본문 바로가기
반응형

분류 전체보기2613

김동명 한국노총 위원장 프로필 학력 나이 고향 주요이력 이재명 캠프 1. 개요김동명 위원장은 대한민국 노동계의 상징적 인물이자, 2020년대 한국노총을 대표하는 총연맹급 리더로 활동해온 중견 노동운동가입니다. 1990년대 초반 노동현장에 첫발을 디딘 이후, 30년 가까운 시간 동안 현장 노조 간부, 단위노조 위원장, 산별노조 지도부, 그리고 총연맹 위원장에 이르기까지 전 생애를 노동운동과 함께해 온 대표적 실천형 조직가로 평가받고 있습니다. 김 위원장은 단순히 구호와 투쟁에만 머무르지 않고, 제도 정치와의 유연한 협력 관계를 구축하며 ‘사회적 대화’라는 개념을 한국 노동운동의 새로운 좌표로 부각시킨 당사자 중 한 사람입니다.2020년 한국노총 제27대 위원장으로 선출된 이래 그는 ‘노동존중사회 실현’을 내걸고 전통적 노동운동 방식과 제도권 참여의 균형을 모색하였으며, 특.. 2025. 5. 29.
강금실 프로필 학력 나이 고향 주요이력 이재명 캠프 1. 개요강금실 전 법무부 장관은 대한민국 법조계와 공공정책 분야에서 상징적 인물로 자리매김해온 인권 변호사이자 개혁 성향의 실천가로 평가된다. 1980년대 초반 사법시험을 통해 법조계에 입문한 이후, 판사로서의 정직하고 균형 잡힌 시각과, 변호사로서의 사회적 약자와의 동행, 그리고 법무부 장관으로서의 제도개혁 의지는 그 자체로 하나의 시대를 대표하는 법조인의 전형을 보여준 사례라 할 수 있다. 특히, 노무현 정부에서의 법무부 장관 재직 시절 보여준 검찰권 견제 시도, 인권중심 사법행정, 여성과 아동을 위한 법제도 정비는 그의 진보적 철학을 제도화하려는 노력이 얼마나 치열했는지를 방증하며, 이는 이후 민주사회를 위한 변호사 모임(민변) 등 시민사회 중심의 공익 활동으로 이어져 공공성과 지속성을 지닌 개혁.. 2025. 5. 29.
박찬대 프로필 학력 나이 고향 주요 이력 이재명 캠프 총괄선거대책위원장 상임 1. 개요박찬대 의원은 대한민국의 회계사·경영학자 출신 정치인으로, 더불어민주당 당대표 직무대행 겸 원내대표를 역임하고 있으며 제20·21·22대 3선 국회의원으로 활동하고 있습니다. 회계·감사 분야에서 쌓은 전문성에 기반하여 정무·교육·운영 등 국회 주요 상임위원회에서 꾸준히 의정 활동을 이어 왔으며, 당내 정책 기획과 대외 소통을 책임지는 핵심 인물로 평가받고 있습니다. 2. 출생 및 가족 배경1965년 5월 10일 인천광역시 남구 용현동에서 3남 1녀 중 막내로 태어났습니다. 부친은 경북 안동 출신으로, 박찬대 의원이 출생하기 직전 가족과 함께 인천에 정착하여 새롭게 터를 잡았습니다. 유년 시절을 인천 용현동 일대에서 보낸 그는 어린 시절부터 미술과 음악에 깊은 관심을 보이며 인천용현초등학교, 인천.. 2025. 5. 29.
IaC Drift as Code: Terraform Cloud Sentinel + OPA Gatekeeper + Argo CD Self-Heal 기반 자동화 인프라 드리프트 감지 및 복구 파이프라인⸻🎯 목표“코드로 정의된 인프라(Infrastructure-as-Code)가 언제나 실제 클러스터/클라우드 상태와 일치하도록” 1. 드리프트(Drift) 감지 2. 정책 위반(Policy Violation) 식별 3. 자동 복구(Self-Healing) 4. 모든 과정을 GitOps 이력으로 기록까지 완전 자동화하는 엔드-투-엔드 워크플로우를 구축합니다.⸻⚙️ 핵심 구성 요소계층 도구 / 기술 역할정책 관리 Terraform Cloud Sentinel + OPA Gatekeeper Drift 정책·보안 정책 코드화 (Sentinel policy / Rego)드리프트 감지 Terraform Cloud + Atlantis terraform plan 자동 .. 2025. 5. 29.
ModelOps CI/CD: Kubeflow Pipelines + Seldon + Argo Rollouts 기반 ML 모델 자동 배포·카나리·자동 롤백 파이프라인⸻🎯 목표“코드를 한 줄도 바꾸지 않고” 개발→학습→검증→프로덕션 배포→카나리 롤아웃→데이터 드리프트 감지→자동 롤백까지 ML 모델 라이프사이클(CI/CD)을 완전 자동화합니다.⸻⚙️ 핵심 구성 요소 1. Kubeflow Pipelines • 모델 학습·평가 워크플로우를 재현 가능한 컴포넌트로 정의 • ‘train’ → ‘eval’ → ‘package’ → ‘push to registry’ 파이프라인 2. Container Registry • Trained 모델을 포함한 컨테이너 이미지(예: model:gitsha) 저장 3. Seldon Core • Kubernetes 위에 모델 Serving Inference API 자동 생성 • SeldonDeplo.. 2025. 5. 29.
Multi-Cloud Disaster Recovery as Code: Crossplane + Argo CD + Terraform 기반 DR 자동화 파이프라인⸻🎯 목표AWS와 GCP 등 멀티 클라우드 환경에서 주요 인프라(네트워크, 데이터베이스, 스토리지, 애플리케이션)를 코드(Infra as Code)로 복제·동기화하고, 평상시에는 리전 간 실시간 복제만 수행하다가 장애 발생 시 한 번의 Git 커밋/PR 머지로 자동으로 페일오버까지 완료하는 완전 자동화된 재해복구(Disaster Recovery) 체계를 설계합니다.⸻⚙️ 핵심 구성 요소 1. Crossplane • Kubernetes CRD 형태로 AWS·GCP 리소스를 선언적 관리 • ProviderConfig와 Composition을 통해 멀티 클라우드 리소스 동기화 2. Terraform (모듈) • 네트워크, IAM, VPC, DB 등 공통 리소스 초회 생성 • Cross.. 2025. 5. 29.
OpenTelemetry Auto-Instrumentation & Observability-Driven Autoscaling 파이프라인 ⸻🎯 목표코드 수정 없이 애플리케이션에 자동으로 분산 트레이싱을 삽입하고, 획득한 **트레이스 기반 SLO 메트릭(p95 응답속도, 오류율 등)**을 사용해 Kubernetes를 자동 스케일링하며, 전체 설정을 GitOps로 선언·관리하는 엔드-투-엔드 Observability-as-Code 파이프라인을 구축합니다.⸻⚙️ 핵심 구성 요소 1. OpenTelemetry Operator • Kubernetes에 자동 계측(automatic instrumentation) 사이드카 주입 • Java, Node.js, Python 애플리케이션에 런타임 무손실 계측 2. Collector + Tempo/Jaeger • Collector로 수집된 트레이스 데이터를 Grafana Tempo/Jaeger에 저장 • 백.. 2025. 5. 29.
Chaos Engineering as Code: LitmusChaos + ArgoCD + Prometheus 기반 장애 주입·회복 자동화 파이프라인⸻🎯 개요“이제 장애를 수동으로 테스트하지 말고, **코드로 정의된 실험(Chaos Experiments)**을 CI/CD 파이프라인에 통합”합니다.ArgoCD를 통해 Chaos 실험을 선언적(Manifest)으로 배포하고, Prometheus 모니터링 지표 기반으로 **자동 롤백·자가 치유(Healing Loop)**를 실행하는 완전 자동화된 Chaos Engineering 워크플로우를 구축합니다.⸻⚙️ 핵심 구성 요소 1. LitmusChaos • Kubernetes 네이티브 Chaos 실험 프레임워크 • CPU·메모리 폭주, 네트워크 지연, Pod 삭제 등 다양한 Chaos 실험 제공 2. ArgoCD + Application CRD • ChaosExperiment, ChaosResult.. 2025. 5. 29.
반응형

티스토리툴바