인디오슬롯 | 홀덤페이지 아키텍트가 잃어버린 효율성

인디오슬롯 | 홀덤페이지는 오랫동안 수많은 회의에 참석하면서 아무도 대답할 수 없는 질문을 던지곤 했다. “이 클라우드 아키텍처의 효율성을 어떻게 측정하고 있으며, 이를 개선하기 위해 어떤 조치를 하고 있는가?” 회의 참석자들의 멍한 표정을 보면 “북극곰을 어디에 보관할 것인가?”라고 질문한 것처럼 보일 것이다. 하지만 이 질문은 우리가 생각하는 것보다 더 중요한 질문이다.

효율성이란 시간, 노력, 에너지, 비용 등 가능한 최소한의 자원을 사용해 원하는 결과를 달성하는 것이다. 이는 기계, 시스템 또는 프로세스가 불필요한 낭비 없이 입력을 출력으로 얼마나 잘 변환하는지를 반영한다. 엔지니어링에서는 기계의 가치 있는 작업과 소비된 총 에너지의 비율을 의미할 수 있다.

인디오슬롯 | 홀덤페이지 효율성은 낭비를 최소화하고 생산성을 극대화하는 것과 같은 운영 및 조직 측면도 포함한다. 이는 투자 수익률, 처리량, 자원 활용률과 같은 지표를 사용해 정량화한다.

효율성은 자원 소비와 관계없이 목표를 달성하거나 목적을 달성하는 데 초점을 맞추는 효과성과는 다르다. 시스템은 목표를 달성했지만, 필요 이상의 자원을 사용하는 경우 효율적이지는 않지만 효과적일 수는 있다. 문제는 많은 클라우드 아키텍처가 이 범주에 속한다는 것이다.

인디오슬롯 | 홀덤페이지 아키텍처의 효율성 측정
그렇다면 효율성 목표를 달성했는지 어떻게 측정해야 할까?

클라우드 컴퓨팅의 효율성은 단순히 비용을 절감하는 것뿐만 아니라 자원 활용을 극대화하고 성능을 개선하며 확장성을 보장하는 것이다. 효율성을 효과적으로 측정하려면 여러 요소가 융합된 아키텍처에 몇 가지 주요 지표와 프로세스를 통합해야 한다.

자원 활용률 지표는 클라우드 인프라가 할당된 자원을 얼마나 잘 사용하고 있는지 추적한다. 활용률이 높으면 리소스를 효율적으로 사용하고 있다는 뜻이고, 활용률이 낮으면 프로비저닝이 과도하게 이루어지거나 자산이 제대로 사용되지 않고 있다는 뜻이 될 수 있다. CPU, 메모리, 스토리지 사용률을 실시간으로 모니터링하는 도구는 유용한 인사이트를 제공할 수 있다.
비용 효율성 지표는 클라우드 자원의 비용과 해당 자원에서 파생되는 가치를 비교한다. 여기에는 지출 비율을 추적하고, 예산과 비교하고, 비용 효율적인 할당 전략을 분석하는 것이 포함된다. 핀옵스 프랙티스는 여기서 클라우드 지출에 대한 가시성과 제어 기능을 제공한다.
지연 시간, 처리량, 오류율과 같은 성능 지표는 중요한 지표이다. 융합 아키텍처는 이런 지표를 지속적으로 모니터링해 애플리케이션과 서비스가 원하는 성능 파라미터 내에서 작동하는지 확인해야 한다.
확장성 지표는 클라우드 컴퓨팅의 특징이다. 확장 작업의 시간과 효율성을 측정하면 아키텍처가 성능 저하나 과도한 비용 없이 다양한 워크로드를 처리할 수 있는지 확인할 수 있다.

클라우드 아키텍처가 효율성을 달성하는 방법
아키텍처의 각 구성 요소의 효율성을 측정할 수는 있지만, 이는 절반의 이야기일 뿐이라는 점을 잊지 말자. 시스템에는 10개에서 1,000개의 구성 요소가 있을 수 있다. 이런 구성 요소가 함께 모여 융합 아키텍처를 구성하면 효율성을 측정하고 보장하는 데 여러 가지 이점을 제공한다.

컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹 자원을 결합해 중앙집중식 관리를 용이하게 한다. 통합 뷰를 통해 더 간단한 모니터링과 최적화가 가능해 서로 다른 시스템 관리의 복잡성을 줄여준다.
통합 접근 방식을 통해 실시간 수요에 따라 자원을 동적으로 배포할 수 있다. 이를 통해 유휴 자원을 줄이고 활용도를 높여 효율성을 높일 수 있다.
내장된 자동화 도구는 확장, 프로비저닝, 로드밸런싱과 같은 일상적인 작업을 자동화하는 데 도움이 된다. 이런 도구는 자원 할당을 실시간으로 조정해 수작업 없이 최적의 성능을 보장할 수 있다.
내장된 고급 모니터링 도구와 분석 플랫폼은 자원 사용량, 비용 패턴, 성능 지표에 대한 상세한 인사이트를 제공한다. 이를 통해 클라우드 자원을 지속적으로 최적화하고 선제적으로 관리할 수 있다.

즉, 효율성 지표에 대한 가시성을 확보하고 이런 구성 요소를 결합해 효율성을 높일 수 있다면, 1+1=4 유형의 시나리오를 만들 수 있다. 예를 들어, I/O 측면에서 효율성이 낮은 스토리지 시스템이 있다. 이런 스토리지를 캐싱 미들웨어 시스템과 결합하면, 구축 및 운영에 필요한 비용 대비 결합된 사용으로 얻을 수 있는 성능의 측면에서 효율적인 아키텍처를 구현할 수 있다.

반대로 서버리스 컴퓨팅과 서버리스 데이터베이스와 같이 매우 효율적인 두 가지 구성 요소가 있다. 그러나 이 두 가지를 결합해 시스템을 구성하면 더 효율적일 수 있다. 이런 일은 항상 일어난다. 클라우드 컴퓨팅 아키텍처가 최고의 구성 요소만 활용하고도 통합 시스템으로 배포될 때 실패하는 경우가 너무 많다. 아키텍트가 이처럼 융합된 아키텍처의 효율성을 고려하지 않았기 때문이다.

이렇게 효율성을 구현하는 과정은 보기만큼 복잡하지 않다. 스토리지, 컴퓨팅, 데이터베이스와 같은 구성 요소를 선택할 때 효율성을 고려하고 효율성 측면에서 함께 작동하는 방식을 검토하기만 하면 된다.

효율성은 특히 AI 시스템을 구축할 때 중요한데, 클라우드 및 AI 시스템 아키텍처는 클라우드 서비스 업체가 AI 시스템을 구축하는 데 필요하다고 생각하는 모든 것을 쇼핑 목록에 넣는다. 이렇게 하면 결국 구축 및 운영 비용이 너무 많이 들어 실패하기 쉽다. 효율성을 전혀 고려하지 않았기 때문이다.
editor@itworld.co.kr

원문보기:
https://www.itworld.co.kr/opinion/346749#csidx99704aa65d7f42ba67a6cb23b1de1bf

“인디오게임 다야 | 매그넘홀덤 설계부터 더 나은 API” REST 대신 그래프QL을 선택해야 하는 이유

인디오게임은 선입금이다.

소프트웨어 인디오게임 다야 | 매그넘홀덤 개발자 대부분은 웹 API라고 하면 REST(REpresentational State Transfer)를 떠올린다. REST에서는 요청별 URL로 요청을 보내고, 애플리케이션에 맞는 형식으로 결과를 받는다.

메타의 웹 API 시스템인 그래프QL(GraphQL)은 다른 종류의 API다. 그래프QL에서 개발자는 요청과 응답 모두를 엄격한 유형의 쿼리 언어로 정의함으로써 애플리케이션이 API로부터 정확히 어떤 데이터를 얻고자 하는지 지정할 수 있다. 그래프QL은 보다 효율적이고 구조적이며, 체계적인 REST 대안으로 평가받는다.

인디오게임 다야 | 매그넘홀덤 여기서는 그래프QL과 REST의 차이점, 이 차이점이 API 설계에 미치는 영향, 그리고 서버에서 데이터를 불러오는 용도로 많은 경우 그래프QL이 REST보다 더 나은 선택인 이유를 알아본다.

그래프QL vs. REST
REST에서는 일반적으로 특별히 만들어진 URL을 통해 요청을 제출하며 각 요청은 서로 다른 엔드포인트로 전송된다(예를 들어 /movie/2120, /director/5130).

그래프QL에서는 JSON과 비슷한 쿼리로 찾는 데이터에 대한 선언적 요청을 제출하며, 모든 요청이 동일한 엔드포인트로 전송된다. 돌려받는 데이터는 요청에 사용되는 스키마에 따라 결정된다. 필요한 특정 데이터만 요청하기 위한 표준화된 자체 설명적 방법이다. 다양한 요청 유형에 대해 서로 다른 엔드포인트 URL 형식이 아니라 서로 다른 스키마를 사용하는 방식으로, 쿼리 메커니즘이 훨씬 더 유연해진다.

인디오게임 다야 | 매그넘홀덤 많은 REST API 역시 공통 사양인 스웨거(Swagger)를 준수하지만, REST API가 스웨거에 의해 생성돼야 한다는 규칙은 없다. 그래프QL은 기본적으로 API에 대한 공식 정의를 제공한다. 이런 측면에서 그래프QL은 SQL과 비슷한 면이 있다. SQL 기반 데이터 소스에서는 모든 데이터 요청에 대해 하나의 공통 엔드포인트에 연결하며, 요청의 형식에 따라 돌려받는 레코드가 결정된다. 또한 SQL에는 많은 구현이 있지만 SQL 쿼리 구문은 이런 구현 전반에서 상당히 일관적이다.

그래프QL 쿼리
앞서 언급했듯이 그래프QL은 불러올 데이터가 쿼리와 응답에서 어떻게 구성되는지를 스키마 또는 데이터 정의를 사용해서 설명한다. 객체 관계 매퍼(object-relational mapper, ORM)을 다뤄본 사람이라면 누구나 그래프QL의 데이터 스키마 정의가 익숙하게 느껴질 것이다. 다음 예제를 보자.

type Movie {
id: ID
title: String
released: Date
director: Director
}

type Director {
id: ID
name: String
movies: [Movie]
}

스키마의 각 요소에는 유형 정의가 있다. 그래프QL에는 쿼리를 위한 자체 유형 시스템이 있으며, 이 시스템은 수신되는 스키마의 유효성을 검사하고 정의와 일치하는 형식으로 데이터를 반환하는 데 사용된다.

그래프QL에 제출되는 쿼리는 스키마에 의해 비슷하게 정의된다.

type Query {
movie_title(title: String!): Movie
director(id: ID): Director
}

이 쿼리는 최대 2개의 매개변수 movie_title, director를 받는다(각각 title과 ID를 통해 받음).

유형 옆의 !는 쿼리의 필수 요소임을 나타낸다. 즉, title로 영화를 쿼리해야 하며 director는 선택 사항(쿼리 범위를 좁히는 용도)이다.

필수 요소는 데이터 스키마에서도 사용될 수 있다. 다음과 같이 ID만으로 영화를 검색하는 쿼리도 가능하다.

query GetMovieByID ($id: ID!) {
movie(id: $id) {
name
}
}

이 쿼리는 따로 정의된 변수($id)를 사용해서 ID 번호로 영화를 조회해서 이름을 반환한다. 그래프QL 쿼리는 개별 필드뿐만 아니라, 필드 안에 항목이 배열을 중첩하는 방식으로 관련 객체와 해당 필드도 반환할 수 있다.

쿼리를 위한 변수는 다음과 같은 형식을 사용해 쿼리의 별도 섹션에서 전달된다.

{
“id”: 23
}

그래프QL 유형
그래프QL의 쿼리 유형 시스템은 문자열, 정수와 같은 많은 일반적인 스칼라 유형을 지정한다. 대부분의 쿼리는 이런 유형을 중심으로 구성된다. 그러나 유형 시스템에는 더 정교한 쿼리를 위한 다음과 같은 여러 가지 고급 유형도 포함된다.

interface 유형은 다른 유형에서 구현 및 재사용할 수 있는 사전 정의된 필드 집합이 있는 추상 유형을 만드는 데 사용할 수 있다.
union 유형은 한 종류의 쿼리에서 여러 유형에 걸쳐 다양한 종류의 결과를 반환할 수 있게 해준다.
input 유형은 위와 같은 종류의 객체 전체를 매개변수로 전달하는 데 사용할 수 있다(이러한 객체가 유효성 검사가 가능한 일반적인 스칼라 유형에서 생성된 경우).

인터페이스 또는 유니언 객체를 다루는 경우 인라인 조각 및 지시문을 사용해서 해당 객체 유형이 지정할 수 있는 조건을 기반으로 데이터를 반환해야 한다.

쿼리에서 반환 가능한 또 다른 유형은 선택적인 edges 필드에 반환되는 edge 유형이다. 에지에는 nodes(데이터 레코드), 그리고 해당 객체에서의 앞뒤 페이지 매김 방법에 대한 컨텍스트 정보를 제공하는 인코딩된 문자열인 cursors가 포함된다.

{
movie {
name
actors (first:5) {
edges {
cursor
node {
name
}
}
}
}
}

이 예제에서 movie 노드는 영화와 배우의 이름을 반환한다. 영화의 각 배우에 대해 배우 이름이 포함된 노드와 배우의 “이웃”을 탐색할 수 있게 해주는 커서를 받게 된다.

그래프QL을 사용한 페이지 매김
데이터 소스를 다룰 때 일반적인 시나리오는 커서를 통해 페이지 단위로 데이터를 요청하는 것이다. 그래프QL은 여러 가지 페이지 매김 방법을 제공한다.

레코드를 요청할 때 요청할 레코드의 수와 시작 오프셋뿐 아니라 연속된 페이지를 요청하는 방법도 지정할 수 있다. 위 섹션의 예제 코드는 괄호 안의 first:5 매개변수에 지정된 대로 특정 영화와 관련된 처음 5명의 배우만 반환한다.

actors 뒤의 first: 절 뒤에 이어지는 항목을 불러올 방법을 설명하는 다른 키워드를 붙일 수 있다. offset:은 간단한 오프셋에 사용할 수 있지만 오프셋은 데이터가 추가 또는 삭제될 때 폐기될 수 있다.

가장 견고한 페이지 매김을 위해서는 위에서 설명한 edge 유형을 사용해서 현재 요청 중인 객체와 함께 제공할 수 있는 커서를 사용하는 것이 좋다. 이렇게 하면 페이지 매김 사이에 데이터가 삽입 또는 삭제될 때(예를 들어 객체의 고유 ID 또는 고유한 다른 속성을 다른 계산의 시작 키 인덱스로 사용하는 경우) 끊기지 않는 페이지 매김 메커니즘을 만들 수 있다.

그래프QL 뮤테이션을 사용한 데이터 변경
REST API에서는 POST, PATCH 및 기타 HTTP 동사를 사용하는 요청을 제출해서 서버 측 데이터를 변경한다. 그래프QL에서는 변경을 위한 특정 쿼리 스키마인 뮤테이션 쿼리를 사용한다. 이 부분도 SQL이 UPDATE 또는 DELETE 쿼리를 사용하는 것과 거의 같은 방식이다.

데이터를 변경하려면 뮤테이션 스키마라는 스키마를 사용해서 그래프QL 쿼리를 제출한다.

mutation CreateMovie ($title: String!, $released: Date!) {
createMovie (title: $title, released: $released){
id
title
released
}
}

[submitted data]

{
“title”: “Seven Samurai”
“released”: “1950”
}

뮤테이션 쿼리를 포함한 모든 쿼리는 데이터를 반환할 수 있다. 여기서 createMovie 뒤의 중괄호 안에 있는 필드 목록은 이 요청으로 새 레코드가 생성된 후 서버에서 무엇을 반환해야 하는지를 지정한다. 여기서 id 필드의 값은 데이터베이스에 의해 생성되고 다른 필드의 값은 쿼리에서 제출된다.

또 한가지 유의해야 할 점은 데이터를 반환하는 데 사용되는 쿼리와 데이터 유형은 데이터를 요청하는 데 사용된 것과 설계상 다르다는 것이다. 뮤테이션 쿼리는 수신되는 데이터를 검증해야 하며 따라서 이러한 쿼리에 사용되는 유형은 이 기능을 위한 유형이다. 마찬가지로, 반환된 쿼리 객체에 사용되는 필드는 검증이 아닌 표시용이다. 쿼리에서 반환되는 그래프QL 객체에는 순환 참조 또는 기타 문제가 있는 필드가 포함될 수 있고 이 경우 쿼리 매개변수로 사용할 수 없게 된다.

왜 그래프QL인가?
REST가 아닌 그래프QL을 선택하는 주된 이유는 그래프QL 쿼리의 명시적, 선언적 특성에 있다. 쿼리와 반환되는 데이터의 형태에 대한 공식적인 정의가 있으면 여러 API와 구현에 걸친 일관성 외에도 다른 여러 이점을 얻을 수 있다.

API 에반젤리스트 필 스터전이 그래프QL과 REST를 비교한 글에서 언급했듯이, 그래프QL의 필드 구조는 전체 API를 버저닝하는 방식과 달리 시간 경과에 따라 특정 필드를 폐기하거나 가져올 수 있으므로 쿼리에 더 세분화된 버저닝을 더 쉽게 적용할 수 있다. 그래프QL에서도 여전히 일괄적인 버저닝 접근 방식을 사용할 수 있다. 핵심은 변경 사항을 적용할 때 반드시 그렇게 할 필요는 없다는 것이다.

그래프QL API를 위한 오픈소스 툴 개발업체인 아폴로 그래프QL(Apollo GraphQL)의 엔지니어링 관리자 샤코 스투바일로는 그래프QL 접근 방식의 또 다른 장점인 자체 문서화를 강조한다. 스투바일로는 “가능한 모든 쿼리, 객체, 필드에는 서버에서 표준 방식으로 쿼리할 수 있는 이름, 설명, 유형 정보가 함께 제공된다”라고 말했다.

그래프QL의 자체 문서화는 일종의 성찰 기능도 제공한다. 즉, 쿼리를 사용하여 쿼리 자체에 대한 정보를 반환할 수 있다. 따라서 그래프QL 쿼리를 사용하는 소프트웨어는 특정 필드 집합을 다루기 위해 하드 와이어링을 할 필요 없이 자동으로 필드를 추론할 수 있다.

그래프QL이 더 나중에 나온 기술이고 REST/스웨거가 더 오래되었다는 것만으로 그래프QL을 선호하는 것은 바람직하지 않다. 일상적인 API 설계(The Design of Everyday API)의 저자 아르노 로레는 “그래프QL API도 REST API와 마찬가지로 명확한 목적에 따라 만들어져야 하며, 내부적 관점이 아닌 외부적 관점에서 설계되어야 한다”라고 말했다.
editor@itworld.co.kr

원문보기:
https://www.itworld.co.kr/topnews/345601#csidxff01bd9bc063b96808b1b0efd8a4bb2

인디오게임 실버 | ps홀덤, F1 기간 중 One Drop을 위한 빅딜 개최; 헬무트, 사회자 임명

인디오게임은 추돌이다.

리조트 인디오게임 실버 | ps홀덤 월드 라스베가스는 월드 포커 투어(WPT) 와 원 드롭 재단과 협력하여 11월 포뮬러 1 주말 에 개최되는 새로운 고액 자선 포커 토너먼트를 발표했습니다 .

The Big Deal for One Drop은 최대 54명의 플레이어가 경쟁하는 10,000달러의 바이인 이벤트로, 지역 사회가 물과 기후 위기를 해결하는 데 도움이 되는 One Drop Foundation을 위해 기금을 모금합니다. 17회 팔찌 우승자인 Phil Hellmuth가 이 이벤트의 진행을 맡을 예정입니다.

“지금까지 저는 많은 훌륭한 자선 단체를 위해 7,500만 달러 이상을 모금한 자선 행사를 진행했습니다.” 헬무트가 발표에서 말했습니다. “11월에 가치 있는 대의를 위해 더 많은 기금을 모금하기를 기대합니다.”

“인디오게임 실버 | ps홀덤 지난 12년 동안 One Drop은 오랫동안 포커의 큰 역사책에 남을 상징적인 포커 토너먼트를 만들어냈습니다.” One Drop Foundation 설립자 Guy Laliberté가 덧붙였습니다. “One Drop의 Big Deal은 그 중 하나가 될 것입니다. 재미와 사람들을 끌어들이기 때문입니다.”

One Drop에 대해 자세히 알아보세요!

리조트 월드는 발표에서 토너먼트가 “레이스 위크의 유명인사, 유명인사, 그리고 몇몇 엄선된 포커 프로들이 상금, 돈으로 살 수 없는 경험, 자랑할 권리를 위해 펠트 위에서 경쟁을 벌일 것”이라고 밝혔습니다.

One Drop을 위한 빅딜은 11월 22일 정오에 리조트 월드 66번지 Alle Lounge에서 열립니다. 대부분의 자선 행사와 마찬가지로 토너먼트 내내 재구매와 추가가 가능합니다.

WPT CEO Adam Pliska는 “One Drop Foundation과 Resorts World와의 협력으로 진행되는 이 특별 이벤트는 라스베이거스 중심가에서 열리는 Race Week에 재미있고 글로벌한 영향을 더하고자 하는 포커 애호가라면 꼭 놓치지 말아야 할 이벤트입니다.”라고 말했습니다.

포뮬러 1은 11월 21-23일에 라스베이거스로 돌아옵니다. 작년 레이스에는 PokerNews가 기록한 Resorts World에서 여러 자선 행사 와 기타 축제가 포함되었으며, 여기에는 F1 슈퍼스타 맥스 페르스타펜과의 Q&A 세션 도 포함되었습니다 .

인디오홀덤 | 슬롯머신 핸드 사이에서 WSOP 챔피언을 돕는 레일이 게임에 나쁜 영향을 미칠까?

월드 시리즈 오브 인디오홀덤 | 슬롯머신(WSOP) 메인 이벤트 파이널 테이블 에서 라이브 스트림을 보거나 솔버를 검토하는 플레이어의 레일을 금지하는 규칙은 없습니다 . 하지만 앨런 키팅은 팬이 아니고, 그가 유일한 팬은 아닙니다.

Jonathan Tamayo는 수요일에 2024 WSOP 메인 이벤트 에서 1,000만 달러에 우승했습니다 . 그는 규칙을 어기지 않고 그 승리를 거두었는데, 2015년에 레일에 있던 오랜 친구 Joe McKeehen 이 그랬던 것과 매우 흡사합니다.

인디오홀덤 | 슬롯머신 소셜 미디어에서는 키팅이 주도한 논쟁이 있었는데, 타마요가 파이널 테이블에서 종종 손 사이에서 레일을 놓고 의논하는 것에 대한 논쟁이었습니다. 그리고 그것이 바로 The Muck 의 WSOP 이후 에디션에서 우리가 탐구할 것입니다 .

키팅은 그것이 포커에 좋지 않다고 생각한다
앨런 키팅 포커앨런 키팅
Keating이 별도의 트윗에서 언급했듯이, 메인 이벤트는 게임의 “가장 큰 무대”입니다. 포커를 정기적으로 보지 않는 수천 명의 시청자가 포커의 슈퍼볼과 동등한 것을 보기 위해 시청합니다. Hustler Casino Live 팬이 가장 좋아하는 선수는 팔로워에게 메인 이벤트 파이널 테이블에서 선수 중 한 명을 코치하기 위해 소프트웨어를 사용하는 팀이 난간에 있는 것이 포커에 대한 관심을 더 많이 갖게 하는지, 아니면 덜 갖게 하는지 물었습니다.

“인디오홀덤 | 슬롯머신 포커에 취미로 즐기는 플레이어가 필요하다면, 일반 취미로 즐기는 플레이어도 이길 확률이 충분히 있다고 믿을 수 있는 환경을 조성해야 합니다.” 빈센트 로빈슨 (@pokervincent)이 답했다.

@Bquadrant는 “레일은 문제를 해결하기 위한 것이 아니라 응원하기 위한 것”이라고 주장합니다.

키팅은 토너먼트 그라인더보다는 항상 캐시 게임 플레이어였습니다. 그는 토너먼트에 거의 나가지 않고 대신 로스앤젤레스와 라스베이거스에서 레크리에이션 플레이어를 상대로 고액의 개인 게임에서 정기적으로 경쟁합니다. 그는 지난달 Hustler Casino Live 게임 에서 논란의 여지가 있는 소셜 미디어 인플루언서 Dan Bilzerian , 비디오 게임 스트리머 Ninja, 권투 선수 Ryan Garcia와 경쟁했습니다.

솔버를 사용하거나 McKeehen과 Tamayo의 Main Event 액션을 경험한 Dominik Nitsche 와 같은 코치의 도움을 받는 플레이어와 경쟁하는 것은 Keating이나 그의 친구들에게 그다지 흥미롭지 않은 것 같습니다. 그는 “토너먼트 포커는 우리에게 맞지 않는다”고 적었습니다.

챔피언이 뭔가 잘못한 게 있나요?
조나단 타마요 2024 WSOP조나단 타마요
@PatMoorePoker가 X에서 공유했듯이, Tamayo의 레일은 랩탑과 휴대전화를 통해 파이널 테이블에서 챔피언에게 약간의 핸드 후 지원을 제공했으며, 이를 통해 PokerGO 라이브 스트림이 보였습니다. 챔피언이 사이드라인 코칭에서 얼마나 많은 이익을 얻었는지는 불분명합니다. 하지만 그것이 플레이어에게 불공평한 이점을 제공하는지, 그리고 그 관행이 게임의 성장에 나쁜지에 대한 논쟁을 불러일으켰습니다.

플레이를 검토하는 것은 스포츠, 특히 팀 스포츠에서 일반적인 경기 내 관행입니다. 하지만 많은 사람들은 포커가 팀 스포츠가 아니기 때문에 레일에서 솔버와 심을 사용하는 것은 허용되어서는 안 된다고 주장합니다.

로컬 로그인 안내 문서 숨긴 마이크로소프트 “사용자 데이터를 원해”

컴퓨터가 플로피 드라이브를 사용하던 시절의 방식대로 로컬 전용 계정으로 윈도우 11을 사용할 수 있다는 사실을 알고 있는가?

몰랐다고 해도 사용자의 잘못은 아니다. 실제로 마이크로소프트는 사용자에게 로컬 계정 로그인 방법을 알려주는 정보를 바로 삭제하고 있다.

마이크로소프트는 윈도우에서 가장 자주 검색되는 기능에 대한 짧고 핵심적인 도움말과 안내 자원을 꽤 많이 보유하고 있다. 예를 들어, 한 문서에서는 로컬 전용, 연결되지 않은 사용자 계정에서 전체 마이크로소프트 계정으로 이동하는 방법을 알려준다.

하지만 원래는 훨씬 더 많은 정보가 있었다. 톰즈하드웨어는 지원 문서에서 마이크로소프트 계정에서 로컬 계정으로 전환하는 방법에 대한 정보가 삭제된 것을 발견했다. 이 변경은 최신 서피스 기기가 출시된 지난 주에 이루어졌으나 원래 버전은 인터넷 아카이브로 확인할 수 있다.

실망스럽지만 놀라운 일은 아니다. 마이크로소프트는 수십 년 동안 윈도우에 더 많은 온라인 상시 연결 기능을 통합해 왔다(마이크로소프트 오피스를 구입하거나 엣지 브라우저로 전환하라는 몇 가지 반갑지 않은 강요를 포함). 그리고 마이크로소프트가 코파일럿을 통해 생성형 AI에 큰 판돈을 걸고 더 많은 기능을 제공하는 유료 업그레이드까지 내놓으면서 이러한 움직임은 더욱 가속화되고 있는 것으로 보인다.

윈도우 11은 여전히 로컬 계정으로 작동할 수 있으며, 예전처럼 웹 브라우저를 통해 마이크로소프트 서비스에 로그인하는 것만 가능하다. 하지만 먼저 계정을 설정한 다음 수동으로 계정을 해제해야 한다.

이러한 과정의 번거로움에는 마이크로소프트의 의도가 있는 것으로 보인다. 최근 윈도우 11 설정 프로세스가 변경된 데 이어 이제 자체 지원 페이지에서도 안내가 사라진 것은 모든 사용자의 데이터를 계속 전송받겠다는 의지를 뜻한다.
editor@itworld.co.kr

원문보기:
https://www.itworld.co.kr/t/54650/%EC%9C%88%EB%8F%84%EC%9A%B0/341842#csidx7ce4b8beb28e9b0ae05505e2faaa83d

곧 사라지는 워드패드, 윈도우 11에서도 계속 쓸 수 있는 ‘임시변통’ 방법

2023년 9월, 마이크로소프트는 무료 텍스트 편집 프로그램 워드패드 종료를 발표했다. 많은 사용자에게 워드패드는 마이크로소프트 워드를 대체하는 간단하면서도 유용한 프로그램이었지만, 앞으로의 윈도우에서는 더 이상 찾아볼 수 없게 된다.

윈도우 AI가 레거시 기능을 대체하면서 윈도우 11 24H2 버전은 워드패드가 기능하는 마지막 버전이 될 것이다. 이 업데이트는 올가을에 공개될 예정이다.

리브르오피스 같은 다른 무료 앱으로 전환하는 방법도 있지만, 예전과 같지는 않을 것이다. 여전히 워드패드를 선호하고 계속 사용하고 싶다면 다음 방법을 사용하자.

윈도우 11에서 워드패드를 다시 사용하는 방법
워드패드를 윈도우 11로 다시 가져오는 것은 그리 어렵지 않다. 24H2 이전 버전의 윈도우에서 여전히 워드패드를 지원하는 적절한 파일만 있으면 된다. (워드패드 폴더는 24H2에도 여전히 존재하지만 wordpad.exe는 없다.)

윈도우 11 버전 23H2 이상을 사용하는 Windows 컴퓨터에서 탐색기의 주소 표시줄에 이 파일 경로를 입력한다.

여기에 다음 세 가지가 표시된다: WordpadFilter.dll, wordpad.exe, 그리고 로컬 폴더(e.g., en-US).

이 3가지를 모두 USB 스틱이나 외장 데이터 드라이브에 복사한다. 더 이상 워드패드가 없는 컴퓨터로 가져간 다음 모든 파일을 아무 폴더에나 붙여넣는다. 위치는 상관없지만 영구적인 위치를 선택하고 ‘워드패드’라는 이름의 새 폴더를 만드는 것이 좋다.

모든 내용을 붙여넣은 후 폴더에서 wordpad.exe 파일을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 추가 옵션 표시를 선택한다. 보낸 사람으로 이동한 다음 바탕화면(바로 가기 만들기)으로 이동하여 바로 가기를 만든다.

새로 만든 바로가기를 복사하여 탐색기에서 여기로 이동한다.

여기에 바로가기를 붙여넣고 필요한 경우 이름을 바꾼다.

다음으로 시작 메뉴를 열고 모든 앱을 클릭한 다음 아래로 스크롤하여 워드패드를 찾는다. 이제 시작 메뉴나 작업 표시줄에 고정할 수 있다. (이 방법으로 설치한 경우 검색 결과에 워드패드가 나타나지 않으므로 시작 메뉴 등에 고정하기가 반드시 필요하다.)

또한 앱 설정에서 워드패드를 사용하여 문서를 열 수 있도록 지정해야 한다. 이렇게 하려면 설정 > 앱 > 기본 앱으로 이동한 다음 목록에서 워드패드를 선택한다. 예를 들어, 모든 RTF 문서를 워드패드로 열 수 있다.

윈도우 11 24H2에서 안전한 방법인가?
윈도우 11에 워드패드를 설치하는 것은 마이크로소프트의 공식 파일을 사용하기 때문에 안전하다. 하지만 향후 버전의 윈도우에서는 워드패드에 기능이나 보안 업데이트가 제공되지 않는다는 점에 유의해야 한다.

따라서 시간이 지나면서 앱에 버그가 발생하거나 다른 요소와 호환되지 않는다면 언젠가는 워드패드를 포기할 수밖에 없다. 또한 최신 마이크로소프트 오피스 버전의 문서를 더 이상 워드패드로 열 수 없게 될 수도 있다.

하지만 최소한 그 때까지는 이러한 임시변통으로 무료 텍스트 편집기를 예전처럼 계속 사용할 수 있다.
editor@itworld.co.kr

원문보기:
https://www.itworld.co.kr/t/54650/%EC%9C%88%EB%8F%84%EC%9A%B0/341996#csidx58d76a6de1a2f079c84f3a577e4a198

UEFA 유럽 축구 선수권 대회 순위 – 유로 2024 베팅 가이드전 세계 1% 리눅스 기여자가 말하는 eBPF “리눅스와 플랫폼 엔지니어링의 미래UEFA 유럽 축구 선수권 대회 순위 – 유로 2024 베팅 가이드

2013년 도커가 등장한 시점에서 보면 리눅스 컨테이너가 마치 하룻밤 사이에 성공한 것처럼 느껴질 수 있다. 하지만 사실 컨테이너, 마이크로서비스와 쿠버네티스의 진화는 리눅스 운영체제의 커널 프리미티브를 기반으로 수십년에 걸쳐 이뤄졌다.

도커는 가볍고 사용하기 쉬운 소프트웨어 패키징 형식을 만들기 위해 이러한 프리미티브, 즉 cgroup과 네임스페이스를 빌딩 블록으로 사용했다. 리눅스 컨테이너는 오래전부터 구글을 비롯한 여러 기업에 사용됐는데 단지 도커가 등장하면서 주류 개발자가 컨테이너에 쉽게 액세스할 수 있게 된 것이다.

ⓒ Getty Images Bank

지금의 eBPF는 그렇게 해서 리눅스 커널 프리미티브에서 탄생한 또 다른 기술이다. 현재 모든 주요 네트워킹, 관찰가능성 및 보안 벤더는 “eBPF 기반” 제품을 제공한다고 주장한다. 실리움(Cilium), 테트라곤(Tetragon), 팔코(Falco)와 같은 eBPF 툴이 엔터프라이즈 아키텍처와 클라우드 서비스 제공업체 제품에서 모두 자리를 잡고 있다. 또한 eBPF를 만든 장본인 한 명에 따르면 지금은 eBPF 기반 혁신의 시작에 불과하다.

Infoworld는 eBPF의 공동 창시자이며 현재 리눅스 커널의 eBPF 공동 유지관리자인 대니얼 보크만에게서 이 기술의 기원, eBPF가 리눅스 커널 프로그래밍과 커스터마이징을 위한 표준 접근 방법으로 부상한 이유, 그리고 이것이 리눅스와 플랫폼 엔지니어링의 미래 측면에서 의미하는 바에 대한 이야기를 들어봤다.

솔라리스 학생에서 리눅스 커널 유지관리자로

eBPF를 향한 대니얼 보크만의 여정은 솔라리스의 내부를 이해하기 위한 탐구에서 시작됐다. 당시 솔라리스는 보크만이 다니던 대학의 컴퓨터과학 교육과정에서 아직 가르치던 과목이었다. 그러나 정작 원리를 살펴보기 위한 소스 코드의 부재는 이해를 가로막는 큰 장벽이었다. 보크만은 운영체제 수업의 이론에도 흥미를 느꼈지만 늦은 밤까지 리눅스 커널 소스 코드, 깃 로그, 메일링 리스트를 공부하는 데 열중하면서 본격적인 관심을 갖게 됐고, 커널과 접하는 저수준 사용자 애플리케이션을 만들기 시작했다.

곧 보크만은 패킷 필터, tcpdump와 libpcap, 그리고 패킷이 다양한 계층을 오갈 때 네트워크 스택이 어떻게 작동하는지를 탐구했다. 보크만은 여가 시간에 더 효율적인 tcpdump 클론을 만들어서 리눅스 네트워킹 스택에 작은 코드 개선을 보내기 시작했다. 석사 과정을 시작할 시점에 독일 라이프치히 지역의 스타트업에서 리눅스 커널 코드 개발 업무를 담당하는 첫 직장을 구했다.

보크만은 2010년에 인터페이스당 여러 rx_hook를 실행할 수 있도록 netpoll을 확장하는 첫 번째 패치를 리눅스 커널에 제출했는데, 스스로의 표현에 따르면 “완전한 초보” 시절이라 커널에 교착 상태를 유발하는 버그를 일으켰다. 다행히 다른 기여자가 신속하게 이를 발견해 수정했다. 그러나 보크만은 이 일에 매료됐다. 그에게 리눅스 커널 개발은 천직이라고 할 만큼 매력적인 환경이었다.

보크만은 커널을 위한 조합 가능한(composable) 네트워킹 스택 개발을 주제로 한 석사 논문을 완성하기 위해 취리히로 거처를 옮겼다. 프리BSD의 netgraph에서 영감을 받아 네트워킹 블록을 FPGA로 오프로드하고 패킷 처리를 위한 조합 가능한 그래프를 구축하는 방법을 실험했다. 그러나 이 과정에서 보크만은 학술 논문이 너무 단조로우며 장기적이고 실질적인 영향은 미미하다는 사실을 깨닫고 리눅스 커널에 풀타임으로 기여하는 것이 훨씬 더 보람 있는 일이라는 생각을 갖게 됐다. 보크만은 스위스 도메인(.ch) 이메일을 사용하는 토마스 그라프라는 리눅스 기여자를 알게 되어 자연스럽게 연락했고, 초대를 받아 레드햇의 리눅스 커널 네트워킹 팀에 합류했다(두 사람 모두 이후 실리움의 공동 제작자가 됨).

현재 보크만은 전 세계 상위 1%의 리눅스 커널 기여자다.

리눅스 OS의 네트워킹에 대한 재고

eBPF의 기원은 2011년까지 거슬러 올라간다. 당시는 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)이 부상하고 리눅스 도입이 급증하던 시기였다. 리눅스 서브시스템은 하나의 서버와 호스트 운영체제가 아니라 리눅스 머신 클러스터에서 실행되는 마이크로서비스 아키텍처와 분산 애플리케이션의 새로운 패러다임에 보조를 맞춰야 했다.

보크만이 속한 네트워킹 스택의 커널 개발은 SDN과 클라우드 네이티브 네트워킹 요구사항을 충족하기 위한 작업이 이뤄지는 최전선이었다. cgroup(CPU, 메모리 처리), 네임스페이스(net, mount, pid), SELinux, seccomp, Netfilter, Netlink, AppArmor, Auditd, Perf 등 리눅스 빌딩 블록의 상당수가 10년 이상 전에 설계된 만큼 리눅스에는 새로운 추상화가 필요했다. 또한 보크만은 당시 가장 진보적인 SDN 프로젝트였던 오픈 vSwitch(OVS)뿐만 아니라 netfilter의 nftables와 같은 기술이 “차세대” 리눅스 네트워킹으로 추진되는 모습을 보면서 더 나은 방법이 있다고 생각했다.

리눅스 커널은 더 높은 네트워킹 속도에 보조를 맞추기 위해 확장되고 있었지만 새로운 맞춤형 기능을 프로그래밍하기 위한 유연성이 부족했다. 또 다른 제약은 “사용자 공간을 망가뜨리면 안 된다”는 요건이었다. 즉, 리눅스 커널은 클라우드 네이티브 애플리케이션이 등장하기 훨씬 전에 개발된 모든 소프트웨어를 계속해서 지원해야 했다. 아쉽게도 이 “레거시의 무거운 짐”으로 인해 네트워킹 혁신의 일부가 커널에서 사용자 공간으로 이동했다. 

간단히 말해 새로운 클라우드 운영 모델은 훨씬 더 많은 자동화, 기능의 이동, 확장, 그리고 더 까다로운 네트워크 성능 요구사항을 불러왔다. 그러나 리눅스 커널의 독립적인 서브시스템에는 커널에서 이 모든 새로운 클라우드 컨텍스트를 푸시하고 집계하고 관련하여 조치를 취하기 위한 규칙이 없었다.

리눅스 프로그래밍에서 패킷 처리(구문 분석, 조작, 필터링, 포워딩)는 “가능한 것”에 대한 가장 기본적인 관심사다. 이는 네트워크 패킷이 스택을 따라 이동할 때 커널 개발자가 이 패킷을 라우팅, 제어, 검사하기 위한 메커니즘이다. 커널의 네트워킹 스택에서 패킷 처리의 역할은 엔진에서 기화기, 들로리안 타임머신에서 플럭스 커패시터의 역할과 같다.

애플리케이션 개발자는 대부분 사용자 공간에서 애플리케이션을 작성하면서 커널에 필요한 시스템 호출로부터 애플리케이션을 보호하는 추상화를 사용한다. 따라서 애플리케이션은 하드웨어와 인터페이스해야 하는 경우, 즉 화면에 쓰거나 파일에 쓰거나 네트워크 패킷을 보내야 하는 경우 커널의 도움이 필요하다. 커널은 사용자 공간 애플리케이션과 하드웨어 사이에 일반적인 공통 인터페이스를 제공하며, 동시에 실행되는 여러 사용자 공간 프로세스를 조율한다.

가상화에서 컨테이너로 진화하면서 iptables, nftables, OVS, 리눅스 트래픽 제어(TC)를 비롯해 패킷 필터링을 위한 많은 접근법이 리눅스 커널 내에서의 자리를 두고 경쟁했다. 이 경쟁에서 네이티브 성능으로 프로그램을 실행하면서 표현력과 검증자에 의한 안전까지 결합된 eBPF가 부상했다. 즉, eBPF는 사용자가 다른 대안으로는 불가능한 방식으로, 커널 손상에 대한 위험 없이 커널을 프로그램할 수 있게 해준다.

더 ‘프로그래머블’한 리눅스 커널

보크만이 처음 eBPF에 끌린 이유는 eBPF가 네트워킹에 가져올 수 있는 유연함과 성능이었지만 이 새로운 기술의 이점은 네트워킹을 훨씬 더 뛰어넘어 확장이 가능하다는 사실이 드러났다.

보크만은 “eBPF는 빌드하고 즉시 배포할 수 있는 기본 기능을 통해 큰 문제를 해결했다. eBPF가 내장된 오케스트레이션 프로그램을 만들어서 기반 커널 버전에 관계없이 배포할 수 있다. 또한 코어 커널 ABI 안정성을 위해 대형 벤더에 막대한 비용을 지불하는 대신 이제 eBPF를 사용하면 된다. 다양한 사용 사례에 따라 커널을 확장하기 위한 모듈이 필요 없다”고 말했다.

eBPF는 사용자가 리눅스 커널 내에 맞춤형 프로그램을 로드해서 안전하게 실행할 수 있게 해주는 범용 어셈블리 언어, 즉 런타임에 운영체제에 온갖 종류의 기능을 추가할 수 있는 방법이 됐다. 엄격한 형식이 지정되고 안정적인 명령어 집합을 갖고 있으며 확장 기능은 하위 호환된다.

보크만은 “eBPF는 일반적인 모놀리식 커널과 마이크로커널 사이의 간극을 잇는 새로운 유형의 소프트웨어라고 생각하면 된다. 신뢰할 수 있는 사용자 공간에서 안전하게 커널을 확장한다. eBPF의 좋은 점은 일반 커널 코드만큼 빠르다는 것이다. eBPF는 샌드박스가 아니며 검증자는 이 프로그램을 완전히 파악해서 신뢰할 수 있는 환경에서 실행하기에 안전한지 여부를 판단한 다음 네이티브 코드로 JIT 컴파일할 수 있다”고 말했다.

eBPF는 안전하고 빠를 뿐만 아니라 네이티브 속도로 작동한다. 매우 유연해서 다양한 사용자가 다양한 방식으로 사용할 수 있다. 보크만은 “eBPF의 강점은 사용 사례가 있거나 특정 방식으로 무언가를 처리해야 할 때만 사용자 관점에서 코드를 활성화할 수 있다는 것이다. 다른 부분에 불이익을 주지 않는다. 커널에 하드코딩되어 핵심 경로를 점점 더 느리게 하고 결국 성능을 죽이는 것과는 다르다”고 설명했다.

실리움의 그라프는 “eBPF가 나오기 전에는 대부분의 사용자가 엔터프라이즈 리눅스 배포판을 사용하거나 자신의 디바이스에 설치된 커널 버전을 그냥 실행했다. eBPF는 이를 근본적으로 바꿔 놓았다. 런타임이 존재하므로 어떤 아이디어든 몇 년이 아니라 며칠만에 eBPF 프로그램으로 바꿔서 런타임에 로드할 수 있다. 우리는 무엇을 먼저 다시 구축할지를 결정해야 했다”고 말했다.

보편화된 커널 엔지니어링

구글 보그(Borg)를 비롯해 하이퍼스케일러에서 탄생한 다른 기술과 마찬가지로 eBPF도 처음에는 커널 개발 기술을 갖춘 소수의 소프트웨어 엔지니어링 업체에서만 사용됐다. 커널 엔지니어링과 eBPF 프로그램 작성을 위해 필요한 저수준 C 프로그래밍 기술을 갖춘 개발자는 많지 않았다.

그러나 현재 이 소수의 전문가들이 수백만 명의 사용자들과 접하는 프로그램을 만들고 있다. eBPF 기반 프로그램은 네트워킹, 보안, 관찰가능성을 담당하는 플랫폼 엔지니어링 팀 관점에서 가장 흥미로운 분야이며, 이러한 프로그램을 사용하는 많은 사람들은 그것을 가능하게 해주는 기반 eBPF 추상화에 대해 아무것도 알 필요가 없다. 보크만은 eBPF에 대한 최근 워크숍 기조 연설에서 “클라우드 네이티브로부터의 조용한 플랫폼 혁명이라고 생각하면 된다”고 말했다.

방대한 eBPF 환경의 많은 애플리케이션을 잠깐 살펴보면 다음과 같다.

실리움은 컨테이너 워크로드 사이에 3계층 및 4계층 연결을 제공하기 위한 컨테이너 네트워크 인터페이스(CNI)의 eBPF 기반 구현으로 시작됐지만, 이후 발전하면서 대부분의 클라우드 서비스 제공업체의 쿠버네티스를 위한 기준 네트워크 계층이 됐다. 실리움은 쿠버네티스 팟 사이, 그리고 외부 서비스로 가는 트래픽에 대한 분산 로드 밸런싱을 구현하며, 거의 무제한의 규모에서 eBPF의 효율적인 해시 테이블을 사용해서 kube-proxy를 완전히 대체할 수 있다. 또한 3계층부터 7계층까지의 정책 시행, 통합 인그레스 및 이그레스 게이트웨이, 대역폭 관리, 엔보이(Envoy)와 결합된 서비스 메시, 심층 네트워크 가시성과 같은 고급 기능도 지원한다.

테트라곤 역시 eBPF 프로그램으로, 보안 관찰가능성과 런타임 실행 기능을 제공한다. 테트라곤은 eBPF의 낮은 오버헤드를 활용해서 플랫폼 팀이 네트워크 흐름과 기타 커널 내 이벤트를 매우 구체적인 프로세스 및 관련 프로세스 트리에 이르기까지 쿠버네티스 객체(레이블, 팟, 네임스페이스)에 연결할 수 있게 해준다. XZ 유틸즈(XZ Utils)와 같은 소프트웨어 공급망 보안 익스플로잇이 등장한 이후 테트라곤은 플랫폼 팀에 특정 소프트웨어가 환경의 어느 위치에서 실행되는지 찾고 커널 수준에서 구체적인 정책 조치를 취할 수 있는 더 심층적인 방법을 제공하는 데 목표를 두고 있다.

픽시(Pixie)는 eBPF를 사용해서 “수동 계측 없이 자동으로 텔레메트리 데이터를 캡처”한다. 차세대 애플리케이션 성능 관리 및 모니터링 벤더 사이에서 인기 있는 빌딩 블록으로 부상했다. 구글에서 “observability AND eBPF”를 검색해 보면 eBPF의 성능이 텔레메트리 데이터를 얼마나 풍부하게 변화시키고 있는지 볼 수 있다. 클라우드 네이티브 시스템의 실시간 상태 추론을 위해 지금까지는 상관관계를 파악할 모니터링 데이터를 축적해야 했다. 이 텔레메트리 데이터 컬렉션을 커널 가까이 가져오면 일관성을 대폭 높이고 리소스 사용량을 줄일 수 있다.

카트란(Katran)은 커널 내 패킷 처리를 기반으로 하는 새로운 접근 방식을 통해 독점적인 3계층 및 4계층 로드 밸런서의 위상에 도전할 수 있는 C++ 라이브러리다. 모두가 eBPF 프로그램을 만들 수 있는 것은 아니지만 현재 개발되고 있는 여러 프로그램은 기업 인프라에서 지금까지 비교적 정체된 영역을 대상으로 하며, 클라우드 네이티브 사용 사례를 위한 현대화를 이끌고 있다.

보크만은 “인프라 소프트웨어의 다음 10년은 eBPF를 사용할 수 있는 플랫폼 엔지니어와 eBPF를 활용하여 더 고수준 플랫폼을 위한 적절한 추상화를 만드는 프로젝트에 의해 정의될 것이다. 클라우드 네이티브 컨텍스트의 부재라는 커널 문제를 eBPF가 해결했다”고 말했다.

이달은 쿠버네티스 10주년이지만 그럼에도 여전히 분산 애플리케이션, 컨테이너 오케스트레이션, 플랫폼 엔지니어링은 현재 초창기다. 커널 수준에서 eBPF를 직접 엔지니어링하는 사람은 거의 없지만 수많은 사람들이 eBPF 기반 프로그램을 사용하게 될 것이다. 여러분이 대형 퍼블릭 클라우드 제공업체 플랫폼 중 하나의 쿠버네티스에서 워크로드를 실행 중이라면 이미 eBPF 기반 프로그램을 사용 중일 가능성이 높다.
editor@itworld.co.kr 

원문보기:
https://www.itworld.co.kr/topnews/342710#csidx315b915780b8f0a888f3c4d4ff1afcd