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AWS X-Ray란?AWS X-Ray는 애플리케이션이 처리하는 요청에 대한 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 요청 흐름, 지연 시간, 오류 위치 등을 시각화해주는 분산 추적(Distributed Tracing) 서비스입니다. API Gateway, Lambda, ECS, RDS 등 주요 AWS 서비스와 자동 통합되어, 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 환경에서도 복잡한 요청 경로를 하나의 트레이스로 묶어 파악할 수 있게 도와줍니다. 서비스 맵과 개별 트레이스 뷰를 제공해 성능 병목이나 장애 원인을 빠르게 찾아낼 수 있으며, 관측 가능성을 강화하는 핵심 도구로 활용됩니다.관측 가능성(Observability)관측 가능성(Observability)은 시스템이 외부에 출력하는 로그, 메트릭, 트레이스와 같은 정..

학회와 저널이란?1. 학회(Conference)학회는 연구자들이 특정 기간(예: 연 1~2회) 동안 모여 연구 결과를 발표하고 토론하는 행사다 학회에서는 논문 발표 외에도 워크숍, 튜토리얼, 패널 토론 등이 포함된다 학회에서 발표된 논문은 Conference Proceedings에 수록되며, 보통 빠르게 연구 결과를 공유하는 목적을 가진다.2. 저널(Journal)저널은 정기적으로 발행되는 학술지로, 연구자가 논문을 제출하면 동료 심사(Peer Review)를 거쳐 게재 여부가 결정된다 논문 심사 과정이 길지만(수개월~1년), 학술적으로 높은 신뢰도를 갖는다.학회와 저널의 차이 구분 학회저널심사 과정비교적 빠름(주~몇 달)오래 걸림(수개월~1년 이상)연구 내용최신 연구 트렌드 반영검증된 심층 연구발표 방..

이 글은 NHN FORWARD 22 "HPC 인프라 구축하기"를 보고 작성한 글입니다. HPC(High-Performance Computing)HPC는 여러 개의 고성능 컴퓨터 자원을 네트워크로 연결하여 하나의 슈퍼컴퓨터처럼 동작하도록 설계된 환경이다. 대규모 병렬 연산을 수행하며, AI·딥러닝·과학 계산·데이터 분석 등의 분야에서 필수적으로 사용된다.딥러닝 모델의 크기가 기하급수적으로 증가함에 따라, HPC 인프라의 성능과 네트워크 최적화가 중요한 요소로 부각되고 있다. HPC 구성 요소Management SwitchHPC 시스템 내 다양한 노드와 스위치에 접근하기 위한 관리 네트워크모든 관리용 케이블이 이 스위치에 연결됨Out-of-Band관리망(Management Network)과 연결되는 별도의 ..

1. CloudSim 소개CloudSim이란 무엇인가?CloudSim은 클라우드 컴퓨팅 환경을 시뮬레이션하기 위한 오픈 소스 도구입니다. 이는 연구자와 개발자들이 실제 클라우드 인프라를 구축하지 않고도 다양한 시나리오를 실험하고 분석할 수 있도록 설계되었습니다. 주로 클라우드 자원 관리, 네트워크 성능 분석, 멀티테넌시 연구와 같은 클라우드 컴퓨팅의 다양한 측면을 모델링하는 데 사용됩니다.CloudSim은 초기 연구 단계에서 매우 유용하며, 물리적 장비 없이 복잡한 클라우드 환경의 동작을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이를 통해 시간과 비용을 절감하면서도 최적화된 솔루션을 탐구할 수 있습니다.CloudSim은 GitHub 저장소를 통해 오픈 소스 형태로 배포됩니다. 이 저장소는 최신 소스 코드와 관련 문서를..

인공지능과 머신러닝 기술은 다양한 산업에서 사용되고 있지만, 여기에는 한 가지 중요한 문제가 있다. 바로 데이터 프라이버시와 데이터 보안이다. 개인의 민감한 정보가 담긴 데이터를 한곳에 모아 학습하는 기존의 방식은 점점 더 많은 제약에 부딪히고 있다.  이러한 상황에서 주목받는 것이 바로 연합 학습(Federated Learning)이다. 연합 학습은 데이터를 중앙 서버에 모으지 않고도 협력적으로 인공지능 모델을 학습시킬 수 있는 혁신적인 기술이다. 이 기술은 데이터가 각자의 디바이스나 서버에 머물러 있는 상태에서 모델을 학습시키기 때문에, 데이터 프라이버시를 보호하면서도 강력한 학습 성능을 제공한다. 연합 학습의 핵심은 데이터는 로컬에 남아 있고, 모델만 공유된다는 점이다. 각 클라이언트는 자신의 데이..

현재 인공지능 연구는 고성능 모델을 개발하는 데 집중하고 있다. 특히 딥러닝 모델은 점점 더 복잡하고 거대해지면서, 대규모 연산 자원과 메모리를 필요로 하는 경향이 있다. 이러한 거대 모델들은 높은 정확도를 제공하지만, 그 크기와 복잡성으로 인해 실제 응용에 제약이 따르기도 한다. 이를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 지식 증류이다.   지식 증류는 2014년 NIPS 학회에서 Geoffrey Hinton, Oriol Vinyals, Jeff Dean이 발표한 논문 *"Distilling the Knowledge in a Neural Network"*에서 처음 제안된 개념이다. 지식 증류는 성능이 뛰어난 대규모 모델 (Teacher Model) 의 지식을 상대적으로 간단한 모델 (Student Mode..

HTTP/3은 웹의 차세대 전송 프로토콜로, 기존의 TCP 기반 프로토콜 대신 QUIC(Quick UDP Internet Connections)이라는 UDP 기반 프로토콜을 사용해 더 빠르고 안전한 데이터 전송을 제공한다. HTTP/3은 이전 버전들에 비해 성능이 대폭 개선되었으며, 연결 성립 시간 단축, 지연 시간 감소, 멀티플렉싱 최적화와 같은 다양한 이점을 갖고 있다. 특히, HTTP/3은 인터넷 연결 환경이 불안정할 때도 안정적인 데이터 전송을 유지할 수 있어, 모바일 환경이나 대규모 트래픽을 다루는 서비스에서 큰 장점을 발휘한다.HTTP/3의 등장 배경HTTP/3은 기존의 웹 전송 방식이 가진 한계를 극복하기 위해 등장하였다. HTTP/1.x는 초기 웹 환경에서 큰 성공을 거두었지만, 점점 복잡..

gRPC는 Google이 개발한 고성능 오픈소스 RPC(Remote Procedure Call) 프레임워크로, 주로 대기 시간이 짧고 데이터 처리량이 높은 네트워크 통신을 위해 설계되었다. HTTP/2를 기반으로 동작하며, 데이터 직렬화에는 Protocol Buffers를 사용하여 기존의 JSON, XML보다 더 효율적인 통신을 가능하게 한다. gRPC를 이해하기 위해서는 먼저 RPC 개념을 알아보자.RPC(Remote Procedure Call)RPC는 원격 프로시저 호출(Remote Procedure Call)의 약자로, 분산된 시스템에서 서로 다른 주소 공간에 있는 프로세스 간에 통신을 할 수 있도록 도와주는 기술이다. 쉽게 말해, 로컬에서 함수를 호출하듯이 원격 서버의 함수를 호출하는 개념이다. ..