한줄요약리눅스 네임스페이스는 커널 기반의 자원 격리 메커니즘으로, 프로세스에게 독립적인 시스템 뷰를 제공하여 컨테이너 기술의 핵심 기반을 이룹니다.Linux 네임스페이스란?네임스페이스는 2008년 리눅스 커널 버전 2.6.24에서 본격적으로 도입되었습니다. 이 기능은 프로세스가 사용할 수 있는 리소스의 집합을 정의하며, 각 프로세스에게 독립적인 시스템 뷰(System View)를 제공하여 서로 간섭 없이 독립적으로 동작할 수 있도록 해줍니다. 특히, 마운트 포인트, 네트워크 스택, 프로세스 간 통신(IPC, Inter-Process Communication) 유틸리티 등 전역 운영체제 리소스를 세밀하게 분할할 수 있게 해줍니다. 또한, 네임스페이스의 강력한 특징은 실행 중인 프로세스가 제한 사항을 인지하..

Scenario: "Saskatoon": counting IPs.Description: There's a web server access log file at /home/admin/access.log. The file consists of one line per HTTP request, with the requester's IP address at the beginning of each line. Find what's the IP address that has the most requests in this file (there's no tie; the IP is unique). Write the solution into a file /home/admin/highestip.txt. For example, ..

1. DNS1.1. What is DNS?DNS (Domain Name System)는 인터넷에서 가장 중요한 구성 요소입니다. 우리가 웹 브라우저에 "google.com"을 입력하면, DNS 서버는 "google.com"에 해당하는 IP 주소 (예: 142.250.200.14)를 알려줍니다. DNS는 도메인 이름을 IP 주소로 변환하는 역할을 수행하며, 인터넷 통신의 핵심 기반을 제공합니다.1.2. Types of DNS Attack하지만 초기 DNS는 보안을 고려하지 않고 설계되어 다음과 같은 취약점을 가지고 있습니다.DNS 스푸핑 (DNS Spoofing): 공격자가 DNS 서버를 속여 가짜 IP 주소를 알려주도록 만들 수 있습니다. 공격자는 취약한 DNS 서버를 공격하거나, 응답을 가로채 위조된 ..

OpenStack Dalmatian 릴리즈를 CentOS Stream 9 환경에서 단일 노드에 PackStack으로 설치하는 방법입니다. PackstackPackstack은 Red Hat OpenStack을 설치하고 구성하기 위한 자동화된 배포 도구입니다. Red Hat 계열 운영체제에서 동작하도록 설계되었으며, 단일 명령어로 전체 OpenStack 환경을 구성할 수 있는 장점이 있습니다 Packstack은 내부적으로 Puppet이라는 시스템 자동화 솔루션을 활용합니다. Packstack을 사용하면 Puppet 모듈을 직접 작성할 필요 없이 설치 과정에서 필요한 모듈들이 자동으로 다운로드되고 적용됩니다. 또한 각 OpenStack 구성 요소들 간의 복잡한 의존성도 자동으로 처리해줍니다. Packstack..

오픈스택의 구성요소들을 Dalmatian 릴리즈를 기준으로 하나씩 카테고리 별로 정리해 보았습니다. OpenStack ServicesComputeNova오픈스택 Compute 서비스 Nova는 오픈스택의 핵심 서비스로, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상머신의 프로비저닝과 관리를 담당하고 있습니다. 대규모 클라우드 환경에서 수천 개의 가상 서버 인스턴스를 효율적으로 관리할 수 있도록 설계되었으며, KVM, VMware, Xen, Hyper-V, LXC와 같은 다양한 하이퍼바이저를 지원하고 같이 사용할 수 있습니다.Nova의 가장 중요한 역할의 가상머신의 전체 라이프사이클 관리와 리소스 스케줄링입니다. 가용한 컴퓨트 노드에서 최적화된 방식으로 가상머신을 배치하며, 호스트 서버의 CPU와 메모리 사용량을 고려한 ..

1. 순환신경망순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 시퀀스 데이터나 순차적인 정보 처리가 필요한 문제에 효과적으로 사용되는 인공신경망의 한 종류입니다. 순차 데이터를 처리하여 정확한 예측을 하려면, 과거의 데이터를 어느 정도 기억하고 있어야 합니다. 그래서 RNN은 일반적인 신경망과 달리, 내부에 순환 구조를 가지고 있어 이전의 입력 정보(숨겨진 상태)를 현재의 계산에 반영할 수 있습니다. 이로 인해 시간에 따른 데이터의 의존성을 학습할 수 있고 자연어 처리와 같이 순서정보가 담긴 데이터나 시계열 데이터를 다루는데 적합한 신경망이라고 할 수 있습니다. 2. 순환신경망 구조2.1. 기본적인 RNN 구조기본적인 RNN 구조는 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됩니다. 은닉층은 시..