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서버구축 (WEB,DB)403

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MySQL DML 감사 로그 아키텍처: Trigger 기반 기록 및 SIEM 연동 전략 왜 DML 로그가 필요한가요?🔐 내부통제 및 감사 대응 목적DB 직접 접근을 통한 데이터 조작(DML: Insert, Update, Delete)에 대해 로그가 없으면 추적 불가능합니다.ISMS, KISA 가이드, 개인정보보호법 상 내부 시스템에서 중요 정보 변경 및 처리에 대한 이력관리는 필수입니다.특히 내부자 위협 대응, 부정 행위 탐지, 사후 감사를 위해 DML 로그는 매우 중요합니다.📜 ISMS-P 인증 기준 연관 항목관리적 보호조치 > 2.5.5(접근 기록의 생성 및 보관)→ "정보시스템 및 중요 정보에 대한 접근 및 처리 기록을 생성하여 보관하고, 위·변조 방지를 위한 보호조치를 적용하여야 한다."기술적 보호조치 > 3.3.2(중요 시스템 및 정보에 대한 접근 통제)→ DML 작업은 반드시.. 2025. 7. 14.
실전용 리눅스 프록시 도구별 서버 성능과 보안을 한눈에 살펴보기 리눅스 서버 환경에서 프록시 서버는 네트워크 트래픽을 중계하거나 필터링하고, 사용자 요청을 제어하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특히 내부망 접근 제어, 트래픽 로깅, 캐싱, 콘텐츠 필터링, 인증, 암호화 전환, VPN 대체 등 다양한 보안·운영 목적에 맞게 활용됩니다. 이러한 프록시 도구는 기능과 용도에 따라 HTTP 프록시, SOCKS 프록시, 리버스 프록시, 로드 밸런서 기반 프록시, 필터링 프록시 등으로 구분되며, 리눅스에서 오픈소스로 쉽게 구축할 수 있는 여러 도구들이 존재합니다.프록시 서버의 주요 활용 시나리오보안 강화: 내부 네트워크와 외부 인터넷 간의 격리, IP 주소 은닉접근 제어: 특정 웹사이트나 서비스에 대한 접근 차단 또는 허용성능 향상: 자주 요청되는 콘텐츠의 캐싱을 통한 대역폭 .. 2025. 7. 10.
Suna로 만나는 진짜 AI 에이전트 자동화: Architecture & Deployment Suna는 완전 오픈소스 범용 AI 에이전트 플랫폼으로, 자연어 대화를 통해 실제 업무를 자동화하고 지원하는 디지털 동반자입니다. 단순한 챗봇을 넘어서 웹 브라우저를 제어하고, 파일을 관리하며, 복잡한 워크플로우를 실행할 수 있는 진정한 AI 에이전트입니다.🌐 완전 오픈소스: 전체 소스 코드가 공개되어 있어 자유롭게 수정 및 확장 가능🤖 자연어 인터페이스: 복잡한 명령어 대신 일상 언어로 작업 지시🔧 강력한 도구 통합: 브라우저 자동화, 파일 관리, API 호출 등 다양한 기능🔒 격리된 실행 환경: Docker 기반 보안 샌드박스에서 각 에이전트 실행📊 실시간 데이터 처리: 웹 크롤링, 데이터 분석, 보고서 생성 자동화🏗️ 시스템 아키텍처1. 백엔드 API (Python/FastAPI)주요 기.. 2025. 7. 7.
스마트 팩토리부터 스마트홈까지, KubeSolo로 IoT 환경 초경량 노드 구축 KubeSolo는 IoT, IIoT(Industrial IoT), 임베디드 시스템과 같은 극도로 제한된 환경에서 실제 워크로드를 실행할 수 있도록 설계된 초경량 단일 노드 Kubernetes 배포판입니다. 기존의 복잡한 Kubernetes 클러스터링 기능을 제거하고, 단일 노드에서 필요한 핵심 기능만을 제공합니다.핵심 설계 철학단순성: 클러스터링 없음, etcd 없음 - 오직 필요한 것만경량성: 메모리와 스토리지 사용량 최소화독립성: 오프라인 환경에서도 완벽하게 작동호환성: OCI(Open Container Initiative) 표준 준수현대 인프라 계층에서의 KubeSolo의 위치현대 분산 인프라는 크게 세 계층으로 구분됩니다.클라우드 (데이터센터)규모: 수천 개의 노드예시: Amazon EKS, Go.. 2025. 7. 4.
Pandas보다 빠르고, SQL만큼 쉬운 실시간 분석 DB, DuckDB 강력 도구 DuckDB: 데이터 분석의 판도를 바꾼 혁신적인 분석형 데이터베이스DuckDB는 내장형 분석 데이터베이스(embedded analytical database)로, SQLite의 철학을 분석 워크로드에 적용한 오픈소스 프로젝트입니다. 2019년 네덜란드의 CWI(Centrum Wiskunde & Informatica) 연구소에서 시작되어, 현재는 DuckDB Labs를 통해 개발되고 있습니다.핵심 특징1. 컬럼 지향 저장 구조행 단위가 아닌 컬럼 단위로 데이터를 저장하여 분석 쿼리에 최적화압축률이 높고 메모리 효율적2. 벡터화된 쿼리 실행CPU의 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 명령어를 활용한 번에 여러 데이터를 병렬 처리3. 제로 카피 통합Pandas DataFr.. 2025. 6. 20.
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