이 문서는 AWS 화이트페이퍼 문서인 의 번역 문서다. 스터디 목적으로 개인이 번역한 문서다. 이 가이드 문서는 고객에게 AWS 클라우드 환경에서 발생 할 수 있는 보안사고에 대응하기 위한 기본적인 보안개요를 제공하기 위한 목적으로 만들어졌다. 클라우드 보안 및 사고 대응 개념을 살펴보고 보안문제에 대응하기 위한 클라우드 기능, 서비스, 매커니즘등을 기술한...
하이퍼레저 패브릭은 모듈식으로 개발가능한 블록체인 플랫폼으로 엔터프라이즈(기업)에서의 사용을 목표로 네트워크 보안, 확장성, 기밀성 및 성능을 제공하는 DLT(Distributed Ledger Technology)의 구현이다. 하이퍼레저 패브릭은 아래와 같은 기능들을 제공한다.하이퍼레저 패브릭은 허가형 네트워크를 구성하기 위해서 신원 관리(identity ...
데이터 마트(Data mart)는 데이터 웨어하우스(Data warehouse)의 하위 시스템이다. 데이터웨어 하우스가 전체 조직을 대상으로 한다면, 데이터 마트는 특정 비지니스나 특정 팀을 대상으로 한다. 각 목적에 맞게 데이터베이스 시스템을 구성할 수 있는데, 이를 통해서 데이터의 사용과 조작과 개발을 팀 단위로 분리 할 수 있다. 목적에 맞게 데이터베...
코드는 매 빌드마다 테스트 코드를 중복해서 실행한다. 빌드를 성공하기 위해서는 테스트를 통과해야만 한다. 따라서 "테스트를 성공했다면" 이전의 품질목표는 달성했다는 것을 보장 할 수 있다. 기능이 많아질 수록 문제를 찾기가 점점 힘들어진다. 프러덕트화 될 수록 문제 해결이 힘들어진다 품질을 예측 할 수가 없다. 빈번한 빌드와 통합 빌드의 자동화 통...
도커 이미지를 다른 도커레지스트리 옮겨야 하할 수 있다. 이 때 사용 할 수 있는 도커 명령들은 아래와 같다. docker exprt docker import docker save docker load 이들 명령을 이용해서 도커 이미지를 저장/복구 하거나 다른 레지스트리로 옮겨보자. 그리고 export & import 와 save & load의 차이점도 ...
Consule는 서비스 디스커버리(Service discovery)와 설정을 관리하는 툴이다. Consule는 분산&클라우드 환경에 적응하기 위한 고가용성, 유연한 스케일링, 분산시스템의 특징을 가진다. Consul의 핵심 기능은 아래와 같다. 서비스 디스커버리 Health Checking KV(Key/Value) 저장소(Store) 멀티 데이터센터...
인프라는 여러가지 데이터를 만들어낸다. 서울리전에 인프라를 구축해야 한다고 가정해보자. VPC는 3개의 가용영역을 이용해서 구성할 거다. 가용영역은 아래와 같이 변수로 설정 할 수도 있을 것이다. variable "availability_zone" { description = "Seoul region availability zone" type = "list...
서버리스 아키텍처의 장점은 아래와 같다. 1. 비용 1. 확장성과 유연성 1. 생산성 물론 단점도 있다.(마법의 은탄환은 없는 법이라서) 1. 성능 1. 보안 1. 프라이버시 AWS Lambda는 AWS에서 제공하는 컴퓨팅 관련 서버리스 서비스다. 서버리스라는게 개념은 아주 예쁘지만 "서버가 없고" 많은 기능들이 추상화 돼 있기 때문에 개발 & 테...
AWS GoLang SDK를 이용해서 AWS의 전체 리전(region)목록을 가져오는 프로그램을 개발하기로 했다. 개발한 프로그램은 최신의 AWS Region 정보를 보여주는 Joinc Wiki Plugin 개발에 사용 한다. 코드는 아래와 같다. 설명은 주석으로 대신한다.package mainimport ( "fmt" "github.com/aws/aws-...
이전까지의 내용을 바탕으로 주가 데이터에 대한 회귀를 수행 할 것이다. 지금까지의 코드는 아래와 같다. import pandas as pdimport quandldf = quandl.get("WIKI/GOOGL")df 100.0df 100.0df = dfprint(df.head())이제 우리는 포착한 데이터로 부터 중요한 데이터를 결정하고, 데이터 조작을 ...
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AWS Security Incident Response Guide
이 문서는 AWS 화이트페이퍼 문서인 의 번역 문서다. 스터디 목적으로 개인이 번역한 문서다. 이 가이드 문서는 고객에게 AWS 클라우드 환경에서 발생 할 수 있는 보안사고에 대응하기 위한 기본적인 보안개요를 제공하기 위한 목적으로 만들어졌다. 클라우드 보안 및 사고 대응 개념을 살펴보고 보안문제에 대응하기 위한 클라우드 기능, 서비스, 매커니즘등을 기술한...
하이퍼레저 패브릭 기능들
하이퍼레저 패브릭은 모듈식으로 개발가능한 블록체인 플랫폼으로 엔터프라이즈(기업)에서의 사용을 목표로 네트워크 보안, 확장성, 기밀성 및 성능을 제공하는 DLT(Distributed Ledger Technology)의 구현이다. 하이퍼레저 패브릭은 아래와 같은 기능들을 제공한다.하이퍼레저 패브릭은 허가형 네트워크를 구성하기 위해서 신원 관리(identity ...
Data mart
데이터 마트(Data mart)는 데이터 웨어하우스(Data warehouse)의 하위 시스템이다. 데이터웨어 하우스가 전체 조직을 대상으로 한다면, 데이터 마트는 특정 비지니스나 특정 팀을 대상으로 한다. 각 목적에 맞게 데이터베이스 시스템을 구성할 수 있는데, 이를 통해서 데이터의 사용과 조작과 개발을 팀 단위로 분리 할 수 있다. 목적에 맞게 데이터베...
TDD 세미나 문서
코드는 매 빌드마다 테스트 코드를 중복해서 실행한다. 빌드를 성공하기 위해서는 테스트를 통과해야만 한다. 따라서 "테스트를 성공했다면" 이전의 품질목표는 달성했다는 것을 보장 할 수 있다. 기능이 많아질 수록 문제를 찾기가 점점 힘들어진다. 프러덕트화 될 수록 문제 해결이 힘들어진다 품질을 예측 할 수가 없다. 빈번한 빌드와 통합 빌드의 자동화 통...
docker image export 및 import
도커 이미지를 다른 도커레지스트리 옮겨야 하할 수 있다. 이 때 사용 할 수 있는 도커 명령들은 아래와 같다. docker exprt docker import docker save docker load 이들 명령을 이용해서 도커 이미지를 저장/복구 하거나 다른 레지스트리로 옮겨보자. 그리고 export & import 와 save & load의 차이점도 ...
Consul
Consule는 서비스 디스커버리(Service discovery)와 설정을 관리하는 툴이다. Consule는 분산&클라우드 환경에 적응하기 위한 고가용성, 유연한 스케일링, 분산시스템의 특징을 가진다. Consul의 핵심 기능은 아래와 같다. 서비스 디스커버리 Health Checking KV(Key/Value) 저장소(Store) 멀티 데이터센터...
Terraform Data Sources
인프라는 여러가지 데이터를 만들어낸다. 서울리전에 인프라를 구축해야 한다고 가정해보자. VPC는 3개의 가용영역을 이용해서 구성할 거다. 가용영역은 아래와 같이 변수로 설정 할 수도 있을 것이다. variable "availability_zone" { description = "Seoul region availability zone" type = "list...
VSCode로 AWS Serverless 개발 환경 만들기
서버리스 아키텍처의 장점은 아래와 같다. 1. 비용 1. 확장성과 유연성 1. 생산성 물론 단점도 있다.(마법의 은탄환은 없는 법이라서) 1. 성능 1. 보안 1. 프라이버시 AWS Lambda는 AWS에서 제공하는 컴퓨팅 관련 서버리스 서비스다. 서버리스라는게 개념은 아주 예쁘지만 "서버가 없고" 많은 기능들이 추상화 돼 있기 때문에 개발 & 테...
golang - aws region 목록 가져오기
AWS GoLang SDK를 이용해서 AWS의 전체 리전(region)목록을 가져오는 프로그램을 개발하기로 했다. 개발한 프로그램은 최신의 AWS Region 정보를 보여주는 Joinc Wiki Plugin 개발에 사용 한다. 코드는 아래와 같다. 설명은 주석으로 대신한다.package mainimport ( "fmt" "github.com/aws/aws-...
Regression - Features and Labels
이전까지의 내용을 바탕으로 주가 데이터에 대한 회귀를 수행 할 것이다. 지금까지의 코드는 아래와 같다. import pandas as pdimport quandldf = quandl.get("WIKI/GOOGL")df 100.0df 100.0df = dfprint(df.head())이제 우리는 포착한 데이터로 부터 중요한 데이터를 결정하고, 데이터 조작을 ...