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eBPF 기반 실시간 DDoS 탐지 및 자동 차단 시스템 구축 리눅스 커널의 eBPF 기술을 활용해초당 수백만 패킷을 실시간으로 분석하고DDoS 공격을 자동으로 탐지·차단하는 고급 실전 팁입니다.핵심 코드 예시SEC("xdp")int xdp_ddos_filter(struct xdp_md *ctx) { void *data_end = (void *)(long)ctx->data_end; void *data = (void *)(long)ctx->data; struct ethhdr *eth = data;if (eth + 1 > data_end) return XDP_PASS;struct iphdr *ip = data + sizeof(*eth);if (ip + 1 > data_end) r..

Junos Automation으로 VLAN 대량 배포 자동화하기 주니퍼 스위치에서 Junos Automation 기능을 활용해수십~수백 개 VLAN을 자동으로 생성하고 배포하는 실전 스크립트 예제입니다.네트워크 운영 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다.실전 코드 예시from jnpr.junos import Devicefrom jnpr.junos.utils.config import Configdef create_vlan(dev, vlan_id, vlan_name): with Config(dev, mode='private') as cu: cu.load(f'set vlans {vlan_name} vlan-id {vlan_id}', format='set') cu.commit()..

TensorFlow 3.0으로 AI 학습 속도와 효율 극대화 2025년 6월, 구글이 AI 프레임워크 TensorFlow 3.0을 공식 출시했습니다.이번 버전은 분산 학습 최적화, 자동 혼합 정밀도, AI 모델 압축 기능을 강화해기존 대비 학습 속도가 2배 이상 향상되었습니다.주요 특징 분산 학습 성능 및 안정성 대폭 개선 자동 혼합 정밀도(Auto Mixed Precision) 지원 경량화된 모델 압축 및 배포 최적화실무 적용 포인트AI 연구원과 엔지니어는 대규모 데이터셋 학습 시간을 단축하고,모델 경량화로 모바일 및 엣지 디바이스 배포를 용이하게 할 수 있습니다.특히, TPU 및 GPU 클러스터 환경에서 최적의 성능을 발휘합니다.TensorFlow 3.0으로 AI 개발의 속도와 효율을 극대화하..

AWS Nitro Enclaves로 클라우드 보안 격리의 새 기준 제시 2025년 6월, 아마존 웹 서비스(AWS)가 Nitro Enclaves의 보안 기능을 대폭 강화한 업데이트를 발표했습니다.이 업데이트는 격리 환경 내 데이터 암호화, 키 관리, 성능 최적화를 포함하며,민감 데이터 처리 시 보안성을 한층 높였습니다.주요 특징 격리된 컴퓨팅 환경 내 키 관리 및 암호화 자동화 향상된 네트워크 격리 및 접근 제어 정책 성능 최적화로 인한 처리 속도 20% 향상실무 적용 포인트금융, 헬스케어 등 규제가 엄격한 산업에서민감한 데이터 처리 및 분석 작업에 Nitro Enclaves를 활용하면데이터 유출 위험을 최소화하면서 컴플라이언트 요구사항을 충족할 수 있습니다.특히, 자동화된 키 관리 기능은 운영 ..