gitlab2026년 6월 17일

2026년 EMEA GitLab 파트너 어워드 수상자 소개 (새 탭에서 열림)

GitLab은 2026년 EMEA 지역에서 DevSecOps와 AI 기반 소프트웨어 개발 혁신에 기여한 파트너들을 선정해 시상했다. 수상 기업들은 클라우드·DevOps 전문성, 기술 솔루션 구현, GitLab 인증 인력, 신규 고객 확보, 공동 마케팅 등 다양한 분야에서 성과를 인정받았다. 이번 시상은 GitLab이 파트너 생태계와 협력해 고객의 소프트웨어 현대화와 AI 도입을 확대하고 있음을 보여준다. ### 지역별 올해의 파트너 - **중부 유럽: cc cloud GmbH** - 클라우드 애플리케이션과 플랫폼을 위한 인프라 및 DevOps 전문 기업이다. - 관리형 서비스 제공업체로서 고객사의 IT 인프라와 애플리케이션 운영을 맡아 고객이 핵심 사업에 집중하도록 지원한다. - **북유럽: Eficode** - 유럽과 북미에서 1,600개 이상의 고객사를 보유한 소프트웨어 개발 생명주기 전문 기업이다. - 관리형 서비스, 컨설팅, 툴체인 구축, AI 기반 개발 방식을 통해 엔터프라이즈의 소프트웨어 제공 속도를 높인다. - **남유럽: Kiratech** - 클라우드 네이티브, DevOps, PlatformOps를 활용해 대기업의 인프라 현대화를 지원하는 이탈리아 기업이다. - GitLab 공식 리셀러이자 Select 파트너 및 구현 파트너로 활동한다. - **동유럽 및 이스라엘: Bynet** - 40년 이상의 경험을 가진 이스라엘의 시스템 통합업체다. - 엔터프라이즈 IT, 클라우드, 사이버 보안, 현대화 프로젝트를 수행하며 정부 및 민간 부문의 DevSecOps와 AI 도입을 지원한다. ### 가장 뛰어난 기술 솔루션·프로젝트 - **Capgemini의 Sogeti** - 품질 엔지니어링, 데이터, 클라우드 분야에서 AI 기반 솔루션을 제공한다. - 복잡한 기술 아이디어를 빠르게 실행하고, 초기부터 측정 가능한 고객 성과를 창출한 점을 인정받았다. ### 인증 및 역량 강화 부문 - **Devoteam** - 30년간 기업의 기술 변화와 디지털 전환을 지원해 온 AI 중심 기술 컨설팅 기업이다. - 팀 내 GitLab 인증 전문가 수가 가장 많은 파트너로 선정됐다. ### 신인상과 신규 사업 개발 - **Rookie of the Year: ITDOTCOM** - 우즈베키스탄 기반의 부가가치 IT 유통업체다. - 소프트웨어 개발, 인프라, 사이버 보안, 업무 자동화 솔루션을 제공하며 중앙아시아 시장에서 글로벌 기술 공급업체와 현지 파트너의 확장을 돕는다. - **First Order Master: Linux Polska** - 오픈소스 솔루션과 엔터프라이즈 컨설팅을 제공하는 기업이다. - DevOps, 자동화, 컨테이너화, 데이터 분석 역량을 바탕으로 신규 고객 확보와 반복적인 신규 사업 수주에서 성과를 냈다. ### 공동 마케팅 협력 - **Conoa, PROACT 계열사** - Kubernetes, 클라우드 네이티브, 컨테이너 기술 전문 기업이다. - 전략 수립과 컨설팅부터 관리형 플랫폼 운영까지 제공하며, Kubernetes Certified Service Provider 자격을 보유하고 있다. - 규제가 엄격한 산업을 포함한 다양한 분야에서 GitLab과 공동 마케팅을 전개해 인지도와 성장을 높인 점을 평가받았다. 이번 수상 기업들은 단순한 제품 판매보다 클라우드 네이티브 전환, DevSecOps 구현, AI 활용, 운영 서비스, 기술 인력 양성 등 고객의 실제 현대화 과정을 폭넓게 지원한 파트너들이다. 기업이 GitLab 도입을 검토한다면 지역별 산업 경험, 구현 역량, 인증 전문가 수, 관리형 서비스 제공 여부를 파트너 선정 기준으로 삼는 것이 유용하다.

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google2026년 6월 12일

사용하지 않는 휴대폰으로 만드는 저탄소 컴퓨팅 플랫폼 (새 탭에서 열림)

사용이 끝난 스마트폰의 메인보드를 모아 클러스터로 구성하면, 새 서버 제조를 줄이면서 저비용·저탄소 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로 재활용할 수 있다. UC 샌디에이고와 Google은 2,000대의 Pixel 스마트폰으로 데이터센터를 구축해 교육·연구용 컴퓨팅을 제공할 계획이다. 이 방식은 스마트폰의 제한된 메모리와 코어 수에 맞는 작업을 선별하고, 대규모 배포에서 소비자용 하드웨어의 신뢰성을 검증하는 것을 목표로 한다. ## 컴퓨팅의 탄소 배출과 스마트폰 재활용 - 컴퓨팅의 탄소발자국은 크게 두 가지다. - **운영 탄소**: 기기 사용 중 소비되는 전력에서 발생하는 배출량 - **내재 탄소**: 하드웨어 제조와 원자재 추출 과정에서 발생하는 배출량 - 전력 효율 향상과 재생에너지 사용으로 운영 탄소는 줄일 수 있지만, 제조 과정의 내재 탄소는 해결이 더 어렵다. - 사람들은 평균 4년마다 스마트폰을 교체하지만, 교체된 기기에도 프로세서, 가속기, 메모리, 저장장치 등 핵심 컴퓨팅 기능이 남아 있다. - 기존 스마트폰을 재사용하면 새 하드웨어 생산과 추가적인 원자재 채굴을 피할 수 있다. ## 스마트폰과 서버의 성능 차이 - 2023년형 Pixel Fold의 고성능 코어는 SPEC 벤치마크에서 일부 최신 데이터센터 서버의 단일 코어 성능을 웃돈다. - 다만 스마트폰은 서버보다 다음과 같은 제약이 있다. - 코어 수가 적고 CPU 구성이 이기종임 - 메모리가 약 8~12GB로 제한됨 - 서버처럼 대규모 멀티스레드 처리나 대용량 메모리를 제공하지 못함 - 따라서 하나의 스마트폰에 들어갈 수 있거나, 여러 기기로 분할할 수 있는 작업이 적합하다. - 벤치마크상 약 25~50대의 스마트폰이 현대적인 서버 한 대에 해당하는 성능을 낼 수 있다. ## 스마트폰을 데이터센터 하드웨어로 개조 - 소비자용 스마트폰을 그대로 데이터센터에 배치하면 비효율적이고 위험하다. - 디스플레이, 배터리, 카메라, 케이스 등 서버에 필요 없는 부품이 공간을 차지함 - 특히 배터리는 데이터센터 환경에서 장시간 사용하기에 적합하지 않을 수 있음 - 따라서 메인보드만 분리해 클러스터에 사용한다. - 메인보드는 스마트폰 내재 탄소의 약 50%를 차지하는 가장 중요한 부품이므로, 이를 재사용하는 것이 환경적 효과가 크다. - Android 기반의 모바일 사용자 공간은 범용 Linux 배포판으로 교체한다. - 클라우드 작업에 필요한 프로그래밍 환경을 제공함 - 모바일 기기용 보호 기능을 제거하거나 조정할 수 있음 - 예를 들어 메모리 부족 시 애플리케이션을 종료하는 ‘Low Memory Killer’의 영향을 줄일 수 있음 - 컨테이너화된 애플리케이션을 Kubernetes로 관리해 25~50대 단위의 자기관리형 클러스터를 구성한다. ## 교육·연구용 저탄소 클라우드 - 대학에서 사용하는 Jupyter 환경, 과제 채점 시스템, 병렬 계산 수업용 애플리케이션 상당수는 스마트폰 한 대 또는 소규모 클러스터로 처리할 수 있다. - 일반적인 과제 채점 백엔드는 AWS t3.micro 수준인 2 vCPU·1GB 메모리 인스턴스에서도 실행된다. - 20대 스마트폰 클러스터를 이용한 실험에서: - 75명 이상 수강하는 수업의 최대 과제 제출량을 처리함 - 일반적인 AWS 백엔드보다 낮은 채점 지연 시간을 기록함 - 약 50초가 걸리는 CPU 집약적 행렬 곱셈 과제도 처리 가능했음 - 2,000대 규모의 클러스터는 약 50대의 서버에 해당하는 컴퓨팅 자원을 제공하고, 동시에 약 100개 수업을 지원할 수 있을 것으로 예상된다. - 2026년 가을 전체 시스템 운영을 시작할 계획이다. ## 대규모 운영에서 검증할 과제 - 소비자용 스마트폰 메인보드를 장기간 데이터센터 부하로 사용할 때의 신뢰성을 검증해야 한다. - 다수 기기의 장애를 감지하고 작업을 재분배하는 클러스터 관리가 중요하다. - 제한된 메모리와 이기종 코어 구조에 맞도록 애플리케이션을 설계해야 한다. - 이 프로젝트는 실제 교육·연구 서비스를 제공하는 동시에 스마트폰 기반 컴퓨팅의 확장성과 지속 가능성을 시험하는 테스트베드 역할을 한다. 사용이 끝난 스마트폰은 서버 전체를 대체하기보다는 교육, 과제 채점, 소규모 웹 서비스처럼 자원 요구량이 제한적인 작업에 재활용하는 것이 현실적이다. 특히 메인보드 재사용과 컨테이너·Kubernetes 기반 클러스터 관리를 결합하면 비용 절감과 제조 탄소 감축을 동시에 달성할 가능성이 있다.

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cloudflare2026년 4월 10일

500 Tbps의 용량: 글로벌 네트워크 확장의 16년 (새 탭에서 열림)

Cloudflare는 지난 16년간의 성장을 통해 전 세계 330개 이상의 도시에서 총 500Tbps의 외부 연결 용량을 확보하며 글로벌 네트워크의 중추적인 역할을 수행하고 있습니다. 이 거대한 용량은 단순히 트래픽을 처리하는 것을 넘어 대규모 DDoS 공격을 감내할 수 있는 '보안 예산'의 역할을 하며, 네트워크 전체에 분산된 지능형 소프트웨어를 통해 인간의 개입 없이도 초당 수십 테라비트급의 공격을 자동으로 방어합니다. 결과적으로 Cloudflare는 단순한 콘텐츠 전달 네트워크를 넘어 에지 컴퓨팅과 차세대 라우팅 프로토콜을 주도하는 지능형 인프라로 진화했습니다. ### 500 Tbps 용량의 의미와 네트워크 확장 * 500 Tbps는 피크 트래픽 수치가 아니라, transit 제공업체, 피어링 파트너, 인터넷 교환지(IX) 등과 연결된 모든 외부 포트 용량의 합계를 의미합니다. * 2010년 단일 서비스 제공업체로 시작한 이후, 현재는 전 세계 웹 트래픽의 20% 이상을 보호하는 330개 도시 규모의 거대 네트워크로 성장했습니다. * 일상적인 트래픽은 이 용량의 일부만 사용하며, 나머지 유휴 용량은 대규모 DDoS 공격을 흡수하고 차단하기 위한 일종의 '보안 버퍼'로 활용됩니다. ### 분산형 자동 방어 체계: 31.4 Tbps 공격의 차단 과정 * 2025년 발생한 31.4 Tbps 규모의 Aisuru-Kimwolf 봇넷 공격을 엔지니어의 개입 없이 단 35초 만에 자동으로 완화했습니다. * 모든 서버는 xdpd(eXpress Data Path)와 eBPF 기반의 l4drop 프로그램을 실행하여, 공격 트래픽이 CPU 자원을 소모하기 전에 네트워크 카드(NIC) 수준에서 즉시 폐기합니다. * dosd(DoS 데몬)가 각 서버의 샘플링 데이터를 바탕으로 공격 패턴을 분석하면, 이 규칙이 Quicksilver(분산 KV 저장소)를 통해 전 세계 모든 데이터 센터에 수초 내로 전파되어 동시 대응이 이루어집니다. * 중앙 집중식 스크러빙 센터로 트래픽을 돌리지 않고, 공격이 유입된 현장에서 즉시 처리함으로써 지연 시간을 최소화하고 가용성을 보장합니다. ### 차세대 라우팅 보안: RPKI와 ASPA * BGP 하이재킹과 경로 왜곡을 방지하기 위해 RPKI(리소스 공공키 기반구조)를 전면 도입하여 잘못된 경로로 유입되는 트래픽을 원천 차단합니다. * RPKI가 경로의 '소유권'을 확인한다면, 새롭게 도입 중인 ASPA(자율 시스템 제공자 인증)는 트래픽이 거쳐온 '경로의 정당성'까지 검증하여 경로 누출(Route Leak) 사고를 예방합니다. * Cloudflare는 이러한 프로토콜의 초기 채택자로서, 인터넷 전체의 보안 표준을 높이고 더 안전한 글로벌 라우팅 환경을 구축하는 데 기여하고 있습니다. ### AI 에이전트 부상에 따른 트래픽 변화 대응 * 현재 전체 HTML 요청의 4% 이상이 AI 크롤러와 학습 파이프라인에서 발생하고 있으며, 이는 기존 검색 엔진 크롤러에 필적하는 수준입니다. * AI 크롤러는 일반 사용자 브라우저와 달리 쉼 없이 최대 대역폭으로 리소스를 긁어가는 특성이 있어, 이를 일반적인 공격 트래픽과 구분하는 것이 새로운 기술적 과제로 부상했습니다. * TLS 핑거프린팅, 행동 분석, 로봇 배제 표준(robots.txt) 준수 신호 등을 결합하여 정당한 AI 트래픽은 허용하고 악의적인 수집은 차단하는 정교한 탐지 시스템을 운영합니다. Cloudflare의 사례는 현대 인프라가 단순히 하드웨어의 확장을 넘어, 소프트웨어 기반의 지능형 자동화와 강력한 에지 컴퓨팅 역량을 갖추어야 함을 시사합니다. 기업들은 전 세계 어디서나 일관된 성능과 보안을 제공받기 위해, 대규모 분산 네트워크 인프라와 결합된 클라우드 네이티브 보안 모델을 적극적으로 고려해야 합니다.

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aws2026년 4월 1일

Amazon ECS 관리형 인스턴스를 위한 관리형 데몬 지원 발표 | Amazon Web Services (새 탭에서 열림)

Amazon ECS가 관리형 인스턴스(Managed Instances)에서 독립적인 에이전트 관리가 가능한 '관리형 데몬' 기능을 출시했습니다. 이제 플랫폼 엔지니어는 애플리케이션 팀의 배포 주기와 무관하게 모니터링, 로깅, 트레이싱 도구를 중앙에서 제어하고 업데이트할 수 있습니다. 이 기능은 데몬이 애플리케이션보다 먼저 시작되고 나중에 종료되도록 보장하여, 가시성의 공백 없는 안정적인 운영 환경을 제공합니다. ### 운영 효율성을 높이는 생명주기 분리 * 플랫폼 팀이 모니터링 및 로깅 에이전트를 애플리케이션 작업과 분리하여 독립적으로 배포, 업데이트 및 수정할 수 있습니다. * 에이전트 업데이트 시 애플리케이션 작업 정의(Task Definition)를 수정하거나 서비스를 재배포할 필요가 없어 운영팀 간의 조율 부담이 사라집니다. * '선 실행 후 종료(Start before stop)' 메커니즘을 통해 모든 인스턴스에서 애플리케이션이 실행되기 전 데몬이 먼저 활성화되도록 보장합니다. ### 유연한 자원 할당 및 배포 제어 * 특정 용량 공급자(Capacity Provider)를 대상으로 데몬을 배포할 수 있어 인프라 전반에 걸친 유연한 롤아웃이 가능합니다. * 데몬 전용 작업 정의를 통해 CPU 및 메모리 파라미터를 별도로 관리하며, 인스턴스당 단 하나의 데몬만 실행되어 시스템 자원 활용을 최적화합니다. * 배포 시 ECS가 인스턴스 교체 및 작업 마이그레이션을 자동으로 수행하며, 자동 롤백 기능을 통해 업데이트 중 발생할 수 있는 리스크를 최소화합니다. ### 심층적인 호스트 접근과 네트워킹 기술 * 새로운 `daemon_bridge` 네트워크 모드를 도입하여 애플리케이션 네트워크 구성과 격리된 상태에서 데몬과 작업 간의 통신을 지원합니다. * 권한 부여된 컨테이너(Privileged container), Linux 기능(Capabilities) 추가, 호스트 파일 시스템 경로 마운트 등 강력한 호스트 수준 접근 권한을 제공합니다. * 이러한 심층 접근 권한은 시스템 호출 모니터링이나 보안 검사 등 호스트 레벨의 세밀한 가시성이 필요한 도구 운영에 필수적입니다. 관리형 데몬 서비스는 추가 비용 없이 사용한 컴퓨팅 자원에 대해서만 요금이 부과됩니다. CloudWatch 에이전트나 타사 보안 솔루션을 운영하는 플랫폼 팀은 애플리케이션 가용성에 영향을 주지 않으면서 운영 도구를 최신 상태로 유지하기 위해 이 기능을 즉시 도입하는 것을 권장합니다.

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datadog2025년 8월 12일

규모를 줄여 100배 향상한 실시간 프로세스 메트릭 효율성 (새 탭에서 열림)

Datadog은 프로세스 및 컨테이너 모니터링 시스템의 실시간 데이터 처리 방식을 '호스트 구독(Host Subscription)' 기반 모델로 전환하여 확장성 문제를 해결했습니다. 사용자가 현재 화면에서 보고 있는 특정 호스트(최대 50개)에 대해서만 2초 간격의 고빈도 수집을 활성화함으로써, 전체 트래픽 볼륨을 100배 줄이고 인프라 비용을 98% 절감하는 성과를 거두었습니다. 이 글은 불필요한 데이터 수집을 최소화하면서도 사용자 경험과 시스템 효율성을 동시에 개선한 기술적 여정을 다룹니다. ## 기존 실시간 데이터 수집의 한계 * **전체 활성화 방식의 비효율성:** 기존에는 테넌트 내 한 명의 사용자만 페이지를 조회해도 해당 테넌트 전체 인프라의 모든 호스트에서 2초 간격의 데이터 수집이 시작되었습니다. 이로 인해 초당 수백만 개의 프로세스 데이터가 유입되는 부하가 발생했습니다. * **수평적 확장 불가능:** 실시간 정렬 기능을 제공하기 위해 테넌트의 모든 데이터를 단일 서버의 메모리에 보관해야 했습니다. 이는 시스템을 수평적으로 확장하는 것을 불가능하게 만들었으며, 서버 사양을 높이는 수직적 확장에만 의존하게 했습니다. * **리소스 낭비:** 실제 사용자가 한 번에 확인하는 프로세스는 약 50개 내외임에도 불구하고, 보이지 않는 수만 개의 프로세스 데이터를 실시간으로 수집하고 처리하는 비효율이 존재했습니다. ## 사용자 가시성 중심의 설계 전환 * **실시간 수집 대상의 최소화:** 사용자가 보고 있는 화면에 노출된 프로세스가 실행 중인 호스트에 대해서만 실시간 모드를 활성화하도록 전략을 수정했습니다. * **데이터 용도 분리 및 정렬 로직 최적화:** 2초 간격의 실시간 데이터는 화면 갱신에만 사용하고, 10초마다 수행되는 정렬 작업에는 일반적인 10초 간격 데이터를 활용하도록 변경했습니다. * **시스템 단순화:** 실시간 뷰와 히스토리 뷰에서 동일한 정렬 로직을 사용할 수 있게 되어 시스템 복잡성이 줄어들었고, 고빈도 메트릭을 메모리에 상주시켜야 할 필요성도 사라졌습니다. ## 호스트 구독 모델 및 필터링 최적화 * **호스트 구독(Host Subscription) 도입:** 사용자가 현재 보고 있는 호스트 목록을 추적하고, 이 상태를 Kafka를 통해 인테이크(Intake) 서비스와 라이브 서버 간에 공유합니다. * **조기 필터링(Early Filtering):** 구독 정보를 바탕으로 데이터 수집 단계(Intake)에서부터 필요한 데이터만 선별하여 처리합니다. 이는 Datadog 에이전트와 백엔드 서버 모두의 부하를 줄이는 핵심 기여를 했습니다. * **성능 개선 결과:** 개념 증명(PoC) 단계에서 이미 라이브 데이터 서버의 메모리 사용량은 85%, CPU 사용량은 33% 감소했으며, 이는 시스템 전체의 안정성 향상으로 이어졌습니다. 대규모 인프라 모니터링 환경에서 모든 데이터를 실시간으로 수집하는 것은 막대한 비용과 확장성 문제를 야기합니다. 사용자의 가시성 범위 내로 수집 대상을 제한하고 데이터의 용도(갱신 vs 정렬)에 따라 수집 빈도를 이원화하는 접근 방식은 리소스 효율성을 극대화하면서도 고성능 실시간 뷰를 제공할 수 있는 실용적인 해결책이 됩니다.

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