는 시대로 접어들면서 한 가지 질문이 크게 떠오르는데, 데이터 통합의 미래는 무엇일까요? 이 블로그 게시물은 데이터 통합 기술의 지형을 재정립할 예정인 향후 동향을 살펴봄으로써 이 질문에 답하는 것을 목표로 합니다. 데이터 통합의 진화 얼마 전까지만 해도 데이..

지속적인 모니터링을 중심으로 클라우드 보안 발전, 제로 트러스트 채택, 모범 사례 및 AI의 미래 영향을 다룹니다. 점점 더 많은 조직이 클라우드 컴퓨팅을 데이터 저장 및 액세스의 바람직한 방법으로 채택함에 따라 클라우드 보안 문제가 전면에 부각되고 있습니다. 클라우드로의 마이그레이션은 새로운 도전과 기회를 가져왔고, 이로 인해 기업들은 보안에 대한 접근 방식을 다시 생각해야 했습니다. 사이버 공격이 더욱 정교해지고 빈번해진 세상에서 기존의 보안 조치로는 더 이상 충분하지 않습니다. 이 글은 제로 트러스트에서 보안 액세스로의 클라우드 보안의 진화에 대해 논의할 것입니다. 전통적인 보안 방식의 부적절성과 제로 트러스트와 같은 새로운 접근 방식에 어떻게 자리를 내줬는지 탐구할 것입니다. 또한 제로 트러스트를..

AI 위협 탐지, 제로 트러스트 아키텍처 및 진화하는 사이버 위협을 포함한 클라우드 보안 동향을 탐구합니다. 20년 동안의 사이버 보안 경험을 통해 클라우드 컴퓨팅으로의 전환보다 더 중요한 것은 아니지만, 확장성, 비용 효율성 및 접근성 측면에서 커다란 이점을 제공하는 동시에 독특한 보안 문제가 발생했습니다. 클라우드 보안의 미래에 대해 자세히 알아보고, 주요 동향을 파악하고, 2023년을 예측해 보겠습니다. 접근성과 보안 간의 균형 강화 비즈니스 프로세스의 디지털화가 가속화됨에 따라 다양한 수준의 기술 전문 지식을 가진 광범위한 사용자들이 클라우드 플랫폼에 액세스하는 것을 볼 수 있습니다. 따라서 엄격한 보안 프로토콜과 사용자 접근성 사이에서 최적의 균형을 유지해야 할 필요성이 무엇보다 중요합니다. 안..

이 글에서는 데이터 센터의 에너지 효율 최적화를 위한 다양한 관찰 기법과 ESG 목표 달성을 지원하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 데이터 센터는 현대적인 애플리케이션 및 서비스를 지원하기 위해 필요한 방대한 양의 데이터를 처리, 저장, 관리하는 데 필요한 인프라를 제공하기 때문에 디지털 시대에 중요한 역할을 수행하지만, 데이터 처리 능력에 대한 수요가 증가함에 따라 데이터 센터의 에너지 소비는 상당한 관심사가 되었습니다. 전 세계 전력 사용량의 약 1%를 데이터 센터가 소비하는 것으로 추정되지만, 디지털 트랜스포메이션 및 AI의 증가에 따라 이 숫자도 증가하여 운영 비용이 증가하고 환경에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 따라서 데이터 센터에서 에너지 효율을 달성하는 것은 다양한 산업 분야의 조직에..

Oracle CloudWorld의 기조연설에서는 클라우드와 AI를 활용하여 경험과 비즈니스 모델을 재창조하는 업계 리더들과 디지털 전환 여정에 대해 논의합니다. Safra Catz는 Oracle CloudWorld 2023에서 기업들이 어떻게 변화를 수용하고 클라우드 기술을 활용하여 디지털 방식으로 변화하고 있는지에 초점을 맞춘 영감을 주는 기조 연설을 위해 무대에 올랐습니다. 그녀는 Oracle이 어떻게 혁신과 성장을 촉진했는지를 밝히기 위해 Uber, AON, Loblaw, TIM Brazil, Emerson, First Solar와 같은 주요 조직의 IT 리더들과 통찰력 있는 토론에 참여했습니다. 우버의 슈퍼 앱 Uber CEO Dara Khosrowshahi가 처음 무대에 섰습니다. 그는 승차공유..

오픈 소스 및 엔터프라이즈 클라우드 솔루션을 개발, 비용 및 라이센스에 초점을 맞추고 있습니다. 기업은 클라우드 컴퓨팅 옵션을 결정할 때 중추적인 갈림길에 서게 됩니다. 오픈 소스 및 커뮤니티 기반 솔루션은 하나의 길을 제공하는 반면, 엔터프라이즈 솔루션은 또 다른 길을 제시합니다. 수많은 고려 사항이 작용하고 있어 부담을 느끼기 쉽습니다. 이 가이드에서는 클라우드 인프라 의사 결정 프로세스를 조정하는 데 도움이 되는 명확한 차이를 제공하여 경로를 조명하고자 합니다. 라이센스 유형 및 고려 사항 우선 라이센스의 복잡성을 해결하는 것으로 시작합니다: 오픈 소스 라이센스: GPL(GNU General Public License), MIT 또는 Apache License 등이 그 예입니다. 이 라이센스들은 단..

Data Lakehouse 아키텍처의 복잡성과 데이터 관리 및 분석 과제를 해결하기 위한 혁신적인 잠재력에 대해 자세히 설명합니다. 데이터 레이크하우스는 두 가지 접근 방식의 장점을 결합하여 다양한 데이터 유형을 저장, 처리 및 분석할 수 있는 통합 플랫폼을 제공합니다. 이 혁신적인 접근 방식은 오늘날의 데이터 중심 환경에서 기업이 경쟁력을 유지하는 데 필수적인 유연성, 확장성 및 고급 분석 기능을 제공합니다. 이 기사에서는 Data Lakehouse의 아키텍처와 구성 요소에 대해 자세히 살펴보고, 이 혁신적인 솔루션을 제공하는 상호 연결된 기술에 대해 살펴보겠습니다. 데이터 레이크하우스 아키텍처의 기둥 Data Lakehouse는 데이터 웨어하우스와 Data Lake의 장점을 결합한 포괄적인 데이터 관..

최근 많은 사람들이 러스트를 조사하고 있습니다. 중요한 질문을 제기합니다. "러스트가 실제로 나에게 유용한가?" 사용 사례에 적합한지 여부는 말씀드릴 수 없지만, 어디에서 유용했는지에 대한 몇 가지 예를 공유할 수 있습니다. 이 프로젝트들은 우리가 지금까지 만들어 온 것의 대표적인 샘플이며 Rust의 사용법을 엿볼 수 있습니다. 우리는 코드를 검사함으로써 당신이 우리의 작업에서 배우고 당신의 직장에서 러스트를 실험하도록 영감을 받을 수 있기를 바랍니다. 이 목록은 전체 목록이 아닙니다. 특히 GitHub의 AWS 및 AWS Lab 조직 내에서 조사해야 할 오픈 소스 프로젝트가 더 많습니다. 시스템 프로그래밍 Rust는 C 및 C++와 같은 동종 언어에서는 사용할 수 없는 메모리 안전 이점을 제공하면서 시..