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수세, ‘뉴벡터 컨테이너 보안 플랫폼’ 오픈소스로 공개 

수세가 ‘뉴벡터(NeuVector)’를 인수한 지 3개월 만에, 모든 쿠버네티스 사용자를 위해 깃허브의 아파치 2.0 라이선스에 따라 이 ‘전체 라이프사이클’ 컨테이너 보안 플랫폼을 오픈소스화했다. 한편 이 회사는 지난 2021년 10월 28일 뉴벡터를 인수한다고 발표했다.    컨테이너 런타임 보안은 쿠버네티스 클러스터를 강화하는 것부터 프로덕션 환경에 배포된 후 컨테이너 내에서 예기치 않은 동작을 지속적으로 스캔하는 것까지 임시 클라우드 네이티브 워크로드 보호를 목표로 하는 새로운 모델이다. 이러한 컨테이너 보안 니즈에 따라 딥펜스(Deepfence), 시스디그(Sysdig), 아쿠아 시큐리티(Aqua Security) 등의 (자금 지원을 받는) 스타트업은 팔로 알토 네트웍스(트위스트락(TwistLock))부터 레드햇(스택록스(StackRox)) 그리고 이제는 수세(뉴벡터)까지 이 시장을 노리는 기존 벤더와 경쟁하게 됐다.  뉴벡터는 전체 컨테이너 라이프사이클에 걸친 지속적인 취약점 검사, 엔드투엔드 런타임 보안, 포드 전반의 심층 네트워크 가시성, 컴플라이언스를 위한 컨테이터 세분화 등의 기능을 지원한다. 이제 모든 CNCF 인증 쿠버네티스 클러스터에 뉴벡터 컨테이너 이미지를 설치할 수 있다. 또 이는 수세의 자체 관리형 컨테이너 플랫폼 랜처(Rancher)와 긴밀하게 통합돼, 해당 애플리케이션 카탈로그를 통해 사용할 수 있다고 회사 측은 설명했다.  랜처 공동 설립자이자 현재 수세의 엔지니어링 및 혁신 부문 사장인 셍 리앙은 공식 블로그를 통해 “이 움직임이 쿠버네티스 보안에서 생태계 혁신을 주도하는 데 도움이 될 것이다”라고 밝혔다. 이어서 “독점 기술을 완전히 오픈소스화하는 작업은 수세의 오픈소스 문화 그리고 파트너 및 고객에게 개방적이고 상호 운용 가능하며 혁신적인 솔루션을 제공하겠다는 (수세의) 약속을 입증하는 것”이라고 그는 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr

수세 오픈소스 뉴벡터 컨테이너 컨테이너 보안 쿠버네티스 깃허브 아파치

5일 전

수세가 ‘뉴벡터(NeuVector)’를 인수한 지 3개월 만에, 모든 쿠버네티스 사용자를 위해 깃허브의 아파치 2.0 라이선스에 따라 이 ‘전체 라이프사이클’ 컨테이너 보안 플랫폼을 오픈소스화했다. 한편 이 회사는 지난 2021년 10월 28일 뉴벡터를 인수한다고 발표했다.    컨테이너 런타임 보안은 쿠버네티스 클러스터를 강화하는 것부터 프로덕션 환경에 배포된 후 컨테이너 내에서 예기치 않은 동작을 지속적으로 스캔하는 것까지 임시 클라우드 네이티브 워크로드 보호를 목표로 하는 새로운 모델이다. 이러한 컨테이너 보안 니즈에 따라 딥펜스(Deepfence), 시스디그(Sysdig), 아쿠아 시큐리티(Aqua Security) 등의 (자금 지원을 받는) 스타트업은 팔로 알토 네트웍스(트위스트락(TwistLock))부터 레드햇(스택록스(StackRox)) 그리고 이제는 수세(뉴벡터)까지 이 시장을 노리는 기존 벤더와 경쟁하게 됐다.  뉴벡터는 전체 컨테이너 라이프사이클에 걸친 지속적인 취약점 검사, 엔드투엔드 런타임 보안, 포드 전반의 심층 네트워크 가시성, 컴플라이언스를 위한 컨테이터 세분화 등의 기능을 지원한다. 이제 모든 CNCF 인증 쿠버네티스 클러스터에 뉴벡터 컨테이너 이미지를 설치할 수 있다. 또 이는 수세의 자체 관리형 컨테이너 플랫폼 랜처(Rancher)와 긴밀하게 통합돼, 해당 애플리케이션 카탈로그를 통해 사용할 수 있다고 회사 측은 설명했다.  랜처 공동 설립자이자 현재 수세의 엔지니어링 및 혁신 부문 사장인 셍 리앙은 공식 블로그를 통해 “이 움직임이 쿠버네티스 보안에서 생태계 혁신을 주도하는 데 도움이 될 것이다”라고 밝혔다. 이어서 “독점 기술을 완전히 오픈소스화하는 작업은 수세의 오픈소스 문화 그리고 파트너 및 고객에게 개방적이고 상호 운용 가능하며 혁신적인 솔루션을 제공하겠다는 (수세의) 약속을 입증하는 것”이라고 그는 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr

5일 전

큐브리드, 큐브리드 11 신제품 출시 및 아파치 라이선스 변경

큐브리드가 자사의 DBMS 신제품 ‘큐브리드 11’을 출시했다고 밝혔다. 이번 신제품은 성능 향상, 새로운 기능 추가, 보안 및 편의성 강화 등을 중심으로 업그레이드됐으며, 소프트웨어 라이선스도 GPL에서 아파치 라이선스 2.0으로 변경됐다. 회사에 따르면 큐브리드 11 버전은 데이터 암호화와 패킷 암호화를 제공해 보안이 강화됐다. 테이블 기반의 암호화 기능인 TDE(Transparent Data Encryption)와 드라이버와 서버 사이의 패킷 암호화를 지원해 비정상적으로 데이터가 유출되는 것을 방지한다. 속도 향상을 위해 조인 질의에서 해시 스캔(Hash Scan)을 지원해 인덱스 스캔을 할 수 없던 조인 질의 성능을 최대 10배 개선했고, 힌트를 통해 검색 질의의 결과 캐시를 지원해 데이터 변경이 적으면서, 질의가 복잡한 워크로드의 성능을 높였다고 업체 측은 설명했다.  관리자 생산성을 위한 신규 기능이 추가됐다. 고가용성(HA) 환경에서 힌트를 통해 구문 기반의 복제를 지원하여 대량의 데이터를 삭제, 수정 시 복제 시간을 개선하고, 자바 저장 프로시저(Java SP) 서버를 DB서버로부터 분리해 자바 저장 프로시저 서버의 구동/정지에 따른 DB 서버의 영향도를 최소화했다. 또한 데이터 정의 언어(DDL: Data Definition Language) 감사 기능을 제공해, DDL의 변경 사항을 추적할 수 있다. 이 밖에 RVC(Row Value Constructor) 및 REGEXP 함수 등 유용한 SQL을 확장했다.  큐브리드 정병주 대표는 “이번 신제품은 기능 및 성능 면에서의 개선과 더불어 아파치 라이선스 2.0 변경을 통해 외부 참여자들이 아무런 제약조건 없이 큐브리드 소스코드를 활용할 수 있도록 라이선스 개방성을 확대했다”라며, “큐브리드는 향후에도 오픈소스의 철학과 가치를 기반으로 비즈니스를 전개할 계획”이라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

큐브리드 아파치 보안

2021.01.28

큐브리드가 자사의 DBMS 신제품 ‘큐브리드 11’을 출시했다고 밝혔다. 이번 신제품은 성능 향상, 새로운 기능 추가, 보안 및 편의성 강화 등을 중심으로 업그레이드됐으며, 소프트웨어 라이선스도 GPL에서 아파치 라이선스 2.0으로 변경됐다. 회사에 따르면 큐브리드 11 버전은 데이터 암호화와 패킷 암호화를 제공해 보안이 강화됐다. 테이블 기반의 암호화 기능인 TDE(Transparent Data Encryption)와 드라이버와 서버 사이의 패킷 암호화를 지원해 비정상적으로 데이터가 유출되는 것을 방지한다. 속도 향상을 위해 조인 질의에서 해시 스캔(Hash Scan)을 지원해 인덱스 스캔을 할 수 없던 조인 질의 성능을 최대 10배 개선했고, 힌트를 통해 검색 질의의 결과 캐시를 지원해 데이터 변경이 적으면서, 질의가 복잡한 워크로드의 성능을 높였다고 업체 측은 설명했다.  관리자 생산성을 위한 신규 기능이 추가됐다. 고가용성(HA) 환경에서 힌트를 통해 구문 기반의 복제를 지원하여 대량의 데이터를 삭제, 수정 시 복제 시간을 개선하고, 자바 저장 프로시저(Java SP) 서버를 DB서버로부터 분리해 자바 저장 프로시저 서버의 구동/정지에 따른 DB 서버의 영향도를 최소화했다. 또한 데이터 정의 언어(DDL: Data Definition Language) 감사 기능을 제공해, DDL의 변경 사항을 추적할 수 있다. 이 밖에 RVC(Row Value Constructor) 및 REGEXP 함수 등 유용한 SQL을 확장했다.  큐브리드 정병주 대표는 “이번 신제품은 기능 및 성능 면에서의 개선과 더불어 아파치 라이선스 2.0 변경을 통해 외부 참여자들이 아무런 제약조건 없이 큐브리드 소스코드를 활용할 수 있도록 라이선스 개방성을 확대했다”라며, “큐브리드는 향후에도 오픈소스의 철학과 가치를 기반으로 비즈니스를 전개할 계획”이라고 말했다. ciokr@idg.co.kr

2021.01.28

빠른 확장이 필요한 애플리케이션을 구축하는 6가지 팁

코로나19와 팬데믹이 지역사회와 경제를 계속해서 강타하는 가운데, 전자상거래와 물류, 온라인 학습, 식품 배송, 온라인 비즈니스 협업을 비롯한 다양한 분야의 많은 기업이 제품과 서비스의 막대한 수요 증가를 경험하고 있다. 모임 금지와 격리 조치에 따른 사용 패턴의 변화로 온라인 비즈니스가 급성장하면서 애플리케이션이 한계를 넘어 사용되고, 결과적으로 중단, 지연이 발생해 고객이 불편을 겪는 경우도 증가하고 있다.   회사의 비즈니스와 애플리케이션 부하가 대폭 증가할 때 어떻게 대처해야 할까? 막대한 비용 투자 없이 애플리케이션의 성능과 확장성을 신속하게 높여 쾌적한 고객 경험을 보장하려면 어떻게 해야 할까? 빠르게 확장되어야 하는 애플리케이션에 즉시 적용할 수 있는 6가지 팁을 소개한다.   팁 1 : 전체 문제 이해 문제의 일부분만 해결해서는 원하는 결과를 달성하기 어렵다. 다음 요소를 모두 고려해야 한다.   기술 문제 – 부하 하의 애플리케이션 성능과 사용자가 경험하는 성능을 좌우하는 요소는 지연과 동시성의 상호 작용이다. 지연은 특정 작업에 필요한 시간, 예를 들어 웹사이트가 사용자 요청에 응답하는 데 소요되는 시간이다. 동시성은 시스템이 처리할 수 있는 동시 요청의 수다. 동시성이 확장되지 않으면 수요가 급증할 때 시스템이 수신하는 모든 요청에 즉시 응답할 수 없으므로 지연이 증가하게 된다. 몇 분의 1초였던 응답 시간이 몇 초 또는 그 이상으로 늘어나면서 고객 경험의 질이 저하되고, 아예 모든 요청에 응답하지 못하는 상황까지 발생할 수 있다. 따라서 단일 요청에 대해 낮은 지연을 확보하는 것도 중요하지만 그것만으로는 동시성 급증으로 인해 발생하는 문제를 제대로 해결할 수 없다. 필요한 응답 시간을 유지하면서 동시 사용자의 수를 확장할 방법을 찾아야 한다. 또한 여러 클라우드 제공업체와 온프레미스 서버에 걸쳐 분산될 수 있는 하이브리드 환경 전반으로 단절 없이 애플리케이션 확장이 가능해야 한다.   타이밍 – 완전한...

아파치 아파치이그나이트 쿠버네티스

2020.08.24

코로나19와 팬데믹이 지역사회와 경제를 계속해서 강타하는 가운데, 전자상거래와 물류, 온라인 학습, 식품 배송, 온라인 비즈니스 협업을 비롯한 다양한 분야의 많은 기업이 제품과 서비스의 막대한 수요 증가를 경험하고 있다. 모임 금지와 격리 조치에 따른 사용 패턴의 변화로 온라인 비즈니스가 급성장하면서 애플리케이션이 한계를 넘어 사용되고, 결과적으로 중단, 지연이 발생해 고객이 불편을 겪는 경우도 증가하고 있다.   회사의 비즈니스와 애플리케이션 부하가 대폭 증가할 때 어떻게 대처해야 할까? 막대한 비용 투자 없이 애플리케이션의 성능과 확장성을 신속하게 높여 쾌적한 고객 경험을 보장하려면 어떻게 해야 할까? 빠르게 확장되어야 하는 애플리케이션에 즉시 적용할 수 있는 6가지 팁을 소개한다.   팁 1 : 전체 문제 이해 문제의 일부분만 해결해서는 원하는 결과를 달성하기 어렵다. 다음 요소를 모두 고려해야 한다.   기술 문제 – 부하 하의 애플리케이션 성능과 사용자가 경험하는 성능을 좌우하는 요소는 지연과 동시성의 상호 작용이다. 지연은 특정 작업에 필요한 시간, 예를 들어 웹사이트가 사용자 요청에 응답하는 데 소요되는 시간이다. 동시성은 시스템이 처리할 수 있는 동시 요청의 수다. 동시성이 확장되지 않으면 수요가 급증할 때 시스템이 수신하는 모든 요청에 즉시 응답할 수 없으므로 지연이 증가하게 된다. 몇 분의 1초였던 응답 시간이 몇 초 또는 그 이상으로 늘어나면서 고객 경험의 질이 저하되고, 아예 모든 요청에 응답하지 못하는 상황까지 발생할 수 있다. 따라서 단일 요청에 대해 낮은 지연을 확보하는 것도 중요하지만 그것만으로는 동시성 급증으로 인해 발생하는 문제를 제대로 해결할 수 없다. 필요한 응답 시간을 유지하면서 동시 사용자의 수를 확장할 방법을 찾아야 한다. 또한 여러 클라우드 제공업체와 온프레미스 서버에 걸쳐 분산될 수 있는 하이브리드 환경 전반으로 단절 없이 애플리케이션 확장이 가능해야 한다.   타이밍 – 완전한...

2020.08.24

퍼펫 데브옵스, 모듈 지원 및 패치 자동화 기능 추가

데브옵스 소프트웨어 업체 퍼펫이 ‘퍼펫 엔터프라이즈 인프라 자동화 플랫폼’을 업데이트했다고 발표했다. 사전 구축된 모듈에 대한 액세스 및 패치 자동화 등이 이번 업데이트의 주요 특징이다.    회사에 따르면 이번 여름 릴리즈(버전 2019.8 LTS)는 사용자가 ‘퍼펫 카탈로그(Puppet Forge)’에 있는 수 천개의 오픈소스 및 퍼펫 모듈을 사용하여, 작업 묶음을 뜻하는 ‘플랜(Plan)’을 관리할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 사용자는 퍼펫 엔터프라이즈 콘솔에서 단일 명령으로 일련의 작업을 실행할 수 있다. 즉 선언형 모델 기반 자동화와 필수 작업을 믹싱하고 매칭하면서 더 광범위한 인프라 사용 사례로 자동화를 확장할 수 있게 됐다고 퍼펫은 전했다.  이제 퍼펫은 ‘퍼펫 볼트 오케스트레이션 툴(Puppet Bolt orchestration tool)’과 ‘퍼펫 카탈로그(Puppet Forge)’ 콘텐츠부터 오케스트레이션 워크플로우에 이르는 신속한 경로를 지원하여 지속적인 자동화를 제공한다. 예를 들면 애플리케이션 릴리즈를 위한 인프라 준비에는 로드밸런서(Load Balancer) 드레이닝, 아파치 HTTP 서버 프로비저닝을 위한 VM웨어 호출, 패치 업데이트, 데이터베이스 구성 등이 포함된다.  또한 이번 업데이트에는 윈도우 및 리눅스 시스템을 위한 패치 자동화 콘텐츠가 포함됐다. 이를 통해 컴플라이언스와 보안은 물론 사용자 경험을 개선한다는 게 회사 측의 설명이다. 패치 프로세스의 표준화와 확장을 지원하는 OS 패치 서비스도 함께 제공된다. 퍼펫 데모는 공식 사이트에서 사용해볼 수 있다. ciokr@idg.co.kr

데브옵스 퍼펫 모듈 패치 자동화 오픈소스 로드밸런서 아파치 VM웨어 데이터베이스 윈도우 리눅스 패치 자동화 사용자 경험 보안 컴플라이언스

2020.07.23

데브옵스 소프트웨어 업체 퍼펫이 ‘퍼펫 엔터프라이즈 인프라 자동화 플랫폼’을 업데이트했다고 발표했다. 사전 구축된 모듈에 대한 액세스 및 패치 자동화 등이 이번 업데이트의 주요 특징이다.    회사에 따르면 이번 여름 릴리즈(버전 2019.8 LTS)는 사용자가 ‘퍼펫 카탈로그(Puppet Forge)’에 있는 수 천개의 오픈소스 및 퍼펫 모듈을 사용하여, 작업 묶음을 뜻하는 ‘플랜(Plan)’을 관리할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 사용자는 퍼펫 엔터프라이즈 콘솔에서 단일 명령으로 일련의 작업을 실행할 수 있다. 즉 선언형 모델 기반 자동화와 필수 작업을 믹싱하고 매칭하면서 더 광범위한 인프라 사용 사례로 자동화를 확장할 수 있게 됐다고 퍼펫은 전했다.  이제 퍼펫은 ‘퍼펫 볼트 오케스트레이션 툴(Puppet Bolt orchestration tool)’과 ‘퍼펫 카탈로그(Puppet Forge)’ 콘텐츠부터 오케스트레이션 워크플로우에 이르는 신속한 경로를 지원하여 지속적인 자동화를 제공한다. 예를 들면 애플리케이션 릴리즈를 위한 인프라 준비에는 로드밸런서(Load Balancer) 드레이닝, 아파치 HTTP 서버 프로비저닝을 위한 VM웨어 호출, 패치 업데이트, 데이터베이스 구성 등이 포함된다.  또한 이번 업데이트에는 윈도우 및 리눅스 시스템을 위한 패치 자동화 콘텐츠가 포함됐다. 이를 통해 컴플라이언스와 보안은 물론 사용자 경험을 개선한다는 게 회사 측의 설명이다. 패치 프로세스의 표준화와 확장을 지원하는 OS 패치 서비스도 함께 제공된다. 퍼펫 데모는 공식 사이트에서 사용해볼 수 있다. ciokr@idg.co.kr

2020.07.23

만반의 ‘혁신’ 준비 마쳤다’··· NLP에 주목할 이유

고객 대면 챗봇을 서비스하고, 계약서를 검토하며, 회의 내용을 분석하는 것까지 이제 ‘자연어 처리(NLP)’는 비즈니스를 '변혁'할 수 있는 만반의 준비를 마쳤다.  최근 ‘자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)’ 기술이 더 정확해지고, 더 널리 보급되고 있다. 이는 음성 및 텍스트 기능으로 주류 기술을 강화하고 있다. 이를테면 이메일을 자연스러운 음성으로 읽어주거나 엑셀에서 스프레드시트 데이터에 관한 질문을 입력하면 자동 생성 차트와 피벗테이블 형태로 답을 받는 것이다.    사전 설정한 주제로만 제공되던 고객 지원 챗봇도 개선되고 있다. 이제 정성적, 반구조적, 비정형 데이터 처리로 옮겨갈 수 있는 잠재력을 갖추게 된 것이다. 즉, NLP 기술을 바탕으로 데이터로부터 지식을 발견(knowledge mining)하게 됨으로써 기업의 프로세스, 자산, 부채 등에 숨겨진 유용한 데이터를 파악해 더 나은 워크플로우를 생성하고 실시간 정보를 얻을 수 있다.  에이펙스애널리틱스(apexanalytix)의 응용 및 고급 기술 부문 수석부사장 월트 크리스틱에 따르면 NLP는 단어를 가장 단순한 형태로 분해하고 이들 사이의 패턴, 규칙, 관계를 찾아낸다. 그는 “컴퓨터 알고리즘으로 문어와 구어를 분석하고 해석하기 때문에 시스템이 인간의 언어를 배우고 이해할 수 있다”라고 말했다.  오늘날 NLP는 번역과 언어 생성(요약, 주석 등)부터 분류 및 클러스터링, 감정 분석, 기타 정보 추출에 이르기까지 다양하게 활용되고 있다. 가장 간단한 형태의 NLP는 이미 널리 사용되고 있다고 크리스틱은 전했다. 이를테면 맞춤법 검사, 이메일 및 메시지 응답 추천, 시리(Siri)와 같은 가상 비서 등이다. 이들은 챗봇과 마찬가지로 NLP를 사용한다. 그는 “텍스트 데이터 및 비관련 데이터 소스의 의미를 분석하고 추출하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 특히 의료와 생명과학 시장이 그렇다”라고 말했...

NLP 자연어 처리 인공지능 챗봇 데이터 데이터 분석 애널리틱스 이메일 엑셀 스프레드시트 마이크로소프트 IBM 왓슨 파이썬 아파치 튜링 다크 데이터 화상회의

2020.07.21

고객 대면 챗봇을 서비스하고, 계약서를 검토하며, 회의 내용을 분석하는 것까지 이제 ‘자연어 처리(NLP)’는 비즈니스를 '변혁'할 수 있는 만반의 준비를 마쳤다.  최근 ‘자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)’ 기술이 더 정확해지고, 더 널리 보급되고 있다. 이는 음성 및 텍스트 기능으로 주류 기술을 강화하고 있다. 이를테면 이메일을 자연스러운 음성으로 읽어주거나 엑셀에서 스프레드시트 데이터에 관한 질문을 입력하면 자동 생성 차트와 피벗테이블 형태로 답을 받는 것이다.    사전 설정한 주제로만 제공되던 고객 지원 챗봇도 개선되고 있다. 이제 정성적, 반구조적, 비정형 데이터 처리로 옮겨갈 수 있는 잠재력을 갖추게 된 것이다. 즉, NLP 기술을 바탕으로 데이터로부터 지식을 발견(knowledge mining)하게 됨으로써 기업의 프로세스, 자산, 부채 등에 숨겨진 유용한 데이터를 파악해 더 나은 워크플로우를 생성하고 실시간 정보를 얻을 수 있다.  에이펙스애널리틱스(apexanalytix)의 응용 및 고급 기술 부문 수석부사장 월트 크리스틱에 따르면 NLP는 단어를 가장 단순한 형태로 분해하고 이들 사이의 패턴, 규칙, 관계를 찾아낸다. 그는 “컴퓨터 알고리즘으로 문어와 구어를 분석하고 해석하기 때문에 시스템이 인간의 언어를 배우고 이해할 수 있다”라고 말했다.  오늘날 NLP는 번역과 언어 생성(요약, 주석 등)부터 분류 및 클러스터링, 감정 분석, 기타 정보 추출에 이르기까지 다양하게 활용되고 있다. 가장 간단한 형태의 NLP는 이미 널리 사용되고 있다고 크리스틱은 전했다. 이를테면 맞춤법 검사, 이메일 및 메시지 응답 추천, 시리(Siri)와 같은 가상 비서 등이다. 이들은 챗봇과 마찬가지로 NLP를 사용한다. 그는 “텍스트 데이터 및 비관련 데이터 소스의 의미를 분석하고 추출하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 특히 의료와 생명과학 시장이 그렇다”라고 말했...

2020.07.21

'아이패드에서도 프로그램 짠다' 학습용 앱 15선

코딩 기술 수요가 높아짐에 따라 개발자가 집에서나 이동 중에도 새로운 기술을 배울 수 있는 프로그래밍 앱의 가용성이 증가했다. 애플의 앱스토어에는 아이패드와 모바일 기기에서 접근할 수 있는 다양한 애플리케이션이 있으며, 그중에서도 개발자가 사용해 볼 만한 앱을 소개한다. 1. 솔로런 솔로런(Sololearn)은 iOS와 안드로이드용 무료 코딩 앱으로 파이썬 3, C++, 자바, 기타 프로그래밍 표준 과정을 제공한다. 여기에는 사용자가 실제 코드를 테스트하고 결과를 볼 수 있는 '코드 놀이터' 기능도 있다. 모바일 코드 학습 기능은 사람들이 어디서나 이동 중에도 학습하고 프로그래밍 기술에 접근할 수 있음을 의미한다. 2. 엔키 엔키(Enki)는 사용자가 전문가로부터 코드의 기본을 배울 수 있는 온라인 멘토링 기능을 제공하는 프로그래밍 앱이다. 사람들의 개념적 지식을 테스트하기 위해 플래시 카드를 사용하여 학습 도구 역할을 하는 '공간 반복' 기능도 있다. 엔키는 iOS와 안드로이드에서 무료로 제공된다. 3. 코다 원래 맥 편집기인 코다(Coda)는 이제 아이폰과 아이패드 텍스트 편집기도 제공한다. 다른 언어 중에서 아파치, C, HTML, 고, CSS, PHP, 펄(Perl), 파이썬, 자바스크립트에 대한 구문 강조를 지원한다. 코다에는 로컬 및 원격 파일 관리, 다양한 원격 프로토콜(예 : SFTP, 웹DAV, 아마존 S3, 드림오브젝트(DreamObjects)) 및 일반적으로 사용되는 코드 비트를 저장하고 반복하는 방법인 '클립(Clips)'도 포함된다. 맥용 코드와 함께 에어프리뷰(AirPreview)를 사용해 데스크톱에서 코딩을 풀 수도 있다. 4. 프로그래밍 허브 프로그래밍 허브(Programming Hub)는 유용한 앱으로 파이썬, 어셈블리(Assembly), HTML, VB.NET, C, C++, C#(C Sharp), 자바스크립트, PHP 또는 자바 프로그래밍 작업을 하는 학습자와 숙련된 개발자 모두 사용할 수 있다....

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2020.05.26

코딩 기술 수요가 높아짐에 따라 개발자가 집에서나 이동 중에도 새로운 기술을 배울 수 있는 프로그래밍 앱의 가용성이 증가했다. 애플의 앱스토어에는 아이패드와 모바일 기기에서 접근할 수 있는 다양한 애플리케이션이 있으며, 그중에서도 개발자가 사용해 볼 만한 앱을 소개한다. 1. 솔로런 솔로런(Sololearn)은 iOS와 안드로이드용 무료 코딩 앱으로 파이썬 3, C++, 자바, 기타 프로그래밍 표준 과정을 제공한다. 여기에는 사용자가 실제 코드를 테스트하고 결과를 볼 수 있는 '코드 놀이터' 기능도 있다. 모바일 코드 학습 기능은 사람들이 어디서나 이동 중에도 학습하고 프로그래밍 기술에 접근할 수 있음을 의미한다. 2. 엔키 엔키(Enki)는 사용자가 전문가로부터 코드의 기본을 배울 수 있는 온라인 멘토링 기능을 제공하는 프로그래밍 앱이다. 사람들의 개념적 지식을 테스트하기 위해 플래시 카드를 사용하여 학습 도구 역할을 하는 '공간 반복' 기능도 있다. 엔키는 iOS와 안드로이드에서 무료로 제공된다. 3. 코다 원래 맥 편집기인 코다(Coda)는 이제 아이폰과 아이패드 텍스트 편집기도 제공한다. 다른 언어 중에서 아파치, C, HTML, 고, CSS, PHP, 펄(Perl), 파이썬, 자바스크립트에 대한 구문 강조를 지원한다. 코다에는 로컬 및 원격 파일 관리, 다양한 원격 프로토콜(예 : SFTP, 웹DAV, 아마존 S3, 드림오브젝트(DreamObjects)) 및 일반적으로 사용되는 코드 비트를 저장하고 반복하는 방법인 '클립(Clips)'도 포함된다. 맥용 코드와 함께 에어프리뷰(AirPreview)를 사용해 데스크톱에서 코딩을 풀 수도 있다. 4. 프로그래밍 허브 프로그래밍 허브(Programming Hub)는 유용한 앱으로 파이썬, 어셈블리(Assembly), HTML, VB.NET, C, C++, C#(C Sharp), 자바스크립트, PHP 또는 자바 프로그래밍 작업을 하는 학습자와 숙련된 개발자 모두 사용할 수 있다....

2020.05.26

아파치 3.0, 머신러닝 위해 엔비디아 GPU 지원한다

인메모리 빅데이터 처리 프레임워크인 아파치 스파크(Apache Spark)가 엔비디아 래피즈(RAPIDS)를 기반으로 GPU 가속화를 지원할 예정이다. 아파치 스파크가 곧 공개될 3.0 버전에서 네이티브 GPU 가속화를 지원한다. 무엇보다도 현재 스파크 애플리케이션들을 수정하지 않고도 GPU 가속화를 적용할 수 있다. 기존 스파크 API가 모두 그대로 작동한다.    엔비디아가 제공하는 GPU 가속화는 추출·변환·적재(Extract·transform·load, ETL)부터 머신러닝 학습이나 추론까지 스파크 애플리케이션의 파이프라인 전반의 성능을 개선하도록 설계됐다. 이는 엔비디아 래피즈(RAPIDS) 스위트를 기반으로 한다. 래피즈는 GPU 가속화를 지원하는 데이터 사이언스 라이브러리다.  스파크 3.0의 성능 향상이 GPU 가속화만으로 이뤄지는 것은 아니다. 스파크 3.0은 GPU를 오가는 데이터 이동을 최소화해 성능을 개선했다. 클러스터 간 데이터 이동이 필요한 경우 유니파이드 커뮤니케이션 X(Unified Communication X) 프레임워크를 활용해 특정 GPU 메모리 블록의 데이터를 다른 블록으로 직접 이동시켜 오버헤드를 최소화한다. 엔비디아에 따르면 데이터브릭스(Databricks) 플랫폼에서 실행되는 아파치 3.0의 프리뷰 버전은 GPU 가속 기능을 사용할 때 7배의 성능 향상을 보였다. 단 워크로드와 데이터세트에 대한 세부 정보는 공개되지 않았다.  아파치 3.0의 정식 출시 일자는 아직 확정되지 않았다. 현재 아파치 스파크 프로젝트 웹사이트에서 프리뷰 버전을 다운로드받을 수 있다. ciokr@idg.co.kr

아파치 아파치스파크 아파치3.0 인메모리 엔비디아 래피즈 GPU 머신러닝 빅데이터

2020.05.19

인메모리 빅데이터 처리 프레임워크인 아파치 스파크(Apache Spark)가 엔비디아 래피즈(RAPIDS)를 기반으로 GPU 가속화를 지원할 예정이다. 아파치 스파크가 곧 공개될 3.0 버전에서 네이티브 GPU 가속화를 지원한다. 무엇보다도 현재 스파크 애플리케이션들을 수정하지 않고도 GPU 가속화를 적용할 수 있다. 기존 스파크 API가 모두 그대로 작동한다.    엔비디아가 제공하는 GPU 가속화는 추출·변환·적재(Extract·transform·load, ETL)부터 머신러닝 학습이나 추론까지 스파크 애플리케이션의 파이프라인 전반의 성능을 개선하도록 설계됐다. 이는 엔비디아 래피즈(RAPIDS) 스위트를 기반으로 한다. 래피즈는 GPU 가속화를 지원하는 데이터 사이언스 라이브러리다.  스파크 3.0의 성능 향상이 GPU 가속화만으로 이뤄지는 것은 아니다. 스파크 3.0은 GPU를 오가는 데이터 이동을 최소화해 성능을 개선했다. 클러스터 간 데이터 이동이 필요한 경우 유니파이드 커뮤니케이션 X(Unified Communication X) 프레임워크를 활용해 특정 GPU 메모리 블록의 데이터를 다른 블록으로 직접 이동시켜 오버헤드를 최소화한다. 엔비디아에 따르면 데이터브릭스(Databricks) 플랫폼에서 실행되는 아파치 3.0의 프리뷰 버전은 GPU 가속 기능을 사용할 때 7배의 성능 향상을 보였다. 단 워크로드와 데이터세트에 대한 세부 정보는 공개되지 않았다.  아파치 3.0의 정식 출시 일자는 아직 확정되지 않았다. 현재 아파치 스파크 프로젝트 웹사이트에서 프리뷰 버전을 다운로드받을 수 있다. ciokr@idg.co.kr

2020.05.19

'하둡을 제압한 빅데이터 플랫폼'··· 아파치 스파크란?

아파치 스파크(Apache Spark)는 매우 큰 데이터 집합을 대상으로 빠르게 처리 작업을 수행하는 한편, 단독으로 또는 다른 분산 컴퓨팅 툴과 조율해 여러 컴퓨터로 데이터 처리 작업을 분산할 수 있는 데이터 처리 프레임워크다. 거대한 데이터 스토어를 탐색하면서 작업하기 위해 막대한 컴퓨팅 성능을 모아야 하는 빅데이터와 머신러닝 분야에서 이 2가지 특성은 문을 여는 열쇠라고 할 수 있다. 스파크는 또한 분산 컴퓨팅과 빅데이터 처리의 힘든 작업 대부분을 추상화하는, 사용하기 쉬운 API를 통해 개발자들이 짊어지는 부담을 일부 덜어주는 역할도 한다. 아파치 스파크는 2009년 U.C. 버클리의 AMP랩(AMPLab)에서 소소하게 시작됐으나 지금은 세계에서 가장 중요한 빅데이터 분산 처리 프레임워크 가운데 하나다. 스파크는 다양한 방식으로 배포가 가능하며 자바(Java), 스칼라(Scala), 파이썬(Python), R 프로그래밍 언어를 위한 네이티브 바인딩을 제공하고 SQL, 스트리밍 데이터, 머신러닝, 그래프 프로세싱을 지원한다. 은행, 통신업체, 게임 회사, 정부를 비롯해 애플, 페이스북, IBM, 마이크로소프트와 같은 주요 기술 대기업도 모두 아파치 스파크를 사용한다. 아파치 스파크 아키텍처 아파치 스파크의 구성 요소는 크게 드라이버(driver)와 이그제큐터(executor) 2가지다. 드라이버는 사용자의 코드를 여러 작업자 노드로 배분할 수 있는 여러 작업으로 변환하고 이그제큐터는 이런 노드에서 실행되면서 할당된 작업을 실행한다. 그리고 이 둘을 중재하기 위한 클러스터 관리자가 필요하다. 스파크는 기본적으로 클러스터의 각 머신에 JVM과 아파치 스파크 프레임워크만 있으면 되는 독립형 클러스터 코드로 실행이 가능하다. 그러나 작업자를 자동으로 할당하기 위해 더 강력한 리소스 또는 클러스터 관리 시스템을 활용하고자 하는 경우가 많다. 엔터프라이즈에서는 이를 위해 보통 하둡 얀(Hadoop YARN)에서 실행하지만 아파치 메소스(Mesos), 쿠버네티...

아파치 하둡 스파크

2020.03.23

아파치 스파크(Apache Spark)는 매우 큰 데이터 집합을 대상으로 빠르게 처리 작업을 수행하는 한편, 단독으로 또는 다른 분산 컴퓨팅 툴과 조율해 여러 컴퓨터로 데이터 처리 작업을 분산할 수 있는 데이터 처리 프레임워크다. 거대한 데이터 스토어를 탐색하면서 작업하기 위해 막대한 컴퓨팅 성능을 모아야 하는 빅데이터와 머신러닝 분야에서 이 2가지 특성은 문을 여는 열쇠라고 할 수 있다. 스파크는 또한 분산 컴퓨팅과 빅데이터 처리의 힘든 작업 대부분을 추상화하는, 사용하기 쉬운 API를 통해 개발자들이 짊어지는 부담을 일부 덜어주는 역할도 한다. 아파치 스파크는 2009년 U.C. 버클리의 AMP랩(AMPLab)에서 소소하게 시작됐으나 지금은 세계에서 가장 중요한 빅데이터 분산 처리 프레임워크 가운데 하나다. 스파크는 다양한 방식으로 배포가 가능하며 자바(Java), 스칼라(Scala), 파이썬(Python), R 프로그래밍 언어를 위한 네이티브 바인딩을 제공하고 SQL, 스트리밍 데이터, 머신러닝, 그래프 프로세싱을 지원한다. 은행, 통신업체, 게임 회사, 정부를 비롯해 애플, 페이스북, IBM, 마이크로소프트와 같은 주요 기술 대기업도 모두 아파치 스파크를 사용한다. 아파치 스파크 아키텍처 아파치 스파크의 구성 요소는 크게 드라이버(driver)와 이그제큐터(executor) 2가지다. 드라이버는 사용자의 코드를 여러 작업자 노드로 배분할 수 있는 여러 작업으로 변환하고 이그제큐터는 이런 노드에서 실행되면서 할당된 작업을 실행한다. 그리고 이 둘을 중재하기 위한 클러스터 관리자가 필요하다. 스파크는 기본적으로 클러스터의 각 머신에 JVM과 아파치 스파크 프레임워크만 있으면 되는 독립형 클러스터 코드로 실행이 가능하다. 그러나 작업자를 자동으로 할당하기 위해 더 강력한 리소스 또는 클러스터 관리 시스템을 활용하고자 하는 경우가 많다. 엔터프라이즈에서는 이를 위해 보통 하둡 얀(Hadoop YARN)에서 실행하지만 아파치 메소스(Mesos), 쿠버네티...

2020.03.23

최고의 데이터 관리 숙제는 '보안' <451 리서치>

451 리서치가 데이터 관리 전문가를 대상으로 한 조사에 따르면, 데이터양이 늘어나면서 보안이 가장 큰 골칫거리가 됐다.    기업들은 점점 더 많은 양의 데이터를 수집하고 분석해 서비스와 의사 결정을 개선하고 있다. 그러나 새로운 조사에 따르면 조직 내부의 데이터 관리 자동화에는 여러 가지 문제가 있으며 그 가운데 보안은 가장 중요한 문제로 간주됐다. 데이터옵스(DataOps)라고도 하는 데이터 관리 자동화는 데이터의 수집, 저장, 접근, 분석을 단순화하여 민첩하고 데이터 중심의 비즈니스 의사 결정과 제품 개발을 가능하게 하는 여러 기술과 프로세스의 사용을 뜻한다. 문제는 보안을 고려한 전략을 수립하지 않으면 재무적 손실을 초래하고 명성에 부정적인 영향을 줄 수 있는 심각한 데이터 유출 사고가 발생할 위험이 있다는 데 있다. 지난 수년 동안 많은 대기업은 해킹이 아니라 아마존 S3 버킷, 엘라스틱서치 노드, 몽고DB 데이터베이스, 하둡 배포 등 다양한 데이터 관련 기술을 보호하지 못한 탓에 데이터 유출을 경험했다. 최근 발표된 451 리서치 조사에 따르면 응답자의 2/3는 데이터 관리와 관련하여 보안과 규정 준수를 가장 큰 과제로 꼽았다. 그다음은 데이터 품질, 분산 데이터 관리, 내부 데이터 접근, 데이터 파이프라인 신뢰성과 관련된 문제가 지목됐다. 데이터 프라이버시 관련 컴플라이언스 요건 이해도 응답자의 40%가 지목한 해결 과제였다. 이 설문조사에는 임직원 수 1,000명 이상으로 최소 2페타바이트의 관리 데이터를 보유하고 있으며 조직의 데이터 관리 전략을 잘 이해하고 있는 미국 기반 조직에 속한 150명이 참여했다. 또한 이들은 은행, 의료, 기술, 제조, 소매업, 정부, 보험, 통신 등 다양한 산업에 속해 있다. 응답자의 약 1/5은 데이터옵스가 이미 기업 문화로 자리잡았다고 생각했고, 37%는 다양한 부서에서 데이터옵스를 수용하는 과정에 있으며, 34%는 데이터옵스 전략을 정립하고 있다고 밝혔다.  데이터가 ...

CSO DataOps 데이터옵스 451 리서치 스파크 몽고DB 하둡 아파치 데이터베이스 설문조사 데이터 관리 자동화

2019.02.08

451 리서치가 데이터 관리 전문가를 대상으로 한 조사에 따르면, 데이터양이 늘어나면서 보안이 가장 큰 골칫거리가 됐다.    기업들은 점점 더 많은 양의 데이터를 수집하고 분석해 서비스와 의사 결정을 개선하고 있다. 그러나 새로운 조사에 따르면 조직 내부의 데이터 관리 자동화에는 여러 가지 문제가 있으며 그 가운데 보안은 가장 중요한 문제로 간주됐다. 데이터옵스(DataOps)라고도 하는 데이터 관리 자동화는 데이터의 수집, 저장, 접근, 분석을 단순화하여 민첩하고 데이터 중심의 비즈니스 의사 결정과 제품 개발을 가능하게 하는 여러 기술과 프로세스의 사용을 뜻한다. 문제는 보안을 고려한 전략을 수립하지 않으면 재무적 손실을 초래하고 명성에 부정적인 영향을 줄 수 있는 심각한 데이터 유출 사고가 발생할 위험이 있다는 데 있다. 지난 수년 동안 많은 대기업은 해킹이 아니라 아마존 S3 버킷, 엘라스틱서치 노드, 몽고DB 데이터베이스, 하둡 배포 등 다양한 데이터 관련 기술을 보호하지 못한 탓에 데이터 유출을 경험했다. 최근 발표된 451 리서치 조사에 따르면 응답자의 2/3는 데이터 관리와 관련하여 보안과 규정 준수를 가장 큰 과제로 꼽았다. 그다음은 데이터 품질, 분산 데이터 관리, 내부 데이터 접근, 데이터 파이프라인 신뢰성과 관련된 문제가 지목됐다. 데이터 프라이버시 관련 컴플라이언스 요건 이해도 응답자의 40%가 지목한 해결 과제였다. 이 설문조사에는 임직원 수 1,000명 이상으로 최소 2페타바이트의 관리 데이터를 보유하고 있으며 조직의 데이터 관리 전략을 잘 이해하고 있는 미국 기반 조직에 속한 150명이 참여했다. 또한 이들은 은행, 의료, 기술, 제조, 소매업, 정부, 보험, 통신 등 다양한 산업에 속해 있다. 응답자의 약 1/5은 데이터옵스가 이미 기업 문화로 자리잡았다고 생각했고, 37%는 다양한 부서에서 데이터옵스를 수용하는 과정에 있으며, 34%는 데이터옵스 전략을 정립하고 있다고 밝혔다.  데이터가 ...

2019.02.08

기업용으로 '괜찮은' 오픈소스 웹 서버 7선

웹 서버(web servers)는 1990년 팀 버너스-리(Tim Berners-Lee)가 최초의 웹 브라우저를 탄생시켰던 프로젝트의 하나로, CERN httpd 개발에서 출발해 오랜 역사가 있다. 오늘날 몇몇 웹 서버 대기업은 비공개 소스 선택지를 기업들에게 제공하지만, 대다수 웹 서버 회사들은 팀 버너스-리가 구현한 소스 공개 가치를 유지하고 있다. CERN httpd의 소스 코드는 1993년 일반에게 공개되었다. 현재 시중에 나와 있는 기업용 오픈소스 웹 서버를 소개한다. ciokr@idg.co.kr  

자바 몽키 HTTP 서버 체로키 Hiawatha 히아와타 Lighttpd 라이티 아파치 HTTP 서버 엔진엑스 HTTP 서버 NGINX 엔진엑스 CERN httpd 웹 서버 아카마이 아파치 마이크로소프트 브라우저 아파치 톰캣

2018.05.08

웹 서버(web servers)는 1990년 팀 버너스-리(Tim Berners-Lee)가 최초의 웹 브라우저를 탄생시켰던 프로젝트의 하나로, CERN httpd 개발에서 출발해 오랜 역사가 있다. 오늘날 몇몇 웹 서버 대기업은 비공개 소스 선택지를 기업들에게 제공하지만, 대다수 웹 서버 회사들은 팀 버너스-리가 구현한 소스 공개 가치를 유지하고 있다. CERN httpd의 소스 코드는 1993년 일반에게 공개되었다. 현재 시중에 나와 있는 기업용 오픈소스 웹 서버를 소개한다. ciokr@idg.co.kr  

2018.05.08

김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터 주요 기술의 조건 (1)

LCG 데이터 병렬 처리 프레임워크 - PROOF 본 연재의 여섯 번째 글에서 잠시 소개했던 LHC 이벤트 데이터를 분석 과정을 잠시 되새겨 보기로 하자. LHC 이벤트 데이터 분석 과정은 먼저 검출기의 Level-1 트리거와 고수준 트리거(high-level trigger)에서 수행되는 이벤트 데이터 파편(fragment)들을 검출기 센서의 위치에 맞게 배치, 병합하고, 물리학자들이 물리학적인 분석이 가능하도록 기초적인 메타데이터를 추가하는 자동화된 데이터 분석 과정이었다. 이렇게 자동화된 데이터 분석 과정은 물리학자들이 힉스 보존과 같은 새로운 입자를 쉽게 찾게 해주거나, 입자의 특성을 더 정밀하게 분석하길 원하는 입자에서 필요한 정보를 쉽게 계산해낼 수 있도록 이벤트 데이터를 가공하는 과정이다. 위와 같이 검출기의 온라인 데이터 수집 시스템을 통해서 이벤트 데이터를 자동으로 가공한 후에는 물리학적인 분석을 위한 단계에 들어간다. 이런 추가의 물리학적인 정밀한 분석이 필요한 이유는 자동화된 분석 단계에서 쓰이는 인공지능 기술이 아직 물리학자들이 물리학적 분석을 하는 것과 같이 복잡하고 창조적인 작업을 할 수 있을 정도로 발전하지 않았기 때문이다. 현재 LHC 이벤트 데이터 분석 과정에서 자동화된 부분은 앞서 여섯 번째 글에서 소개한 바와 같이 시뮬레이션을 통해 생성된 이벤트 데이터와 실제 수집된 이벤트 데이터를 비교하여 원시 이벤트 데이터에 시뮬레이션 데이터에서 추정된 메타데이터를 덧붙이는 패턴 매칭 과정이라고 소개한 바 있다. CMS를 비롯한 LHC의 각 검출기들이 초당 4천만 번의 횟수로 일어나는 양성자 빔 충돌로 인해 Level-1 트리거를 거치기 전에는 1TB이상의 많은 원시 데이터를 쏟아내지만, 양성자 빔 충돌 한번의 이벤트 데이터는 2MB 정도로 그렇게 큰 편이 아니다. 각각의 양성자 빔 충돌 이벤트는 서로 상호 연관이 없는 통계적으로 독립적인 이벤트들로 볼 수 있기 때문에 각 이벤트 데이터를 개별적으로 분석해도 ...

구글 빅데이터 아파치 하둡 스파크 텐서플로 김진철 CERN 병렬 처리

2018.03.23

LCG 데이터 병렬 처리 프레임워크 - PROOF 본 연재의 여섯 번째 글에서 잠시 소개했던 LHC 이벤트 데이터를 분석 과정을 잠시 되새겨 보기로 하자. LHC 이벤트 데이터 분석 과정은 먼저 검출기의 Level-1 트리거와 고수준 트리거(high-level trigger)에서 수행되는 이벤트 데이터 파편(fragment)들을 검출기 센서의 위치에 맞게 배치, 병합하고, 물리학자들이 물리학적인 분석이 가능하도록 기초적인 메타데이터를 추가하는 자동화된 데이터 분석 과정이었다. 이렇게 자동화된 데이터 분석 과정은 물리학자들이 힉스 보존과 같은 새로운 입자를 쉽게 찾게 해주거나, 입자의 특성을 더 정밀하게 분석하길 원하는 입자에서 필요한 정보를 쉽게 계산해낼 수 있도록 이벤트 데이터를 가공하는 과정이다. 위와 같이 검출기의 온라인 데이터 수집 시스템을 통해서 이벤트 데이터를 자동으로 가공한 후에는 물리학적인 분석을 위한 단계에 들어간다. 이런 추가의 물리학적인 정밀한 분석이 필요한 이유는 자동화된 분석 단계에서 쓰이는 인공지능 기술이 아직 물리학자들이 물리학적 분석을 하는 것과 같이 복잡하고 창조적인 작업을 할 수 있을 정도로 발전하지 않았기 때문이다. 현재 LHC 이벤트 데이터 분석 과정에서 자동화된 부분은 앞서 여섯 번째 글에서 소개한 바와 같이 시뮬레이션을 통해 생성된 이벤트 데이터와 실제 수집된 이벤트 데이터를 비교하여 원시 이벤트 데이터에 시뮬레이션 데이터에서 추정된 메타데이터를 덧붙이는 패턴 매칭 과정이라고 소개한 바 있다. CMS를 비롯한 LHC의 각 검출기들이 초당 4천만 번의 횟수로 일어나는 양성자 빔 충돌로 인해 Level-1 트리거를 거치기 전에는 1TB이상의 많은 원시 데이터를 쏟아내지만, 양성자 빔 충돌 한번의 이벤트 데이터는 2MB 정도로 그렇게 큰 편이 아니다. 각각의 양성자 빔 충돌 이벤트는 서로 상호 연관이 없는 통계적으로 독립적인 이벤트들로 볼 수 있기 때문에 각 이벤트 데이터를 개별적으로 분석해도 ...

2018.03.23

자바 9용 아파치 넷빈즈 IDE 9.0 베타 공개

아파치 소프트웨어 파운데이션이 넷빈즈 9.0 IDE 베타 버전을 공개했다. 지난해 말에 나온 자바 9에서 처음 도입된 자바 모듈 시스템(Java Module System)을 지원하는 것이 가장 큰 특징이다. 모듈은 JDK 9의 고급 기능으로 2017년 9월에 릴리즈됐다. 이 오픈소스 IDE의 새 기능은 다음과 같다. - 모듈패스(ModulePath) 모드로 모듈을 사용할 수 있다. 클래스와 리소스 파일을 찾는 런타임용 클래스패스(classpath) 옵션도 지원한다. - 스탠더드 넷빈즈 프로젝트에서 JDK 9 모듈을 지원한다. 기본 패키지의 module-info.java 파일을 이용한다. - 편집-컴파일-디버그-프로파일로 구성되는 모든 사이클용 모듈을 지원한다. - IDE 내에서 모듈 의존성을 보여준다. - J쉘(Java Shell) REPL(read-eval-print-loop) 툴용 UI 같은 콘솔을 지원한다. 사용자 프로젝트 설정에서 지원된다. - 트리 테이블 결과에서 노드를 확장, 삭제하기 위해 자바 프로파일러에서 액션이 추가됐다. - 프로파일러에서 팝업 크기를 조정할 수 있어 긴 클래스나 메소드 이름을 관리하기 더 쉬워졌다. - 클래스 상수 가시성, 멀티캐치 예외 처리, 널러블(nullable) 타입 등 PHP 7.1을 지원한다. - PHP 7.0 개발을 위해 문맥 인식 렉서(context-sensitive lexer)를 지원한다. - PHP를 위해 편집기에서 보이드 리턴(void return) 타입과 비추상적 메소드에 대한 힌트를 제공한다. - 어레이를 위한 코드 폴딩을 지원한다. - 네이티브 dbx 디버깅을 위해 C/C++ 디버거를 지원한다. - 클랭(Clang) 형식 포맷 툴을 위한 C/C++ 편집기를 지원한다. - C/C++ 개발을 위해 클랭 기반 진단기 테스트 버전을 제공한다. 이를 이용하면 문제의 오류 패스를 볼 수 있다. 또한 넷빈즈 9.0에는 새로운 '자바 모듈러 프로젝트'가 추가됐다...

자바 아파치 넷빈즈

2018.02.23

아파치 소프트웨어 파운데이션이 넷빈즈 9.0 IDE 베타 버전을 공개했다. 지난해 말에 나온 자바 9에서 처음 도입된 자바 모듈 시스템(Java Module System)을 지원하는 것이 가장 큰 특징이다. 모듈은 JDK 9의 고급 기능으로 2017년 9월에 릴리즈됐다. 이 오픈소스 IDE의 새 기능은 다음과 같다. - 모듈패스(ModulePath) 모드로 모듈을 사용할 수 있다. 클래스와 리소스 파일을 찾는 런타임용 클래스패스(classpath) 옵션도 지원한다. - 스탠더드 넷빈즈 프로젝트에서 JDK 9 모듈을 지원한다. 기본 패키지의 module-info.java 파일을 이용한다. - 편집-컴파일-디버그-프로파일로 구성되는 모든 사이클용 모듈을 지원한다. - IDE 내에서 모듈 의존성을 보여준다. - J쉘(Java Shell) REPL(read-eval-print-loop) 툴용 UI 같은 콘솔을 지원한다. 사용자 프로젝트 설정에서 지원된다. - 트리 테이블 결과에서 노드를 확장, 삭제하기 위해 자바 프로파일러에서 액션이 추가됐다. - 프로파일러에서 팝업 크기를 조정할 수 있어 긴 클래스나 메소드 이름을 관리하기 더 쉬워졌다. - 클래스 상수 가시성, 멀티캐치 예외 처리, 널러블(nullable) 타입 등 PHP 7.1을 지원한다. - PHP 7.0 개발을 위해 문맥 인식 렉서(context-sensitive lexer)를 지원한다. - PHP를 위해 편집기에서 보이드 리턴(void return) 타입과 비추상적 메소드에 대한 힌트를 제공한다. - 어레이를 위한 코드 폴딩을 지원한다. - 네이티브 dbx 디버깅을 위해 C/C++ 디버거를 지원한다. - 클랭(Clang) 형식 포맷 툴을 위한 C/C++ 편집기를 지원한다. - C/C++ 개발을 위해 클랭 기반 진단기 테스트 버전을 제공한다. 이를 이용하면 문제의 오류 패스를 볼 수 있다. 또한 넷빈즈 9.0에는 새로운 '자바 모듈러 프로젝트'가 추가됐다...

2018.02.23

"알렉사, 도와 줘!" 기업 사용자에게 유용한 15가지 기능

이미 전세계 수백만 가정에서 사용되고 있는 아마존의 가상비서 알렉사가 이제 기업 시장 진출 채비를 마쳤다. 본격적으로 기업 시장에 뛰어들기 위해서는 새로운 ‘기능,’ 즉 기업 사용에 적합한 음성 명령 기능이 추가돼야 하겠지만, 기존 알렉사 기술로도 이미 충분히 업무에 도움을 받을 수 있다고 아마존은 보고 있다. 개발자, 관리자, 비즈니스 애널리틱스에서 단순한 투-두 리스트 작성에 이르기까지, 기업 환경에서 알렉사의 다양한 가능성이 기대되고 있다. 주방에 설치된 에코는 물론 (걷거나 운전 중에도 사용할 수 있는) 스마트폰, 그리고 PC에 이르기까지, 알렉사에 접근할 수 있는 경로가 아주 다양하다는 사실을 염두에 두며, 기업용 알렉사가 가진 다양한 기능에 대해 알아보자. 아스트로봇(Astrobot) - 이메일 비서 약간의 기술을 이용해 이메일 사용이 더욱 편리해진다면, 누구에게나 좋은 일이 아닐까? 아스트로봇에게 지메일이나 오피스365 계정 접근을 허용해 두면, 이메일과 관련된 몇 가지 업무를 알렉사에게 일임할 수 있어 편리하다. 이메일을 읽어 주는 것은 물론이고 보류, 삭제, 아카이브, 중요 편지를 표시해 주며 사전에 작성해 둔 고정 답변 10가지 중 하나를 택하여 대신 보내주기도 한다. 또한 슬랙 통합이 가능한 버전 및 안드로이드, iOS, 맥OS 클라이언트들도 제공되고 있다. 보이스 매트릭스(Voice Metrics) 중요한 비즈니스 데이터를 구글 시트(Google Sheet)나 슬랙 보드(Slack Board)에 보관하고 있는데, 이들을 음성으로 듣고 싶다면 보이스 매트릭스(Voice Metrics) 기능을 활용해 보자. 만일 보이스 매트릭스를 이 두 소스에 연결하기가 너무 쉽다면, 프로그램을 통해 소리 내서 자료를 읽을 수 있는 보이스 매트릭스의 REST API 기능을 이용할 수도 있다. 퀵 이벤트(Quick Events) ...

구글 알렉사 가상비서 링크드인 아마존 웹 서비스 인공지능 아파치 업무 생산성 AWS 이메일 아마존 스마트폰 에코

2018.01.23

이미 전세계 수백만 가정에서 사용되고 있는 아마존의 가상비서 알렉사가 이제 기업 시장 진출 채비를 마쳤다. 본격적으로 기업 시장에 뛰어들기 위해서는 새로운 ‘기능,’ 즉 기업 사용에 적합한 음성 명령 기능이 추가돼야 하겠지만, 기존 알렉사 기술로도 이미 충분히 업무에 도움을 받을 수 있다고 아마존은 보고 있다. 개발자, 관리자, 비즈니스 애널리틱스에서 단순한 투-두 리스트 작성에 이르기까지, 기업 환경에서 알렉사의 다양한 가능성이 기대되고 있다. 주방에 설치된 에코는 물론 (걷거나 운전 중에도 사용할 수 있는) 스마트폰, 그리고 PC에 이르기까지, 알렉사에 접근할 수 있는 경로가 아주 다양하다는 사실을 염두에 두며, 기업용 알렉사가 가진 다양한 기능에 대해 알아보자. 아스트로봇(Astrobot) - 이메일 비서 약간의 기술을 이용해 이메일 사용이 더욱 편리해진다면, 누구에게나 좋은 일이 아닐까? 아스트로봇에게 지메일이나 오피스365 계정 접근을 허용해 두면, 이메일과 관련된 몇 가지 업무를 알렉사에게 일임할 수 있어 편리하다. 이메일을 읽어 주는 것은 물론이고 보류, 삭제, 아카이브, 중요 편지를 표시해 주며 사전에 작성해 둔 고정 답변 10가지 중 하나를 택하여 대신 보내주기도 한다. 또한 슬랙 통합이 가능한 버전 및 안드로이드, iOS, 맥OS 클라이언트들도 제공되고 있다. 보이스 매트릭스(Voice Metrics) 중요한 비즈니스 데이터를 구글 시트(Google Sheet)나 슬랙 보드(Slack Board)에 보관하고 있는데, 이들을 음성으로 듣고 싶다면 보이스 매트릭스(Voice Metrics) 기능을 활용해 보자. 만일 보이스 매트릭스를 이 두 소스에 연결하기가 너무 쉽다면, 프로그램을 통해 소리 내서 자료를 읽을 수 있는 보이스 매트릭스의 REST API 기능을 이용할 수도 있다. 퀵 이벤트(Quick Events) ...

2018.01.23

데이터 과학자와 개발자를 위한 머신러닝 툴 17선

현업이 업무에 인공지능 접목을 점점 더 많이 요구하는 가운데 대규모 데이터 세트에서 시스템을 학습하는 머신러닝은 여러 가지 이점을 제공하는 것으로 알려졌다. 이는 금융에서 사기 예방을 위한 예측 모델 구축을 의미할 수 있다. 예를 들어 소매기업은 고객에게 더 나은 권장 사항을 제시할 수 있다. 구글, 마이크로소프트, IBM, AWS는 모두 각각의 클라우드 플랫폼을 통해 머신러닝 API를 제공하므로 개발자는 알고리즘의 복잡성을 일부 추상화하여 서비스를 보다 쉽게 만들 수 있다. 또한 데이터 과학자들이 좀더 깊이 있는 수준에서 사용할 수 있는 오픈소스 딥러닝 프레임워크가 점점 늘어나는 추세다. 다음은 데이터 과학자와 개발자가 사용하는 데 편리한 머신러닝 툴이다. 1. 아마존 세이지메이커 많은 데이터 과학자와 개발자는 이미 상용 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 아마존 웹 서비스(AWS)에서 교육 모델을 실행하고 있다. 2017년 11월에 열린 AWS 리:인벤트에서 공개된 세이지메이커는 머신러닝 개발 시 일반적으로 필요했던 수작업을 상당 부분 없애준다는 점에서 주목받고 있다. 세이지메이커는 인프라를 프로비저닝하고 교육 모델을 관리 및 조정하지 않고도 비즈니스 애플리케이션에 머신러닝 알고리즘을 작성, 교육, 배포할 수 있는 플랫폼이다. 이 플랫폼은 데이터 탐색, 정제, 전처리를 위해 주피터(Jupyter) 노트북 통합 개발 환경(IDEs)을 호스팅했다. 사용자는 AWS 알고리즘을 선택하여 텐서플로 같은 유명 프레임워크를 가져오거나 속메이커(SockMaker)에서 도커 컨테이너로 자체 알고리즘을 작성하고 배포할 수 있는 분산 모델 구축, 교육, 검증 서비스를 이용할 수 있다. 교육을 위해서는 S3의 위치와 사용하려는 인스턴스를 지정하기만 하면 된다. 세이지메이커는 자동 확장 및 데이터 파이프라인이 있는 격리된 클러스터와 소프트웨어 정의 네트워크를 실행하여 교육을 시작한다. HTTPs ...

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2017.12.05

현업이 업무에 인공지능 접목을 점점 더 많이 요구하는 가운데 대규모 데이터 세트에서 시스템을 학습하는 머신러닝은 여러 가지 이점을 제공하는 것으로 알려졌다. 이는 금융에서 사기 예방을 위한 예측 모델 구축을 의미할 수 있다. 예를 들어 소매기업은 고객에게 더 나은 권장 사항을 제시할 수 있다. 구글, 마이크로소프트, IBM, AWS는 모두 각각의 클라우드 플랫폼을 통해 머신러닝 API를 제공하므로 개발자는 알고리즘의 복잡성을 일부 추상화하여 서비스를 보다 쉽게 만들 수 있다. 또한 데이터 과학자들이 좀더 깊이 있는 수준에서 사용할 수 있는 오픈소스 딥러닝 프레임워크가 점점 늘어나는 추세다. 다음은 데이터 과학자와 개발자가 사용하는 데 편리한 머신러닝 툴이다. 1. 아마존 세이지메이커 많은 데이터 과학자와 개발자는 이미 상용 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 아마존 웹 서비스(AWS)에서 교육 모델을 실행하고 있다. 2017년 11월에 열린 AWS 리:인벤트에서 공개된 세이지메이커는 머신러닝 개발 시 일반적으로 필요했던 수작업을 상당 부분 없애준다는 점에서 주목받고 있다. 세이지메이커는 인프라를 프로비저닝하고 교육 모델을 관리 및 조정하지 않고도 비즈니스 애플리케이션에 머신러닝 알고리즘을 작성, 교육, 배포할 수 있는 플랫폼이다. 이 플랫폼은 데이터 탐색, 정제, 전처리를 위해 주피터(Jupyter) 노트북 통합 개발 환경(IDEs)을 호스팅했다. 사용자는 AWS 알고리즘을 선택하여 텐서플로 같은 유명 프레임워크를 가져오거나 속메이커(SockMaker)에서 도커 컨테이너로 자체 알고리즘을 작성하고 배포할 수 있는 분산 모델 구축, 교육, 검증 서비스를 이용할 수 있다. 교육을 위해서는 S3의 위치와 사용하려는 인스턴스를 지정하기만 하면 된다. 세이지메이커는 자동 확장 및 데이터 파이프라인이 있는 격리된 클러스터와 소프트웨어 정의 네트워크를 실행하여 교육을 시작한다. HTTPs ...

2017.12.05

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