https://devhrxoobm.itwiki.kr/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=%EA%B9%80%ED%98%95%EA%B5%90 2026-09-16T11:46:38Z 사용자 기여 MediaWiki 1.45.1 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=%EB%A8%B8%ED%81%B4_%ED%8A%B8%EB%A6%AC&diff=6175 2020-01-03T14:04:37Z

<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:블록체인]]<br /> ;Merkle Tree<br /> ;블록체인상의 거래내역을 각각 해싱하고 합치는 과정을 통해 최종적으로 하나의 해시값이 도출되도록 하여 거래의 무결성을 확인하기 위한 체계<br /> <br /> == 머클루트 형성 과정 ==<br /> [[파일:머클트리와 머클루트.png|600px]]<br /> # 거래 트랜잭션에 해시 적용<br /> # 인접한 해시값을 두개씩 묶어 해시 적용<br /> # 묶인 해시값을 두개씩 묶어 해시 적용<br /> # 최종적으로 하나만 남을 때 까지 반복</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=%EB%A8%B8%ED%81%B4_%ED%8A%B8%EB%A6%AC&diff=6174 2020-01-03T14:04:17Z

<p>김형교: 새 문서: 분류:블록체인 ;Merkle Tree ;블록체인상의 거래내역을 각각 해싱하고 합치는 과정을 통해 최종적으로 하나의 해시값이 도출되도록 하여...</p> <hr /> <div>[[분류:블록체인]]<br /> ;Merkle Tree<br /> ;블록체인상의 거래내역을 각각 해싱하고 합치는 과정을 통해 최종적으로 하나의 해시값이 도출되도록 하여 거래의 무결성을 확인하기 위한 체계<br /> <br /> == 머클루트 형성 과정 ==<br /> [[파일:머클트리와 머클루트.png]]<br /> # 거래 트랜잭션에 해시 적용<br /> # 인접한 해시값을 두개씩 묶어 해시 적용<br /> # 묶인 해시값을 두개씩 묶어 해시 적용<br /> # 최종적으로 하나만 남을 때 까지 반복</div>

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<p>김형교: </p> <hr /> <div></div>

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<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:데이터베이스]]<br /> ;Database Shard<br /> ;대용량의 데이터베이스를 효율적으로 처리하기 위해 데이터를 물리적으로 분산저장하는 기술<br /> <br /> [[파일:몽고DB 샤드.png|600px]]<br /> <br /> == 샤드의 특징 ==<br /> * 성능 개선: 분산된 데이터에 대한 병렬 접근을 통한 성능 향상<br /> * 안정성 개선: 데이터 복제, 분산을 통한 결함 허용 서비스<br /> * 위치 투명성: 데이터가 어떤 샤드, 물리적으로 어떤 위치에 있는지 알 필요 없음<br /> <br /> == 파티셔닝과 샤딩의 차이 ==<br /> * 파티셔닝: 하나의 데이터베이스 인스턴스에서 데이터(테이블)를 분할<br /> * 샤딩: 데이터를 여러 데이터베이스 인스턴스로 분할<br /> [[파일:샤딩과 파티셔닝.png|400px]]</div>

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<p>김형교: 새 문서: 분류:데이터베이스 ;Database Shard ;대용량의 데이터베이스를 효율적으로 처리하기 위해 데이터를 물리적으로 분산저장하는 기술 파일:...</p> <hr /> <div>[[분류:데이터베이스]]<br /> ;Database Shard<br /> ;대용량의 데이터베이스를 효율적으로 처리하기 위해 데이터를 물리적으로 분산저장하는 기술<br /> <br /> [[파일:몽고DB 샤드.png|600px]]<br /> <br /> == 샤드의 특징 ==<br /> * 성능 개선: 분산된 데이터에 대한 병렬 접근을 통한 성능 향상<br /> * 안정성 개선: 데이터 복제, 분산을 통한 결함 허용 서비스<br /> * 위치 투명성: 데이터가 어떤 샤드, 물리적으로 어떤 위치에 있는지 알 필요 없음<br /> <br /> == 파티셔닝과 샤딩의 차이 ==<br /> * 파티셔닝: 하나의 데이터베이스 인스턴스에서 데이터(테이블)를 분할<br /> * 샤딩: 데이터를 여러 데이터베이스 인스턴스로 분할<br /> [[파일:샤딩과 파티셔닝.png]]</div>

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<p>김형교: 출처: https://pt.slideshare.net/profyclub_ru/database-sharding-the-right-way-easy-reliable-and-open-sourceesen-sagynov-lee-seongjun/15</p> <hr /> <div>출처: https://pt.slideshare.net/profyclub_ru/database-sharding-the-right-way-easy-reliable-and-open-sourceesen-sagynov-lee-seongjun/15</div>

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<p>김형교: 출처: https://dba.stackexchange.com/questions/82551/data-distribution-in-mongos-with-shards-or-replica-sets</p> <hr /> <div>출처: https://dba.stackexchange.com/questions/82551/data-distribution-in-mongos-with-shards-or-replica-sets</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=WPAN&diff=6168 2020-01-03T13:40:39Z

<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:네트워크]]<br /> ;Wireless Personal Area Network<br /> ;사람의 활동범위 주변, 약 10~20m 구간의 네트워킹을 위한 기술군<br /> * 유사한 기술군으로, 사람의 신체범위 안의 1~2m 구간 네트워킹을 위한 [[WBAN]]이 있음<br /> <br /> == IEEE 표준 ==<br /> [[파일:IEEE WPAN.png]]<br /> <br /> == 같이 보기 ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! 구분<br /> ! ZigBee<br /> ! 블루투스<br /> ! UWB<br /> ! NFC<br /> ! RFID<br /> |-<br /> | 개발 목적<br /> | 저전력 기기제어<br /> | 근거리 유선 케이블 대체<br /> | 근거리 기기간 고속 통신<br /> | 초근거리 무선 통신<br /> | 주변 정보 인식<br /> |-<br /> | 전송 거리<br /> | 30m<br /> | 10m<br /> | 2~10m<br /> | ~0.2m<br /> | 1.8~100m<br /> |-<br /> | 전속 속도<br /> | 20, 40, 240Kbps<br /> | 24Mbps<br /> | 400Mbps<br /> | 424Kbps<br /> | ~26Kbps<br /> |-<br /> | 주파수 대역<br /> | 868/915Mhz, 2.4GHz<br /> | 2.4GHz<br /> | 3.1~10.6GHz<br /> | 13.56MHz<br /> | 13.56/33.92/908.5~915MHz, 2.45GHz<br /> |-<br /> | 표준<br /> | IEEE 802.15.4<br /> | IEEE 802.15.1<br /> | 802.15.3<br /> | ISO 13157<br /> | ISO/IEC<br /> |}<br /> * [[WBAN]]<br /> * [[와이파이]]<br /> * [[라이파이]]<br /> * [[블루투스]]<br /> * [[RFID]]<br /> * [[지그비]]</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=%EB%9D%BC%EC%9D%B4%ED%8C%8C%EC%9D%B4&diff=6167 2020-01-03T13:33:25Z

<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:네트워크]]<br /> ;Light-Fidelity; Li-Fi; LiFi<br /> ;발광 다이오드 따위의 적외선에서 근자외선까지 스펙트럼의 빛을 이용한 [[5세대 이동통신]] 기술<br /> * 빛이 깜빡거리는 것으로 신호를 전달하지만, 초당 백반번 깜빡거리므로 사람은 인지 불가<br /> * 불이 켜져있다는 인지가 어려울 정도의 낮은 광도로도 동작 가능<br /> <br /> [[파일:라이파이 파장 및 활용 시나리오.png]]<br /> <br /> == 장점 ==<br /> * 속도: [[와이파이]]의 100배, [[LTE]]의 66배 수준. <br /> * 주파수 여유: 주파수 범위가 기존 전파(300MHz~30GHz)와 중첩되지 않는 80THz~750THz&lt;ref&gt;1THz=1,000GHz&lt;/ref&gt;<br /> * 가용성: 빛을 이용하는 통신이므로 물 속같이 전파가 통하지 않는 곳에서도 통신가능하며, 전파 혼신의 위험 때문에 일반적으로 통신을 할 수 없는 비행기에서도 통신 가능<br /> <br /> == 단점 ==<br /> * 단거리용: 빛이 보이는 범위 내에서 통신해야 하므로, [[WPAN]] 기술로 분류<br /> * 장애물 영향: 빛이 통과하지 못하는 사물이 있으면 통신이 불가능하다. 반사광이 발생하는 경우 제한적으로 가능<br /> <br /> == 상용화 현황 ==<br /> * MWC 2014 (Mobile World Congress 2014) 에서 고화질 영상 전송 시연 성공<br /> * 프랑스 OLEDCOMM사, 영상이 아닌 실제 웹페이지 전송 시연 성공<br /> * 중국의 상하이 푸단대학 치 낸 교수팀, 2013년 10월 150Mbps의 전송에 성공<br /> * 같은 달 옥스퍼드∙케임브리지 등 영국 대학 연구팀, 이론상 최대 속도인 10Gbps에 근접하는 속도의 데이터 전송에 성공<br /> * 일본, 가시광 통신을 이용한 지능교통시스템, 이를 전력선 통신과 융합하는 방안을 추진 중<br /> * 한국, 한국전자통신연구원과 삼성전자 등이 기술 개발 중<br /> * 프랑스, 2014년 하반기 Li-Fi 기술의 사용과 목표, 응용 기술과 기술 연구 개발이 진행 중<br /> * 한국, 2020 표준화 전략맵에 포함되어 TTA PG425 중심으로 표준화 준비중</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:%EB%9D%BC%EC%9D%B4%ED%8C%8C%EC%9D%B4_%ED%8C%8C%EC%9E%A5_%EB%B0%8F_%ED%99%9C%EC%9A%A9_%EC%8B%9C%EB%82%98%EB%A6%AC%EC%98%A4.png&diff=6166 2020-01-03T13:33:13Z

<p>김형교: 출처: 그림에 표기</p> <hr /> <div>출처: 그림에 표기</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=LiFi&diff=6165 2020-01-03T13:31:03Z

<p>김형교: 라이파이 문서로 넘겨주기</p> <hr /> <div>#넘겨주기 [[라이파이]]</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=ReLU&diff=6164 2020-01-03T13:28:48Z

<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:인공지능]]<br /> ;ReLU(Rectified Linear Unit), 릴루 또는 렐루라고도 한다.<br /> <br /> == 개요 ==<br /> * 음수 값은 무시하여 0으로 취하고, 양수 값은 그대로 취하는 활성화 함수<br /> * y = max(z,0)<br /> <br /> == 종류 ==<br /> [[파일:Relu.jpg]]<br /> * ReLU <br /> * Leaky ReLU<br /> * ELU(Exponential linear Unit)</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=CSMA/CD&diff=6163 2020-01-02T15:58:52Z

<p>김형교: /* p-persistent */</p> <hr /> <div>==개요==<br /> '''C'''arrier '''S'''ense '''M'''ultiple '''A'''ccess/'''C'''ollision '''D'''etection<br /> <br /> IEEE 802.3, LAN의 이더넷 전송 프로토콜에서 사용한다. 즉 우리가 사용하는 인터넷 환경에서 항상 적용되고 있는 방식이다.<br /> <br /> * Carrier Sense : '''회선의 상태에 따라'''<br /> * Multiple Access : 누구든 '''동시에 접근'''할 수 있으면서<br /> * Collision Detection : '''충돌을 검사하여 제어'''하는 통신 방식<br /> <br /> <br /> ==관련 용어==<br /> * Collision Domain : 같은 물리적 매체에 연결된 장치들의 집합. 같은 도메인 내에서 2개 이상의 장치가 동시에 접근하려고 하는 경우 충돌이 발생한다.<br /> * Back-off Time : 충돌 발생 후 대기했다가 전송하기까지의 시간<br /> <br /> ==제어 원리==<br /> * 각 호스트들이 전송매체에 경쟁적으로 데이터를 전송한다.<br /> * 프레임을 전송하면서 충돌여부를 검사한다.<br /> * 전송 중에 충돌이 감지되면 패킷의 전송을 즉시 중단한다.<br /> * 충돌이 발생한 사실을 모든 스케이션들이 알 수 있도록 간단한 통보신호를 송신한다.<br /> * 통보신호에 따라 전송을 조절한다.<br /> <br /> ==장단점==<br /> * 장점<br /> ** 토큰 패싱 방식에 비해 구현이 비교적 간편하다.<br /> ** 어느 한 기기에 고장이 발생하여도 다른 기기의 통신에 전혀 영향을 미치지 않는다.<br /> * 단점<br /> ** 스테이션의 수가 많아지면 충돌이 많아져서 효율이 떨어진다.<br /> ** 전송 도중 충돌이 발생하면 임의의 시간 동안 대기하기 때문에 지연시간을 예측하기 어렵다.<br /> <br /> ==제어 방식 3가지==<br /> ===Non-persistent===<br /> # 매체가 사용 중이 아니면 즉시 전송<br /> # 매체가 사용 중이면, 확률분포에서 구한 재전송 지연시간만큼 기다림<br /> * 임의 지연( random delay) 사용은 충돌확률을 감소<br /> * 그러나, 매체가 비었을 때 임의 지연 때문에 데이터 전송이 없는 채널 휴지 발생<br /> <br /> ===1-persistent===<br /> # 매체가 사용 중이 아니면 즉시 전송<br /> # 매체가 사용 중이면 기다렸다가 채널이 비는 순간 즉시 전송<br /> * 채널 휴지 시간을 제거하기 위해 사용<br /> * 임의 지연이 없이게 채널 휴지는 거의 없지만 충돌 확률이 높음<br /> <br /> ===p-persistent===<br /> # 매체가 사용 중이 아니라면, 확률 p로 전송하고 (1-p)의 확률로 하나의 시간단위를 지연시킨다. <br /> # 매체가 사용 중이면 기다렸다가 채널이 비는 순간 확률 p로 전송하고 확률 (1-p)로 대기<br /> * 위 장단점을 상호 보완하기 위한 방법<br /> <br /> [[분류:네트워크]]<br /> [[분류:정보처리기사]]</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=Bag_of_Words&diff=6162 2020-01-02T15:11:09Z

<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:인공지능]]<br /> ;BoW; 단어 가방<br /> ;문장을 구성하는 단어들을 카운팅하여 문장을 분석하는 기법<br /> * 문장을 기반으로 기계학습을 수행할 때 가장 간단하게 할 수 있는 수치화 방법<br /> <br /> == 예시 ==<br /> * '''문장'''1: I love you, '''문장2''': You love me, '''문장3''': You and I love you and me<br /> * '''구성 단어''': I, Love, You, Me, And<br /> * '''표현'''<br /> ** I love you = [1,1,1,0,0]<br /> ** You love me = [0,1,1,1,0]<br /> ** You and I love you and me = [1,1,2,1,2]<br /> <br /> == 한계점 ==<br /> * Sparsity: 문장을 구성하는 단어들이 많아질 경우 계산 부하 급격히 증가<br /> * 부정확성: 단어의 구성만으로 분석한 결과는 엉뚱하게 나올 수 있음<br /> * 순서 무시: Home run과 Run home을 구분하지 못함<br /> * 정확도 의존성: 오타, 변형어, 줄임말 등은 전혀 다른 단어로 인식됨<br /> <br /> == 대안 및 보완 ==<br /> * [[RNN]]<br /> * [[워드 임베딩]]<br /> * [[N-Gram]]<br /> * [[TF-IDF]]<br /> <br /> == 같이 보기 ==<br /> * [[자연어 처리]]</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=%ED%94%8C%EB%9F%BC&diff=6161 2020-01-02T14:32:22Z

<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:데이터 분석]]<br /> ;Flume<br /> ;연속적으로 생성되는 데이터스트림을 수집 및 전송하여 [[HDFS]]에 저장할 수 있는 도구<br /> <br /> [[파일:스파크 프레임워크 구조.png]]<br /> <br /> == 구성 요소 ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! 구성 요소 !! 설명<br /> |-<br /> | 소스(Source) || 외부 데이터 소스에 설치되는 에이전트<br /> |-<br /> | 싱크(Sink) || 데이터 목적지에 설치되는 에이전트<br /> |-<br /> | 채널(Channel) || 소스와 싱크 간에 데이터를 받는 통로<br /> |}<br /> <br /> == 구성 방법 ==<br /> * 1소스 1채널 1싱크<br /> * 멀티 에이전트 플로우 구성<br /> * 멀티 에이전트 통합 구성<br /> * 멀티플렉싱 플로우 구성<br /> <br /> == 참고 문헌 ==<br /> * 구자환 교수님 강의자료</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=%ED%94%8C%EB%9F%BC&diff=6160 2020-01-02T14:30:27Z

<p>김형교: 새 문서: 분류:데이터 분석 ;Flume ;연속적으로 생성되는 데이터스트림을 수집 및 전송하여 HDFS에 저장할 수 있는 도구 파일:스파크 프레임워...</p> <hr /> <div>[[분류:데이터 분석]]<br /> ;Flume<br /> ;연속적으로 생성되는 데이터스트림을 수집 및 전송하여 [[HDFS]]에 저장할 수 있는 도구<br /> <br /> [[파일:스파크 프레임워크 구조.png]]<br /> <br /> == 구성 요소 ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! 구성 요소 !! 설명<br /> |-<br /> | 소스(Source) || 외부 데이터 소스에 설치되는 에이전트<br /> |-<br /> | 싱크(Sink) || 데이터 목적지에 설치되는 에이전트<br /> |-<br /> | 채널(Channel) || 소스와 싱크 간에 데이터를 받는 통로<br /> |}<br /> <br /> == 참고 문헌 ==<br /> * 구자환 교수님 강의자료</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:%EC%8A%A4%ED%8C%8C%ED%81%AC_%ED%94%84%EB%A0%88%EC%9E%84%EC%9B%8C%ED%81%AC_%EA%B5%AC%EC%A1%B0.png&diff=6159 2020-01-02T14:30:18Z

<p>김형교: 김형교님이 파일:스파크 프레임워크 구조.png의 새 판을 올렸습니다</p> <hr /> <div>출처: http://blog.skby.net/스파크-apache-spark/</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=%EC%8A%A4%ED%8C%8C%ED%81%AC&diff=6158 2020-01-02T14:01:28Z

<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:데이터 분석]]<br /> ;Spark<br /> ;인-메모리 기반의 분산 데이터 처리 시스템<br /> * UC 버클리의 AMP 랩에서 개발하였으며, 현재 아파치 재단에서 관리<br /> * 인-메모리 방식의 분산 처리 시스템<br /> <br /> == 등장 배경 ==<br /> * 기존 디스크 입출력에 대한 지연 시간 개선<br /> * 반복적인 작업이나 실시간 처리를 위해 빠른 처리 필요<br /> <br /> == 구조 및 구성 요소 ==<br /> [[파일:스파크 프레임워크 구조.png]]<br /> * SQL: 정형화된 SQL 지원<br /> * Streaming: 데이터 스트림을 세그먼트로 나눈 후 각각을 스파크 엔진으로 처리<br /> * MLlib: [[회귀]], [[SVM]], [[의사 결정 나무]], [[랜덤 포레스트]] 등 [[머신러닝]] 라이브러리 제공<br /> * GraphX: 페이지 랭크, 레이블 전파, 삼각 계수 등 그래프 알고리즘 지원<br /> * Core: 분산 처리, 스케줄링, API 인터페이스 지원<br /> * 작업 처리 레이어: 스파크만으로 처리할 수도 있고, 하둡 Yarn, Mesos 등과 연계 가능<br /> <br /> == RDD ==<br /> ;Resilient Distribute Dataset<br /> * 데이터 내장애성 보유 구조<br /> * 데이터 집합의 추상적객체 개념<br /> <br /> <br /> == 참조 문헌 ==<br /> * [https://www.youtube.com/watch?v=O35dLfyklm0 빅데이터 051 인메모리 데이터 처리 기반 SW의 등장(구자환 교수님)]</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=%EC%8A%A4%ED%8C%8C%ED%81%AC&diff=6157 2020-01-02T13:51:03Z

<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:데이터 분석]]<br /> ;Spark<br /> ;인-메모리 기반의 분산 데이터 처리 시스템<br /> * UC 버클리의 AMP 랩에서 개발하였으며, 현재 아파치 재단에서 관리<br /> * 인-메모리 방식의 분산 처리 시스템<br /> <br /> == 등장 배경 ==<br /> * 기존 디스크 입출력에 대한 지연 시간 개선<br /> * 반복적인 작업이나 실시간 처리를 위해 빠른 처리 필요<br /> <br /> == 구조 및 구성 요소 ==<br /> [[파일:스파크 프레임워크 구조.png]]<br /> * SQL: 정형화된 SQL 지원<br /> * Streaming: 데이터 스트림을 세그먼트로 나눈 후 각각을 스파크 엔진으로 처리<br /> * MLlib: [[회귀]], [[SVM]], [[의사 결정 나무]], [[랜덤 포레스트]] 등 [[머신러닝]] 라이브러리 제공<br /> * GraphX: 페이지 랭크, 레이블 전파, 삼각 계수 등 그래프 알고리즘 지원<br /> * Core: 분산 처리, 스케줄링, API 인터페이스 지원<br /> * 작업 처리 레이어: 스파크만으로 처리할 수도 있고, 하둡 Yarn, Mesos 등과 연계 가능<br /> <br /> == 참조 문헌 ==<br /> * [https://www.youtube.com/watch?v=O35dLfyklm0 빅데이터 051 인메모리 데이터 처리 기반 SW의 등장(구자환 교수님)]</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=%ED%95%98%EB%91%A1&diff=6156 2020-01-02T13:40:50Z

<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:데이터베이스]]<br /> ;Hadoop<br /> ; 다수의 컴퓨터로 분산 구성된 [[빅데이터]]를 병렬로 처리할 수 있는 [[공개 소프트웨어]] 프레임워크<br /> <br /> == 특징 ==<br /> * 분산 구조: 여러개의 서버, 일반 PC 등을 모아 분산된 파일시스템 및 분석 시스템 형성 가능<br /> * [[공개 소프트웨어]]: 무료로 자유롭게, 필요한 경우 변형하여 사용 가능<br /> * [[결함 허용]] 및 [[확장성]]: 성능 증강이 필요하면 노드 쉽게 추가 가능, 일부 노드가 죽어도 정상 동작<br /> <br /> == 구조 ==<br /> ;크게 [[맵리듀스]]와 하둡 분산 파일 시스템(HDFS)으로 나눌 수 있다.<br /> [[파일:하둡 클러스터.png]]<br /> <br /> === 하둡 분산 파일 시스템 ===<br /> ;Hadoop Distributed File System<br /> * 네임노드(Namenode): 마스터 노드<br /> * 데이터노드(Datanode): 슬레이브 노드<br /> <br /> === 맵리듀스 ===<br /> ;MapReduce<br /> * 잡 트래커<br /> * 태스크 트래커<br /> <br /> == 하둡 에코시스템 ==<br /> [[파일:하둡 에코시스템.png]]<br /> ;하둡 코어 프로젝트(HDFS, 맵리듀스)와 하둡 서브 프로젝트(수집, 분석, 마이닝 등)로 구성<br /> <br /> === Zookeeper(주키퍼) ===<br /> === Oozie(우지) ===<br /> === Avro(에이브로) ===<br /> === Parquet(파케이) ===<br /> === Flume(플룸) ===<br /> === Sqoop(스쿱) ===<br /> === Pig(피그) ===<br /> === Crunch(크런치) ===<br /> === HBase ===<br /> === Hive(하이브) ===<br /> === Impala ===<br /> === Tajo ===<br /> <br /> == 한계 ==<br /> * 실시간 데이터 처리에는 비효율적<br /> * 비동기적 데이터 처리에 비효율적<br /> * 반복 작업이 많은 경우에는 비효율적<br /> <br /> == 참조 문헌 ==<br /> * [http://www.incodom.kr/hadoop_%EC%B4%9D%EC%A0%95%EB%A6%AC_2%ED%8E%B8 hadoop 총정리 2편]<br /> * [https://www.youtube.com/channel/UCKttG86PDVKdGXHmTxnLD-A Big Data Koo(구자환 교수님 채널)]</div>

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<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:데이터베이스]]<br /> ;Hadoop<br /> ; 다수의 컴퓨터로 분산 구성된 [[빅데이터]]를 병렬로 처리할 수 있는 [[공개 소프트웨어]] 프레임워크<br /> <br /> == 특징 ==<br /> * 분산 구조: 여러개의 서버, 일반 PC 등을 모아 분산된 파일시스템 및 분석 시스템 형성 가능<br /> * [[공개 소프트웨어]]: 무료로 자유롭게, 필요한 경우 변형하여 사용 가능<br /> * [[결함 허용]] 및 [[확장성]]: 성능 증강이 필요하면 노드 쉽게 추가 가능, 일부 노드가 죽어도 정상 동작<br /> <br /> == 구조 ==<br /> ;크게 [[맵리듀스]]와 하둡 분산 파일 시스템(HDFS)으로 나눌 수 있다.<br /> [[파일:하둡 클러스터.png]]<br /> <br /> === 하둡 분산 파일 시스템 ===<br /> ;Hadoop Distributed File System<br /> * 네임노드(Namenode): 마스터 노드<br /> * 데이터노드(Datanode): 슬레이브 노드<br /> <br /> === 맵리듀스 ===<br /> ;MapReduce<br /> * 잡 트래커<br /> * 태스크 트래커<br /> <br /> == 하둡 에코시스템 ==<br /> [[파일:하둡 에코시스템.png]]<br /> ;하둡 코어 프로젝트(HDFS, 맵리듀스)와 하둡 서브 프로젝트(수집, 분석, 마이닝 등)로 구성<br /> <br /> === Zookeeper(주키퍼) ===<br /> === Oozie(우지) ===<br /> === Avro(에이브로) ===<br /> === Parquet(파케이) ===<br /> === Flume(플룸) ===<br /> === Sqoop(스쿱) ===<br /> === Pig(피그) ===<br /> === Crunch(크런치) ===<br /> === HBase ===<br /> === Hive(하이브) ===<br /> === Impala ===<br /> === Tajo ===<br /> <br /> == 한계 ==<br /> * 실시간 데이터 처리에는 비효율적<br /> * 비동기적 데이터 처리에 비효율적<br /> * 반복 작업이 많은 경우에는 비효율적<br /> <br /> == 참조 문헌 ==<br /> * [http://www.incodom.kr/hadoop_%EC%B4%9D%EC%A0%95%EB%A6%AC_2%ED%8E%B8 hadoop 총정리 2편]<br /> * [https://www.youtube.com/channel/UCKttG86PDVKdGXHmTxnLD-A Big Data Koo(구자환 교수님 채널]</div>

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<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:데이터 분석]]<br /> ;Spark<br /> * UC 버클리의 AMP 랩에서 개발하였으며, 현재 아파치 재단에서 관리<br /> * 인-메모리 방식의 분산 처리 시스템<br /> <br /> == 등장 배경 ==<br /> * 기존 디스크 입출력에 대한 지연 시간 개선<br /> * 반복적인 작업이나 실시간 처리를 위해 빠른 처리 필요<br /> <br /> == 구조 및 구성 요소 ==<br /> [[파일:스파크 프레임워크 구조.png]]<br /> * SQL: 정형화된 SQL 지원<br /> * Streaming: 데이터 스트림을 세그먼트로 나눈 후 각각을 스파크 엔진으로 처리<br /> * MLlib: [[회귀]], [[SVM]], [[의사 결정 나무]], [[랜덤 포레스트]] 등 [[머신러닝]] 라이브러리 제공<br /> * GraphX: 페이지 랭크, 레이블 전파, 삼각 계수 등 그래프 알고리즘 지원<br /> * Core: 분산 처리, 스케줄링, API 인터페이스 지원<br /> * 작업 처리 레이어: 스파크만으로 처리할 수도 있고, 하둡 Yarn, Mesos 등과 연계 가능<br /> <br /> == 참조 문헌 ==<br /> * [https://www.youtube.com/watch?v=O35dLfyklm0 빅데이터 051 인메모리 데이터 처리 기반 SW의 등장(구자환 교수님)]</div>

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<p>김형교: 김형교님이 파일:스파크 프레임워크 구조.png의 새 판을 올렸습니다</p> <hr /> <div>출처: http://blog.skby.net/스파크-apache-spark/</div>

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<p>김형교: 새 문서: 분류:데이터 분석 ;Spark * UC 버클리의 AMP 랩에서 개발하였으며, 현재 아파치 재단에서 관리 * 인-메모리 방식의 분산 처리 시스템 == 등...</p> <hr /> <div>[[분류:데이터 분석]]<br /> ;Spark<br /> * UC 버클리의 AMP 랩에서 개발하였으며, 현재 아파치 재단에서 관리<br /> * 인-메모리 방식의 분산 처리 시스템<br /> <br /> == 등장 배경 ==<br /> * 기존 디스크 입출력에 대한 지연 시간 개선<br /> * 반복적인 작업이나 실시간 처리를 위해 빠른 처리 필요<br /> <br /> == 구조 및 구성 요소 ==<br /> [[파일:스파크 프레임워크 구조.png]]<br /> * SQL: 정형화된 SQL 지원<br /> * Streaming: 데이터 스트림을 세그먼트로 나눈 후 각각을 스파크 엔진으로 처리<br /> * MLlib: [[회귀]], [[SVM]], [[의사 결정 나무]], [[랜덤 포레스트]] 등 [[머신러닝]] 라이브러리 제공<br /> * GraphX: 페이지 랭크, 레이블 전파, 삼각 계수 등 그래프 알고리즘 지원<br /> * Core: 분산 처리, 스케줄링, API 인터페이스 지원<br /> * 작업 처리 레이어: 스파크만으로 처리할 수도 있고, 하둡 Yarn, Mesos 등과 연계 가능</div>

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<p>김형교: 출처: http://blog.skby.net/스파크-apache-spark/</p> <hr /> <div>출처: http://blog.skby.net/스파크-apache-spark/</div>

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<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:데이터베이스]][[분류:데이터 분석]]<br /> ;Hadoop Distributed File System<br /> <br /> == 동작 절차 ==<br /> # 클라이언트로부터 특정 파일에 대한 요구 전달<br /> # 네임노드에서 해당 파일을 보관하고 있는 블록 정보 탐색<br /> # 실제 데이터가 보관되어 있는 데이터노드 위치 파악<br /> # 데이터노드에서 파일 처리<br /> <br /> == 구성요소 ==<br /> === 네임노드 ===<br /> ;Namenode; 마스터 노드<br /> * 메타 데이터만 보관하고, 실제 데이터는 저장하지 않음<br /> <br /> === 데이터노드 ===<br /> ;Datanode; 슬레이브 노드<br /> * 실제 데이터를 보관하는 노드<br /> * 64MB, 128MB 등의 블록 단위로 데이터 저장<br /> <br /> == 고가용성 ==<br /> ; [[결함 허용]], 성능 향상을 위해 데이터와 노드 다중 구성<br /> === 네임노드 이중화 ===<br /> * 클러스터에 2개의 네임노드 구축<br /> * Active-Standby로 운영<br /> * 무중단 시스템 보장<br /> <br /> === 데이터 복제 ===<br /> * 데이터를 기본 3 Copy Replication 형성<br /> * 신뢰성 보장: 하나의 노드, 데이터가 손실되어도 무중단 동작 보장<br /> * 성능 향상: 데이터의 [[지역성]]을 향상시켜 빠른 처리 도모</div>

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<p>김형교: 새 문서: 분류:데이터베이스분류:데이터 분석 ;Hadoop Distributed File System == 네임노드 == ;Namenode; 마스터 노드 * 메타 데이터만 보관하고, 실제 데...</p> <hr /> <div>[[분류:데이터베이스]][[분류:데이터 분석]]<br /> ;Hadoop Distributed File System<br /> <br /> == 네임노드 ==<br /> ;Namenode; 마스터 노드<br /> * 메타 데이터만 보관하고, 실제 데이터는 저장하지 않음<br /> === 동작 ===<br /> * 클라이언트로부터 특정 파일에 대한 요구 전달<br /> * 해당 파일을 보관하고 있는 블록 정보 탐색<br /> * 실제 데이터가 보관되어 있는 데이터 노드 위치 파악<br /> <br /> == 데이터노드 ==<br /> ;Datanode; 슬레이브 노드<br /> * 64MB, 128MB 등의 블록 단위로 데이터 저장<br /> <br /> == 이중화 구성 ==<br /> ; [[결함 허용]], 성능 향상을 위해 데이터와 노드 다중 구성<br /> === 네임노드 이중화 ===<br /> * 클러스터에 2개의 네임노드 구축<br /> * Active-Standby로 운영<br /> * 무중단 시스템 보장<br /> <br /> === 데이터 복제 ===<br /> * 데이터를 기본 3 Copy Replication 형성<br /> * 신뢰성 보장: 하나의 노드, 데이터가 손실되어도 무중단 동작 보장<br /> * 성능 향상: 데이터의 [[지역성]]을 향상시켜 빠른 처리 도모</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=HDFS&diff=6148 2020-01-02T12:51:42Z

<p>김형교: 하둡 분산 파일 시스템 문서로 넘겨주기</p> <hr /> <div>#넘겨주기 [[하둡 분산 파일 시스템]]</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=%ED%94%BC%EA%B7%B8&diff=6147 2020-01-02T12:22:32Z

<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:데이터 분석]][[분류:데이터베이스]]<br /> ;Pig<br /> * '''[[하둡]]'''의 복잡한 추출, 변환, 적재 작업을 손쉬운 스크립트 언어로 구현 가능<br /> * 다수의 중간 결과물이 필요한 복잡한 분석 쿼리에도 적합<br /> * 대량의 조인 연산이나 중간 테이블이 필요한 경우에 주로 사용<br /> * 관계형 기본 함수및 사용자 정의 함수로 기능 확장 가능<br /> <br /> == 같이 보기 ==<br /> * [[하둡]]<br /> * [[하이브]]<br /> * [[맵리듀스]]</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=%ED%94%BC%EA%B7%B8&diff=6146 2020-01-02T12:21:55Z

<p>김형교: 새 문서: 분류:데이터 분석분류:데이터베이스 * &#039;&#039;&#039;하둡&#039;&#039;&#039;의 복잡한 추출, 변환, 적재 작업을 손쉬운 스크립트 언어로 구현 가능 * 다수의...</p> <hr /> <div>[[분류:데이터 분석]][[분류:데이터베이스]]<br /> * '''[[하둡]]'''의 복잡한 추출, 변환, 적재 작업을 손쉬운 스크립트 언어로 구현 가능<br /> * 다수의 중간 결과물이 필요한 복잡한 분석 쿼리에도 적합<br /> * 대량의 조인 연산이나 중간 테이블이 필요한 경우에 주로 사용<br /> * 관계형 기본 함수및 사용자 정의 함수로 기능 확장 가능<br /> <br /> == 같이 보기 ==<br /> * [[하둡]]<br /> * [[하이브]]<br /> * [[맵리듀스]]</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=%ED%95%98%EC%9D%B4%EB%B8%8C&diff=6145 2020-01-02T12:15:31Z

<p>김형교: 새 문서: 분류:데이터 분석분류:데이터베이스 ;Hive ;데이터 요약, 쿼리 및 분석을 위해, 하둡 프레임워크에 맞추어 개발된 데이터 웨어하우...</p> <hr /> <div>[[분류:데이터 분석]][[분류:데이터베이스]]<br /> ;Hive<br /> ;데이터 요약, 쿼리 및 분석을 위해, 하둡 프레임워크에 맞추어 개발된 [[데이터 웨어하우스]] 소프트웨어 프로젝트<br /> * 상위 문서 [[하둡]]<br /> == 개요 ==<br /> * SQL로 하둡 데이터를 처리하려는 엔지니어들의 니즈를 충족하기 위해 개발됨<br /> * [[HDFS]]에서 SQL과 유사한 인터페이스 제공<br /> * 커스텀 함수를 Wrapper 형태로 추가 가능<br /> <br /> == 같이 보기 ==<br /> * [[하둡]]<br /> * [[맵리듀스]]</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=%EB%A7%B5%EB%A6%AC%EB%93%80%EC%8A%A4&diff=6144 2020-01-02T12:10:12Z

<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:데이터베이스]][[분류:데이터 분석]]<br /> ;MapReduce<br /> ;다수의 머신들로 구성한 분산 데이터베이스를 병렬로 처리하기 위한 프로그래밍 모델<br /> * 구글에서 처음으로 개념 소개<br /> * [[하둡]] 프레임워크에서 활용<br /> <br /> == 구성/절차 ==<br /> ;맵(Map) 작업과 리듀스(Reduce) 작업으로 구성<br /> [[파일:맵-셔플-리듀스.png]]<br /> <br /> === 맵 ===<br /> * 분산된 데이터를 Key-Value로 모은다<br /> <br /> === 셔플 ===<br /> * 중간 결과를 리듀스로 전달한다.<br /> <br /> === 리듀스 ===<br /> * 리스트에서 원하는 데이터를 찾아서 집계<br /> <br /> == 활용 ==<br /> * 셔플과 소트는 하둡 등 엔진이 담당한다.<br /> * 개발자는 맵 함수와 리듀스 함수를 개발한다.<br /> ** 맵, 리듀스 함수는 대상 데이터에 맞추어 설계해야 한다/<br /> * 기존 RDBMS의 개념을 도입하여 맵리듀스 작업을 수월하게 도와주는 도구가 '''[[하이브]]'''</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=%EB%A7%B5%EB%A6%AC%EB%93%80%EC%8A%A4&diff=6143 2020-01-02T12:07:31Z

<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:데이터베이스]][[분류:데이터 분석]]<br /> ;MapReduce<br /> ;다수의 머신들로 구성한 분산 데이터베이스를 병렬로 처리하기 위한 프로그래밍 모델<br /> * 구글에서 처음으로 개념 소개<br /> * [[하둡]] 프레임워크에서 활용<br /> <br /> == 구성/절차 ==<br /> ;맵(Map) 작업과 리듀스(Reduce) 작업으로 구성<br /> [[파일:맵-셔플-리듀스.png]]<br /> <br /> === 맵 ===<br /> * 분산된 데이터를 Key-Value로 모은다<br /> <br /> === 셔플 ===<br /> * 중간 결과를 리듀스로 전달한다.<br /> <br /> === 리듀스 ===<br /> * 리스트에서 원하는 데이터를 찾아서 집계<br /> <br /> == 활용 ==<br /> * 셔플과 소트는 하둡 등 엔진이 담당한다.<br /> * 개발자는 맵 함수와 리듀스 함수를 개발한다.</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=%EB%A7%B5%EB%A6%AC%EB%93%80%EC%8A%A4&diff=6142 2020-01-02T11:50:41Z

<p>김형교: 새 문서: 분류:데이터베이스분류:데이터 분석 ;MapReduce ;다수의 머신들로 구성한 분산 데이터베이스를 병렬로 처리하기 위한 프로그래밍 모델...</p> <hr /> <div>[[분류:데이터베이스]][[분류:데이터 분석]]<br /> ;MapReduce<br /> ;다수의 머신들로 구성한 분산 데이터베이스를 병렬로 처리하기 위한 프로그래밍 모델<br /> * 구글에서 처음으로 개념 소개<br /> * [[하둡]] 프레임워크에서 활용<br /> <br /> == 구성/절차 ==<br /> ;맵(Map) 작업과 리듀스(Reduce) 작업으로 구성<br /> [[파일:맵-셔플-리듀스.png]]<br /> <br /> == 맵 ==<br /> * 분산된 데이터를 Key-Value로 모은다<br /> <br /> == 셔플 ==<br /> * 중간 결과를 리듀스로 전달한다.<br /> <br /> == 리듀스 ==<br /> * 리스트에서 원하는 데이터를 찾아서 집계</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:%EB%A7%B5-%EC%85%94%ED%94%8C-%EB%A6%AC%EB%93%80%EC%8A%A4.png&diff=6141 2020-01-02T11:50:17Z

<p>김형교: 출처: https://www.researchgate.net/figure/The-MapReduce-architecture-MapReduce-Algorithm-There-are-four-steps-to-implement_fig2_305489358</p> <hr /> <div>출처: https://www.researchgate.net/figure/The-MapReduce-architecture-MapReduce-Algorithm-There-are-four-steps-to-implement_fig2_305489358</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=%ED%95%98%EB%91%A1&diff=6140 2020-01-02T11:32:56Z

<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:데이터베이스]]<br /> ;Hadoop<br /> ; 다수의 컴퓨터로 분산 구성된 [[빅데이터]]를 병렬로 처리할 수 있는 [[공개 소프트웨어]] 프레임워크<br /> <br /> == 특징 ==<br /> * 분산 구조: 여러개의 서버, 일반 PC 등을 모아 분산된 파일시스템 및 분석 시스템 형성 가능<br /> * [[공개 소프트웨어]]: 무료로 자유롭게, 필요한 경우 변형하여 사용 가능<br /> * [[결함 허용]] 및 [[확장성]]: 성능 증강이 필요하면 노드 쉽게 추가 가능, 일부 노드가 죽어도 정상 동작<br /> <br /> == 구조 ==<br /> ;크게 [[맵리듀스]]와 하둡 분산 파일 시스템(HDFS)으로 나눌 수 있다.<br /> [[파일:하둡 클러스터.png]]<br /> <br /> === 하둡 분산 파일 시스템 ===<br /> ;Hadoop Distributed File System<br /> * 네임노드(Namenode): 마스터 노드<br /> * 데이터노드(Datanode): 슬레이브 노드<br /> <br /> === 맵리듀스 ===<br /> ;MapReduce<br /> * 잡 트래커<br /> * 태스크 트래커<br /> <br /> <br /> == 하둡 에코시스템 ==<br /> [[파일:하둡 에코시스템.png]]<br /> ;하둡 코어 프로젝트(HDFS, 맵리듀스)와 하둡 서브 프로젝트(수집, 분석, 마이닝 등)로 구성<br /> <br /> === Zookeeper(주키퍼) ===<br /> === Oozie(우지) ===<br /> === Avro(에이브로) ===<br /> === Parquet(파케이) ===<br /> === Flume(플룸) ===<br /> === Sqoop(스쿱) ===<br /> === Pig(피그) ===<br /> === Crunch(크런치) ===<br /> === HBase ===<br /> === Hive(하이브) ===<br /> === Impala ===<br /> === Tajo ===<br /> <br /> == 참조 문헌 ==<br /> * [http://www.incodom.kr/hadoop_%EC%B4%9D%EC%A0%95%EB%A6%AC_2%ED%8E%B8 hadoop 총정리 2편]</div>

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<p>김형교: 출처: https://kmongcom.wordpress.com/tag/%ED%95%98%EB%91%A1/</p> <hr /> <div>출처: https://kmongcom.wordpress.com/tag/%ED%95%98%EB%91%A1/</div>

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<p>김형교: 새 문서: ;Distributed File System == 구성 == * 마스터 노드: 슬레이브 노드 관리 * 슬레이브 노드: 실제 데이터 저장</p> <hr /> <div>;Distributed File System<br /> <br /> == 구성 ==<br /> * 마스터 노드: 슬레이브 노드 관리<br /> * 슬레이브 노드: 실제 데이터 저장</div>

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<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:IT경영]]<br /> ;Control Objectives for Information and Related Technologies<br /> ;효과적인 IT Governance 실현 및 IT 통제 수준 진단을 위해 ISACA에서 1996년부터 발표해온 Best practice 기반 프레임워크<br /> * '''본 문서는 대부분의 내용이 COBIT 5기준'''<br /> ** (현재는 2019년에 발표된 [[COBIT 2019]]가 최신)<br /> <br /> = 개요 = <br /> == 발전 과정 ==<br /> * COBIT1부터 COBIT2, COBIT3, COBIT4, COBIT4.1, COBIT5, COBIT 2019로 지속 개정<br /> * 처음에는 감사 프레임워크였다가 개정이 지속되면서 범위 확대<br /> [[파일:COBIT.png]]<br /> <br /> == 특징 ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! 특징 !! 설명<br /> |-<br /> | Business Focused || 비즈니스적 목적을 위한 IT 거버넌스<br /> |-<br /> | Process Oriented || Input, Task, R&amp;R&lt;ref&gt;모든 파트별로 RACI 차트를 통해 주요 이해관계자(CEO, CISO, 개발자 등)의 역할 표현&lt;/ref&gt;([[RACI 차트]])에 초점<br /> |-<br /> | Control Based || Process 하위의 Task들을 통제하는 것을 기본으로 함<br /> |-<br /> | Measurement Driven || 성과지표를 설정하고 측정 및 모니터링<br /> |}<br /> <br /> == 5가지 원칙 ==<br /> * '''이해관계자의 요구사항 충족(Meeting Stakeholder Needs)'''<br /> ** 이해관계자의 요구사항에 대한 가치를 창출<br /> * '''조직의 모든 부분 포괄(Covering the Enterprise End-to-End)'''<br /> ** 조직 계층 간 포괄적인 역할, 활동, 관계를 정의 및 프로세스 정립<br /> * '''하나의 통합적인 프레임워크 적용(Applying a Single Integrated Framework)'''<br /> ** [[ITIL]], [[ISO/IEC 20000]], [[CMMi]] 등 활용 시에도 이를 통합 관리하기 위한 프레임워크 제공<br /> * '''포괄적 접근방법 활용(Enabling a Holistic Approach)'''<br /> ** 원리, 정책, 프레임워크 기반으로 프로세스, 조직구조, 문화/윤리/행위, 정보, 서비스/구조/어플리케이션, 사람/기술/역량 등에 대한 접근방법 활용<br /> * '''거버넌스와 관리의 분리(Separating Governance From Management)'''<br /> ** 거버넌스 프로세스: EDM<br /> ** 관리 프로세스: APO, BAI, DSS, MEA<br /> <br /> <br /> = 주요 관점 및 프로세스 =<br /> == 관점(3가지) ==<br /> [[파일:COBIT 큐브.jpg]]<br /> * '''IT 프로세스(IT Process)'''<br /> ** Domain, Process, Activity<br /> * '''IT 요구사항(IT Requirement)'''<br /> ** People, Application, Technology, Facility, Data<br /> * '''비즈니스 요구사항(Business Requirement)'''<br /> ** Quality, Fiduciary, Security<br /> <br /> == 프로세스 ==<br /> ; 거버넌스 프로세스 1가지, 관리 프로세스 4가지, 프로세스별로 3가지 세부 프로세스<br /> [[파일:COBIT 구조도.png]]<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! 구분 !! 프로세스 !! 설명<br /> |-<br /> | 거버넌스<br /> ! EDM <br /> || <br /> * Evaluate, Direct, Monitoring<br /> * 프레임워크의 설정 및 유지관리, 효과제공, 위험 최적화, 자원 최적화, 이해관계자 투명성 확보<br /> |-<br /> | rowspan=&quot;4&quot; | 관리<br /> ! 기획<br /> APO <br /> || <br /> * Align, Plan, Organize<br /> * 전략관리, 혁신관리, 포트폴리오 관리, 인적자원 관리, 품질관리, 보안관리<br /> |-<br /> ! 구축<br /> BAI <br /> || <br /> * Build, Acquire, Implement<br /> * 프로그램/프로젝트 관리, 요구사항 관리, 변경관리, 자산관리, 구성관리<br /> |-<br /> ! 운영<br /> DSS <br /> || <br /> * Delivery, Service, Support<br /> * 운영관리, 문제관리, 연속성관리, 비즈니스 프로세스 통제 관리<br /> |-<br /> ! 모니터링<br /> MEA <br /> || <br /> * Monitor, Evaluate, Access<br /> * 성과 및 준수, 내부 통제 시스템 모니터링, 평가 및 진단 등<br /> |}<br /> <br /> == 7 가지 동인(Enabler) ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! 동인<br /> ! 설명<br /> |-<br /> | 원칙, 정책, 프레임워크<br /> | – IT 지침, 정책, 내부 규정<br /> |-<br /> | 프로세스<br /> | – 업무 수행 절차 및 수행 역할, 업무 간 선/후행 관계<br /> |-<br /> | 조직구조<br /> | – IT 기능을 구현하는 조직체계, 의사결정 기구<br /> |-<br /> | 문화, 윤리, 행동<br /> | – 개인적 및 집단적 행위를 규범 짓는 조직 문화<br /> |-<br /> | 정보<br /> | – 조직에 의해 생산되고 사용되는 모든 정보<br /> |-<br /> | 서비스, 인프라, 애플리케이션<br /> | – IT 관련 서비스를 제공하는 데 활용되는 어플리케이션, 인프라 같은 IT 자원<br /> |-<br /> | 인력, 스킬, 전문성<br /> | – 모든 활동 및 의사결정 수행 인적 역량<br /> |}</div>

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<p>김형교: /* 7 가지 동인(Enabler) */</p> <hr /> <div>[[분류:IT경영]]<br /> ;Control Objectives for Information and Related Technologies<br /> ;효과적인 IT Governance 실현 및 IT 통제 수준 진단을 위해 ISACA에서 1996년부터 발표해온 Best practice 기반 프레임워크<br /> * '''본 문서는 대부분의 내용이 COBIT 5기준'''<br /> ** (현재는 2019년에 발표된 [[COBIT 2019]]가 최신)<br /> <br /> = 개요 = <br /> == 발전 과정 ==<br /> * COBIT1부터 COBIT2, COBIT3, COBIT4, COBIT4.1, COBIT5, COBIT 2019로 지속 개정<br /> * 처음에는 감사 프레임워크였다가 개정이 지속되면서 범위 확대<br /> [[파일:COBIT.png]]<br /> <br /> == 특징 ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! 특징 !! 설명<br /> |-<br /> | Business Focused || 비즈니스적 목적을 위한 IT 거버넌스<br /> |-<br /> | Process Oriented || Input, Task, R&amp;R&lt;ref&gt;모든 파트별로 RACI 차트를 통해 주요 이해관계자(CEO, CISO, 개발자 등)의 역할 표현&lt;/ref&gt;([[RACI 차트]])에 초점<br /> |-<br /> | Control Based || Process 하위의 Task들을 통제하는 것을 기본으로 함<br /> |-<br /> | Measurement Driven || 성과지표를 설정하고 측정 및 모니터링<br /> |}<br /> <br /> == 5가지 목표 ==<br /> * '''이해관계자의 요구사항 충족(Meeting Stakeholder Needs)'''<br /> ** 이해관계자의 요구사항에 대한 가치를 창출<br /> * '''조직의 모든 부분 포괄(Covering the Enterprise End-to-End)'''<br /> ** 조직 계층 간 포괄적인 역할, 활동, 관계를 정의 및 프로세스 정립<br /> * '''하나의 통합적인 프레임워크 적용(Applying a Single Integrated Framework)'''<br /> ** [[ITIL]], [[ISO/IEC 20000]], [[CMMi]] 등 활용 시에도 이를 통합 관리하기 위한 프레임워크 제공<br /> * '''포괄적 접근방법 활용(Enabling a Holistic Approach)'''<br /> ** 원리, 정책, 프레임워크 기반으로 프로세스, 조직구조, 문화/윤리/행위, 정보, 서비스/구조/어플리케이션, 사람/기술/역량 등에 대한 접근방법 활용<br /> * '''거버넌스와 관리의 분리(Separating Governance From Management)'''<br /> ** 거버넌스 프로세스: EDM<br /> ** 관리 프로세스: APO, BAI, DSS, MEA<br /> <br /> <br /> = 주요 관점 및 프로세스 =<br /> == 관점(3가지) ==<br /> [[파일:COBIT 큐브.jpg]]<br /> * '''IT 프로세스(IT Process)'''<br /> ** Domain, Process, Activity<br /> * '''IT 요구사항(IT Requirement)'''<br /> ** People, Application, Technology, Facility, Data<br /> * '''비즈니스 요구사항(Business Requirement)'''<br /> ** Quality, Fiduciary, Security<br /> <br /> == 프로세스 ==<br /> ; 거버넌스 프로세스 1가지, 관리 프로세스 4가지, 프로세스별로 3가지 세부 프로세스<br /> [[파일:COBIT 구조도.png]]<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! 구분 !! 프로세스 !! 설명<br /> |-<br /> | 거버넌스<br /> ! EDM <br /> || <br /> * Evaluate, Direct, Monitoring<br /> * 프레임워크의 설정 및 유지관리, 효과제공, 위험 최적화, 자원 최적화, 이해관계자 투명성 확보<br /> |-<br /> | rowspan=&quot;4&quot; | 관리<br /> ! 기획<br /> APO <br /> || <br /> * Align, Plan, Organize<br /> * 전략관리, 혁신관리, 포트폴리오 관리, 인적자원 관리, 품질관리, 보안관리<br /> |-<br /> ! 구축<br /> BAI <br /> || <br /> * Build, Acquire, Implement<br /> * 프로그램/프로젝트 관리, 요구사항 관리, 변경관리, 자산관리, 구성관리<br /> |-<br /> ! 운영<br /> DSS <br /> || <br /> * Delivery, Service, Support<br /> * 운영관리, 문제관리, 연속성관리, 비즈니스 프로세스 통제 관리<br /> |-<br /> ! 모니터링<br /> MEA <br /> || <br /> * Monitor, Evaluate, Access<br /> * 성과 및 준수, 내부 통제 시스템 모니터링, 평가 및 진단 등<br /> |}<br /> <br /> == 7 가지 동인(Enabler) ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! 동인<br /> ! 설명<br /> |-<br /> | 원칙, 정책, 프레임워크<br /> | – IT 지침, 정책, 내부 규정<br /> |-<br /> | 프로세스<br /> | – 업무 수행 절차 및 수행 역할, 업무 간 선/후행 관계<br /> |-<br /> | 조직구조<br /> | – IT 기능을 구현하는 조직체계, 의사결정 기구<br /> |-<br /> | 문화, 윤리, 행동<br /> | – 개인적 및 집단적 행위를 규범 짓는 조직 문화<br /> |-<br /> | 정보<br /> | – 조직에 의해 생산되고 사용되는 모든 정보<br /> |-<br /> | 서비스, 인프라, 애플리케이션<br /> | – IT 관련 서비스를 제공하는 데 활용되는 어플리케이션, 인프라 같은 IT 자원<br /> |-<br /> | 인력, 스킬, 전문성<br /> | – 모든 활동 및 의사결정 수행 인적 역량<br /> |}</div>

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<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:IT경영]]<br /> ;Control Objectives for Information and Related Technologies<br /> ;효과적인 IT Governance 실현 및 IT 통제 수준 진단을 위해 ISACA에서 1996년부터 발표해온 Best practice 기반 프레임워크<br /> * '''본 문서는 대부분의 내용이 COBIT 5기준'''<br /> ** (현재는 2019년에 발표된 [[COBIT 2019]]가 최신)<br /> <br /> = 개요 = <br /> == 발전 과정 ==<br /> * COBIT1부터 COBIT2, COBIT3, COBIT4, COBIT4.1, COBIT5, COBIT 2019로 지속 개정<br /> * 처음에는 감사 프레임워크였다가 개정이 지속되면서 범위 확대<br /> [[파일:COBIT.png]]<br /> <br /> == 특징 ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! 특징 !! 설명<br /> |-<br /> | Business Focused || 비즈니스적 목적을 위한 IT 거버넌스<br /> |-<br /> | Process Oriented || Input, Task, R&amp;R&lt;ref&gt;모든 파트별로 RACI 차트를 통해 주요 이해관계자(CEO, CISO, 개발자 등)의 역할 표현&lt;/ref&gt;([[RACI 차트]])에 초점<br /> |-<br /> | Control Based || Process 하위의 Task들을 통제하는 것을 기본으로 함<br /> |-<br /> | Measurement Driven || 성과지표를 설정하고 측정 및 모니터링<br /> |}<br /> <br /> == 5가지 목표 ==<br /> * '''이해관계자의 요구사항 충족(Meeting Stakeholder Needs)'''<br /> ** 이해관계자의 요구사항에 대한 가치를 창출<br /> * '''조직의 모든 부분 포괄(Covering the Enterprise End-to-End)'''<br /> ** 조직 계층 간 포괄적인 역할, 활동, 관계를 정의 및 프로세스 정립<br /> * '''하나의 통합적인 프레임워크 적용(Applying a Single Integrated Framework)'''<br /> ** [[ITIL]], [[ISO/IEC 20000]], [[CMMi]] 등 활용 시에도 이를 통합 관리하기 위한 프레임워크 제공<br /> * '''포괄적 접근방법 활용(Enabling a Holistic Approach)'''<br /> ** 원리, 정책, 프레임워크 기반으로 프로세스, 조직구조, 문화/윤리/행위, 정보, 서비스/구조/어플리케이션, 사람/기술/역량 등에 대한 접근방법 활용<br /> * '''거버넌스와 관리의 분리(Separating Governance From Management)'''<br /> ** 거버넌스 프로세스: EDM<br /> ** 관리 프로세스: APO, BAI, DSS, MEA<br /> <br /> <br /> = 주요 관점 및 프로세스 =<br /> == 관점(3가지) ==<br /> [[파일:COBIT 큐브.jpg]]<br /> * '''IT 프로세스(IT Process)'''<br /> ** Domain, Process, Activity<br /> * '''IT 요구사항(IT Requirement)'''<br /> ** People, Application, Technology, Facility, Data<br /> * '''비즈니스 요구사항(Business Requirement)'''<br /> ** Quality, Fiduciary, Security<br /> <br /> == 프로세스 ==<br /> ; 거버넌스 프로세스 1가지, 관리 프로세스 4가지, 프로세스별로 3가지 세부 프로세스<br /> [[파일:COBIT 구조도.png]]<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! 구분 !! 프로세스 !! 설명<br /> |-<br /> | 거버넌스<br /> ! EDM <br /> || <br /> * Evaluate, Direct, Monitoring<br /> * 프레임워크의 설정 및 유지관리, 효과제공, 위험 최적화, 자원 최적화, 이해관계자 투명성 확보<br /> |-<br /> | rowspan=&quot;4&quot; | 관리<br /> ! 기획<br /> APO <br /> || <br /> * Align, Plan, Organize<br /> * 전략관리, 혁신관리, 포트폴리오 관리, 인적자원 관리, 품질관리, 보안관리<br /> |-<br /> ! 구축<br /> BAI <br /> || <br /> * Build, Acquire, Implement<br /> * 프로그램/프로젝트 관리, 요구사항 관리, 변경관리, 자산관리, 구성관리<br /> |-<br /> ! 운영<br /> DSS <br /> || <br /> * Delivery, Service, Support<br /> * 운영관리, 문제관리, 연속성관리, 비즈니스 프로세스 통제 관리<br /> |-<br /> ! 모니터링<br /> MEA <br /> || <br /> * Monitor, Evaluate, Access<br /> * 성과 및 준수, 내부 통제 시스템 모니터링, 평가 및 진단 등<br /> |}<br /> <br /> == 7 가지 동인(Enabler) ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! 동인<br /> ! 설명<br /> |-<br /> | 원칙, 정책 및프레임워크<br /> | – IT 지침, 정책, 내부 규정<br /> |-<br /> | 프로세스<br /> | – 업무 수행 절차 및 수행 역할, 업무 간 선/후행 관계<br /> |-<br /> | 조직구조<br /> | – IT 기능을 구현하는 조직체계, 의사결정 기구<br /> |-<br /> | 문화, 윤리관및 행동<br /> | – 개인적 및 집단적 행위를 규범 짓는 조직 문화<br /> |-<br /> | 정보<br /> | – 조직에 의해 생산되고 사용되는 모든 정보<br /> |-<br /> | 서비스, 인프라및 어플리케이션<br /> | – IT 관련 서비스를 제공하는 데 활용되는 어플리케이션, 인프라 같은 IT 자원<br /> |-<br /> | 인력, 스킬및 전문성<br /> | – 모든 활동 및 의사결정 수행 인적 역량<br /> |}</div>

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<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:IT경영]]<br /> ;Control Objectives for Information and Related Technologies<br /> ;효과적인 IT Governance 실현 및 IT 통제 수준 진단을 위해 ISACA에서 1996년부터 발표해온 Best practice 기반 프레임워크<br /> * '''본 문서는 대부분의 내용이 COBIT 5기준'''<br /> ** (현재는 2019년에 발표된 [[COBIT 2019]]가 최신)<br /> <br /> = 개요 = <br /> == 발전 과정 ==<br /> * COBIT1부터 COBIT2, COBIT3, COBIT4, COBIT4.1, COBIT5, COBIT 2019로 지속 개정<br /> * 처음에는 감사 프레임워크였다가 개정이 지속되면서 범위 확대<br /> [[파일:COBIT.png]]<br /> <br /> == 특징 ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! 특징 !! 설명<br /> |-<br /> | Business Focused || 비즈니스적 목적을 위한 IT 거버넌스<br /> |-<br /> | Process Oriented || Input, Task, R&amp;R&lt;ref&gt;모든 파트별로 RACI 차트를 통해 주요 이해관계자(CEO, CISO, 개발자 등)의 역할 표현&lt;/ref&gt;([[RACI 차트]])에 초점<br /> |-<br /> | Control Based || Process 하위의 Task들을 통제하는 것을 기본으로 함<br /> |-<br /> | Measurement Driven || 성과지표를 설정하고 측정 및 모니터링<br /> |}<br /> <br /> == 5가지 목표 ==<br /> * '''이해관계자의 요구사항 충족(Meeting Stakeholder Needs)'''<br /> ** 이해관계자의 요구사항에 대한 가치를 창출<br /> * '''조직의 모든 부분 포괄(Covering the Enterprise End-to-End)'''<br /> ** 조직 계층 간 포괄적인 역할, 활동, 관계를 정의 및 프로세스 정립<br /> * '''하나의 통합적인 프레임워크 적용(Applying a Single Integrated Framework)'''<br /> ** [[ITIL]], [[ISO/IEC 20000]], [[CMMi]] 등 활용 시에도 이를 통합 관리하기 위한 프레임워크 제공<br /> * '''포괄적 접근방법 활용(Enabling a Holistic Approach)'''<br /> ** 원리, 정책, 프레임워크 기반으로 프로세스, 조직구조, 문화/윤리/행위, 정보, 서비스/구조/어플리케이션, 사람/기술/역량 등에 대한 접근방법 활용<br /> * '''거버넌스와 관리의 분리(Separating Governance From Management)'''<br /> ** 거버넌스 프로세스: EDM<br /> ** 관리 프로세스: APO, BAI, DSS, MEA<br /> <br /> <br /> = 주요 관점 및 프로세스 =<br /> == 관점(3가지) ==<br /> [[파일:COBIT 큐브.jpg]]<br /> * '''IT 프로세스(IT Process)'''<br /> ** Domain, Process, Activity<br /> * '''IT 요구사항(IT Requirement)'''<br /> ** People, Application, Technology, Facility, Data<br /> * '''비즈니스 요구사항(Business Requirement)'''<br /> ** Quality, Fiduciary, Security<br /> <br /> == 프로세스 ==<br /> ; 거버넌스 프로세스 1가지, 관리 프로세스 4가지, 프로세스별로 3가지 세부 프로세스<br /> [[파일:COBIT 구조도.png]]<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! 구분 !! 프로세스 !! 설명<br /> |-<br /> | 거버넌스<br /> ! EDM <br /> || <br /> * Evaluate, Direct, Monitoring<br /> * 프레임워크의 설정 및 유지관리, 효과제공, 위험 최적화, 자원 최적화, 이해관계자 투명성 확보<br /> |-<br /> | rowspan=&quot;4&quot; | 관리<br /> ! APO <br /> || <br /> * Align, Plan, Organize<br /> * 전략관리, 혁신관리, 포트폴리오 관리, 인적자원 관리, 품질관리, 보안관리<br /> |-<br /> ! BAI <br /> || <br /> * Build, Acquire, Implement<br /> * 프로그램/프로젝트 관리, 요구사항 관리, 변경관리, 자산관리, 구성관리<br /> |-<br /> ! DSS <br /> || <br /> * Delivery, Service, Support<br /> * 운영관리, 문제관리, 연속성관리, 비즈니스 프로세스 통제 관리<br /> |-<br /> ! MEA <br /> || <br /> * Monitor, Evaluate, Access<br /> * 성과 및 준수, 내부 통제 시스템 모니터링, 평가 및 진단 등<br /> |}<br /> <br /> == 7 가지 동인(Enabler) ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! 동인<br /> ! 설명<br /> |-<br /> | 원칙, 정책 및프레임워크<br /> | – IT 지침, 정책, 내부 규정<br /> |-<br /> | 프로세스<br /> | – 업무 수행 절차 및 수행 역할, 업무 간 선/후행 관계<br /> |-<br /> | 조직구조<br /> | – IT 기능을 구현하는 조직체계, 의사결정 기구<br /> |-<br /> | 문화, 윤리관및 행동<br /> | – 개인적 및 집단적 행위를 규범 짓는 조직 문화<br /> |-<br /> | 정보<br /> | – 조직에 의해 생산되고 사용되는 모든 정보<br /> |-<br /> | 서비스, 인프라및 어플리케이션<br /> | – IT 관련 서비스를 제공하는 데 활용되는 어플리케이션, 인프라 같은 IT 자원<br /> |-<br /> | 인력, 스킬및 전문성<br /> | – 모든 활동 및 의사결정 수행 인적 역량<br /> |}</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=COBIT&diff=6131 2020-01-01T16:14:17Z

<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:IT경영]]<br /> ;Control Objectives for Information and Related Technologies<br /> ;효과적인 IT Governance 실현 및 IT 통제 수준 진단을 위해 ISACA에서 1996년부터 발표해온 Best practice 기반 프레임워크<br /> * '''본 문서는 대부분의 내용이 COBIT 5기준'''<br /> ** (현재는 2019년에 발표된 [[COBIT 2019]]가 최신)<br /> <br /> = 개요 = <br /> == 발전 과정 ==<br /> * COBIT1부터 COBIT2, COBIT3, COBIT4, COBIT4.1, COBIT5, COBIT 2019로 지속 개정<br /> * 처음에는 감사 프레임워크였다가 개정이 지속되면서 범위 확대<br /> [[파일:COBIT.png]]<br /> <br /> == 특징 ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! 특징 !! 설명<br /> |-<br /> | Business Focused || 비즈니스적 목적을 위한 IT 거버넌스<br /> |-<br /> | Process Oriented || Input, Task, R&amp;R&lt;ref&gt;모든 파트별로 RACI 차트를 통해 주요 이해관계자(CEO, CISO, 개발자 등)의 역할 표현&lt;/ref&gt;([[RACI 차트]])에 초점<br /> |-<br /> | Control Based || Process 하위의 Task들을 통제하는 것을 기본으로 함<br /> |-<br /> | Measurement Driven || 성과지표를 설정하고 측정 및 모니터링<br /> |}<br /> <br /> == 5가지 목표 ==<br /> * '''이해관계자의 요구사항 충족(Meeting Stakeholder Needs)'''<br /> ** 이해관계자의 요구사항에 대한 가치를 창출<br /> * '''조직의 모든 부분 포괄(Covering the Enterprise End-to-End)'''<br /> ** 조직 계층 간 포괄적인 역할, 활동, 관계를 정의 및 프로세스 정립<br /> * '''하나의 통합적인 프레임워크 적용(Applying a Single Integrated Framework)'''<br /> ** [[ITIL]], [[ISO/IEC 20000]], [[CMMi]] 등 활용 시에도 이를 통합 관리하기 위한 프레임워크 제공<br /> * '''포괄적 접근방법 활용(Enabling a Holistic Approach)'''<br /> ** 원리, 정책, 프레임워크 기반으로 프로세스, 조직구조, 문화/윤리/행위, 정보, 서비스/구조/어플리케이션, 사람/기술/역량 등에 대한 접근방법 활용<br /> * '''거버넌스와 관리의 분리(Separating Governance From Management)'''<br /> ** 거버넌스 프로세스: EDM<br /> ** 관리 프로세스: APO, BAI, DSS, MEA<br /> <br /> <br /> = 주요 관점 및 프로세스 =<br /> [[파일:COBIT 구조도.png]]<br /> == 관점(3가지) ==<br /> [[파일:COBIT 큐브.jpg]]<br /> * '''IT 프로세스(IT Process)'''<br /> ** Domain, Process, Activity<br /> * '''IT 요구사항(IT Requirement)'''<br /> ** People, Application, Technology, Facility, Data<br /> * '''비즈니스 요구사항(Business Requirement)'''<br /> ** Quality, Fiduciary, Security<br /> <br /> == 프로세스 ==<br /> ; 거버넌스 프로세스 1가지, 관리 프로세스 4가지, 프로세스별로 3가지 세부 프로세스<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! 구분 !! 프로세스 !! 설명<br /> |-<br /> | 거버넌스<br /> ! EDM <br /> || <br /> * Evaluate, Direct, Monitoring<br /> * 프레임워크의 설정 및 유지관리, 효과제공, 위험 최적화, 자원 최적화, 이해관계자 투명성 확보<br /> |-<br /> | rowspan=&quot;4&quot; | 관리<br /> ! APO <br /> || <br /> * Align, Plan, Organize<br /> * 전략관리, 혁신관리, 포트폴리오 관리, 인적자원 관리, 품질관리, 보안관리<br /> |-<br /> ! BAI <br /> || <br /> * Build, Acquire, Implement<br /> * 프로그램/프로젝트 관리, 요구사항 관리, 변경관리, 자산관리, 구성관리<br /> |-<br /> ! DSS <br /> || <br /> * Delivery, Service, Support<br /> * 운영관리, 문제관리, 연속성관리, 비즈니스 프로세스 통제 관리<br /> |-<br /> ! MEA <br /> || <br /> * Monitor, Evaluate, Access<br /> * 성과 및 준수, 내부 통제 시스템 모니터링, 평가 및 진단 등<br /> |}<br /> <br /> == 7 가지 동인(Enabler) ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> ! 동인<br /> ! 설명<br /> |-<br /> | 원칙, 정책 및프레임워크<br /> | – IT 지침, 정책, 내부 규정<br /> |-<br /> | 프로세스<br /> | – 업무 수행 절차 및 수행 역할, 업무 간 선/후행 관계<br /> |-<br /> | 조직구조<br /> | – IT 기능을 구현하는 조직체계, 의사결정 기구<br /> |-<br /> | 문화, 윤리관및 행동<br /> | – 개인적 및 집단적 행위를 규범 짓는 조직 문화<br /> |-<br /> | 정보<br /> | – 조직에 의해 생산되고 사용되는 모든 정보<br /> |-<br /> | 서비스, 인프라및 어플리케이션<br /> | – IT 관련 서비스를 제공하는 데 활용되는 어플리케이션, 인프라 같은 IT 자원<br /> |-<br /> | 인력, 스킬및 전문성<br /> | – 모든 활동 및 의사결정 수행 인적 역량<br /> |}</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:COBIT_%EA%B5%AC%EC%A1%B0%EB%8F%84.png&diff=6130 2020-01-01T16:13:52Z

<p>김형교: 출처: https://needjarvis.tistory.com/86</p> <hr /> <div>출처: https://needjarvis.tistory.com/86</div>

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<p>김형교: 데이터베이스 병행제어 문서로 넘겨주기</p> <hr /> <div>#넘겨주기 [[데이터베이스 병행제어]]</div>

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<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:데이터베이스]]<br /> ;Distribute Database<br /> ;물리적으로 분산되어 있는 데이터를 네트워크를 통해 논리적으로 동일한 시스템에서 하나의 데이터베이스처럼 이용하는 기술, 그 기술로 구현된 데이터베이스<br /> <br /> == 장단점 ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! 장점 !! 단점<br /> |-<br /> | <br /> * 지역 자치성, 점증적 용향 확장<br /> * 신뢰성과 가용성<br /> * 효용성과 융통성<br /> * 빠른 응답속도와 통신비용 절감<br /> * 데이터의 가용성과 신뢰성 증가<br /> * 시스템 규모의 적절한 조절<br /> * 각 지역 사용자의 요구 수용<br /> || <br /> * 소프트웨어 개발 비용<br /> * 오류의 잠재성 증대<br /> * 처리 비용의 증대<br /> * 설계, 관리의 복잡성과 비용 증대<br /> * 불규칙한 응답 속보<br /> * 통제의 어려움<br /> * 데이터 무결성에 대한 위협<br /> |}<br /> <br /> == 투명성 조건 ==<br /> ;분산데이터베이스는 6가지 투명성(Transparency)을 만족해야 한다.&lt;ref&gt;[http://www.dbguide.net/db.db?cmd=view&amp;boardUid=148188&amp;boardConfigUid=9&amp;boardIdx=133&amp;boardStep=1 DB가이드넷]&lt;/ref&gt;<br /> # '''분할 투명성''' : 하나의 논리적 Relation이 여러 단편으로 분할되어 각 단편의 사본이 여러 site에 저장<br /> # '''위치 투명성''' : 사용하려는 데이터의 저장 장소 명시 불필요. 위치정보가 [[시스템 카탈로그]]에 유지되어야 함<br /> # '''지역사상 투명성''' : 지역DBMS와 물리적 DB사이의 Mapping 보장. 각 지역시스템 이름과 무관한 이름 사용 가능<br /> # '''중복 투명성''' : DB 객체가 여러 site에 중복 되어 있는지 알 필요가 없는 성질<br /> # '''장애 투명성''' : 구성요소([[DBMS]] 등)의 장애에 무관한 [[트랜잭션]]의 원자성 유지<br /> # '''병행 투명성''' : [[데이터베이스 병행제어|다수 트랜잭션 동시 수행]]시 결과의 일관성 유지, Time Stamp, [[2PL]] 구현<br /> <br /> == 분산 유형 ==<br /> === 테이블 위치 분산 ===<br /> * 본사 IDC: 자재 DB, 파트너 DB, 부서 DB<br /> * 지사 IDC: 생산 DB, 판매 DB, 직원 DB<br /> <br /> === 테이블 수평 분할 ===<br /> * 본사 IDC: 최근 7일을 제외한 전체 이력 데이터베이스<br /> * 지사 IDC: 최근 7일 데이터베이스<br /> <br /> === 테이블 수직 분할 ===<br /> * 본사 IDC: 제품 번호, 생산 원가<br /> * 지사 IDC: 제품 번호, 재고량, 판매가<br /> <br /> === 테이블 복제 ===<br /> * 부분 복제: 본사의 제품 DB중 지사에서 판매하는 제품만 복제하여 지사 DB로 활용<br /> * 광역 복제: 지사에 본사의 제품 DB를 그대로 복사하여두고 사용<br /> <br /> === 테이블 요약 ===<br /> * 분석 요약: 지사1, 지사2의 실적 DB를 분석한 결과를 본사 DB에 저장<br /> * 통합 요약: 지사1, 지사2의 실적 DB를 통합한 DB를 본사에 저장<br /> <br /> == 관련 개념 ==<br /> * [[2단계 커밋]]: 분산 데이터베이스 환경에서 안전한 커밋을 위한 단계 분할 커밋 기법<br /> * [[CAP 이론]]: 분산 데이터베이스의 속성<br /> <br /> == 참고 문헌 ==<br /> * [http://www.dbguide.net/db.db?cmd=view&amp;boardUid=148188&amp;boardConfigUid=9&amp;boardIdx=133&amp;boardStep=1 DB가이드넷]</div>

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<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:데이터베이스]]<br /> ;Distribute Database<br /> ;물리적으로 분산되어 있는 데이터를 네트워크를 통해 논리적으로 동일한 시스템에서 하나의 데이터베이스처럼 이용하는 기술, 그 기술로 구현된 데이터베이스<br /> <br /> == 장단점 ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! 장점 !! 단점<br /> |-<br /> | <br /> * 지역 자치성, 점증적 용향 확장<br /> * 신뢰성과 가용성<br /> * 효용성과 융통성<br /> * 빠른 응답속도와 통신비용 절감<br /> * 데이터의 가용성과 신뢰성 증가<br /> * 시스템 규모의 적절한 조절<br /> * 각 지역 사용자의 요구 수용<br /> || <br /> * 소프트웨어 개발 비용<br /> * 오류의 잠재성 증대<br /> * 처리 비용의 증대<br /> * 설계, 관리의 복잡성과 비용 증대<br /> * 불규칙한 응답 속보<br /> * 통제의 어려움<br /> * 데이터 무결성에 대한 위협<br /> |}<br /> <br /> == 투명성 조건 ==<br /> ;분산데이터베이스는 6가지 투명성(Transparency)을 만족해야 한다.&lt;ref&gt;[http://www.dbguide.net/db.db?cmd=view&amp;boardUid=148188&amp;boardConfigUid=9&amp;boardIdx=133&amp;boardStep=1 DB가이드넷]&lt;/ref&gt;<br /> # '''분할 투명성''' : 하나의 논리적 Relation이 여러 단편으로 분할되어 각 단편의 사본이 여러 site에 저장<br /> # '''위치 투명성''' : 사용하려는 데이터의 저장 장소 명시 불필요. 위치정보가 [[시스템 카탈로그]]에 유지되어야 함<br /> # '''지역사상 투명성''' : 지역DBMS와 물리적 DB사이의 Mapping 보장. 각 지역시스템 이름과 무관한 이름 사용 가능<br /> # '''중복 투명성''' : DB 객체가 여러 site에 중복 되어 있는지 알 필요가 없는 성질<br /> # '''장애 투명성''' : 구성요소([[DBMS]] 등)의 장애에 무관한 [[트랜잭션]]의 원자성 유지<br /> # '''병행 투명성''' : [[데이터베이스 병행 제어|다수 트랜잭션 동시 수행]]시 결과의 일관성 유지, Time Stamp, [[2PL]] 구현<br /> <br /> == 분산 유형 ==<br /> === 테이블 위치 분산 ===<br /> * 본사 IDC: 자재 DB, 파트너 DB, 부서 DB<br /> * 지사 IDC: 생산 DB, 판매 DB, 직원 DB<br /> <br /> === 테이블 수평 분할 ===<br /> * 본사 IDC: 최근 7일을 제외한 전체 이력 데이터베이스<br /> * 지사 IDC: 최근 7일 데이터베이스<br /> <br /> === 테이블 수직 분할 ===<br /> * 본사 IDC: 제품 번호, 생산 원가<br /> * 지사 IDC: 제품 번호, 재고량, 판매가<br /> <br /> === 테이블 복제 ===<br /> * 부분 복제: 본사의 제품 DB중 지사에서 판매하는 제품만 복제하여 지사 DB로 활용<br /> * 광역 복제: 지사에 본사의 제품 DB를 그대로 복사하여두고 사용<br /> <br /> === 테이블 요약 ===<br /> * 분석 요약: 지사1, 지사2의 실적 DB를 분석한 결과를 본사 DB에 저장<br /> * 통합 요약: 지사1, 지사2의 실적 DB를 통합한 DB를 본사에 저장<br /> <br /> == 관련 개념 ==<br /> * [[2단계 커밋]]: 분산 데이터베이스 환경에서 안전한 커밋을 위한 단계 분할 커밋 기법<br /> * [[CAP 이론]]: 분산 데이터베이스의 속성<br /> <br /> == 참고 문헌 ==<br /> * [http://www.dbguide.net/db.db?cmd=view&amp;boardUid=148188&amp;boardConfigUid=9&amp;boardIdx=133&amp;boardStep=1 DB가이드넷]</div>

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<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:데이터베이스]]<br /> ;Distribute Database<br /> ;물리적으로 분산되어 있는 데이터를 네트워크를 통해 논리적으로 동일한 시스템에서 하나의 데이터베이스처럼 이용하는 기술, 그 기술로 구현된 데이터베이스<br /> <br /> == 장단점 ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! 장점 !! 단점<br /> |-<br /> | <br /> * 지역 자치성, 점증적 용향 확장<br /> * 신뢰성과 가용성<br /> * 효용성과 융통성<br /> * 빠른 응답속도와 통신비용 절감<br /> * 데이터의 가용성과 신뢰성 증가<br /> * 시스템 규모의 적절한 조절<br /> * 각 지역 사용자의 요구 수용<br /> || <br /> * 소프트웨어 개발 비용<br /> * 오류의 잠재성 증대<br /> * 처리 비용의 증대<br /> * 설계, 관리의 복잡성과 비용 증대<br /> * 불규칙한 응답 속보<br /> * 통제의 어려움<br /> * 데이터 무결성에 대한 위협<br /> |}<br /> <br /> == 투명성 조건 ==<br /> ;분산데이터베이스는 6가지 투명성(Transparency)을 만족해야 한다.&lt;ref&gt;[http://www.dbguide.net/db.db?cmd=view&amp;boardUid=148188&amp;boardConfigUid=9&amp;boardIdx=133&amp;boardStep=1 DB가이드넷]&lt;/ref&gt;<br /> # 분할 투명성 (단편화) : 하나의 논리적 Relation이 여러 단편으로 분할되어 각 단편의 사본이 여러 site에 저장<br /> # 위치 투명성 : 사용하려는 데이터의 저장 장소 명시 불필요. 위치정보가 System Catalog에 유지되어야 함<br /> # 지역사상 투명성 : 지역DBMS와 물리적 DB사이의 Mapping 보장. 각 지역시스템 이름과 무관한 이름 사용 가능<br /> # 중복 투명성 : DB 객체가 여러 site에 중복 되어 있는지 알 필요가 없는 성질<br /> # 장애 투명성 : 구성요소(DBMS, Computer)의 장애에 무관한 Transaction의 원자성 유지<br /> #) 병행 투명성 : 다수 Transaction 동시 수행시 결과의 일관성 유지, Time Stamp, 분산 2단계 Locking을 이용 구현<br /> <br /> == 분산 유형 ==<br /> === 테이블 위치 분산 ===<br /> * 본사 IDC: 자재 DB, 파트너 DB, 부서 DB<br /> * 지사 IDC: 생산 DB, 판매 DB, 직원 DB<br /> <br /> === 테이블 수평 분할 ===<br /> * 본사 IDC: 최근 7일을 제외한 전체 이력 데이터베이스<br /> * 지사 IDC: 최근 7일 데이터베이스<br /> <br /> === 테이블 수직 분할 ===<br /> * 본사 IDC: 제품 번호, 생산 원가<br /> * 지사 IDC: 제품 번호, 재고량, 판매가<br /> <br /> === 테이블 복제 ===<br /> * 부분 복제: 본사의 제품 DB중 지사에서 판매하는 제품만 복제하여 지사 DB로 활용<br /> * 광역 복제: 지사에 본사의 제품 DB를 그대로 복사하여두고 사용<br /> <br /> === 테이블 요약 ===<br /> * 분석 요약: 지사1, 지사2의 실적 DB를 분석한 결과를 본사 DB에 저장<br /> * 통합 요약: 지사1, 지사2의 실적 DB를 통합한 DB를 본사에 저장<br /> <br /> == 관련 개념 ==<br /> * [[2단계 커밋]]: 분산 데이터베이스 환경에서 안전한 커밋을 위한 단계 분할 커밋 기법<br /> * [[CAP 이론]]: 분산 데이터베이스의 속성<br /> <br /> == 참고 문헌 ==<br /> * [http://www.dbguide.net/db.db?cmd=view&amp;boardUid=148188&amp;boardConfigUid=9&amp;boardIdx=133&amp;boardStep=1 DB가이드넷]</div>

김형교 https://devhrxoobm.itwiki.kr/index.php?title=%EC%8A%A4%ED%8E%99%ED%84%B0&diff=6125 2020-01-01T15:26:47Z

<p>김형교: </p> <hr /> <div>[[분류:보안]][[분류:보안 취약점]]<br /> ;Spectre<br /> ;[[분기 예측]] 및 추측 실행을 유도하여 다른 유저 프로그램의 메모리를 볼 수 있는 취약점<br /> * 구글 보안기술팀(Google Project Zero) 제인 혼(Jann Horn) 수석연구원과 업계의 보안 전문가들에 의해 발견<br /> <br /> == 어원 ==<br /> [[파일:스펙터.png|150px]]<br /> * 유령이라는 뜻<br /> * 시스템상에 다른 유저들의 정보를 보고다니는 것을 의미<br /> <br /> == 유형 ==<br /> * bounds check bypass (경계검사 우회) - CVE-2017-5753<br /> * branch target injection (분기표적 주입) - CVE-2017-5715 <br /> <br /> == 발생 원인 ==<br /> * [[추측 실행|추측 실행(Speculative Execution)]]<br /> * [[분기 예측|분기 예측(Branch Prediction)]]<br /> <br /> == 대응 방법 ==<br /> * [[추측 실행]] 옵션 끄기 <br /> ** 펌웨어가 필요하며 성능 저하<br /> <br /> == 같이 보기 ==<br /> * [[CPU 취약점]]<br /> * [[멜트다운]]</div>

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<p>김형교: </p> <hr /> <div></div>

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