CS 정리

빅데이터

빅데이터

기존 DB 관리도구의 수집,저장,관리,분석 역량을 넘어서는 데이터

특징 - 3V (크기,다양성,속도) , 5V(가치,정확성)

 

정형 - 데이터베이스,CSV,엑셀

반정형 - XML,HTML,JSON 

비정형 - 동영상,사진,오디오

 

빅데이터 처리단계 

수집 > 정제 > 적재 > 분석 > 시각화

 

Hadoop 등장 배경 및 필요성

웹 로그등의 비정형 데이터를 RDBMS에 저장하기에는 데이터의 크기가 너무 크고 비용도 부담이었다. 하둡은 x86 리눅스 서버라면 어떤 수준의 장비든 상관 없고 데이터 용량이 커지면 노드 확장(scale-out)이 가능, 분산 저장 및 처리로 성능도 향상

 

Avro

• Avro는 JSON 형식으로 스키마를 정의하고, 데이터는 바이너리 형태로 직렬화됩니다.
• 스키마가 데이터와 함께 저장되기 때문에, 파일의 스키마를 읽으면서 데이터를 해석할 수 있습니다. 이는 스키마 진화(변경)를 용이하게 합니다.
• Avro는 데이터 직렬화에 주로 사용되며, 특히 Kafka와 같은 메시징 시스템에서 널리 사용됩니다.

 

Parquet

• Parquet는 열 기반(columnar)의 파일 포맷으로, 열 데이터를 함께 그룹화하여 저장합니다.
• 열 기반 저장 방식은 특정 열에 대한 질의가 빈번하거나, 대용량 데이터의 집계가 필요할 때 높은 성능을 제공합니다. 또한, 고도의 데이터 압축과 효율적인 인코딩을 지원합니다.
• 분석 쿼리에 최적화되어 있으며, Apache Spark, Apache Impala와 같은 여러 데이터 처리 플랫폼과의 호환성이 뛰어납니다.

 

ORC(Optimized Row Columnar)

• ORC도 Parquet와 마찬가지로 열 기반의 파일 포맷입니다.
• ORC는 효율적인 압축과 인코딩을 제공하며, 특히 Hive에서 사용될 때 성능 최적화가 잘 되어 있습니다. 스트라이프와 인덱스를 사용하여 대규모 데이터 집합에 대한 빠른 읽기, 쓰기, 처리를 지원합니다.

 

HDFS 파일 읽기

1. 클라이언트가 DistributedFileSystem 객체의 open() 메소드 호출로 HDFS 파일 읽기 요청
   •  DistributedFileSystem은 RPC로 네임노드에 연결하고 open 대상이 되는 파일의 메타데이터를 조회
2. 네임노드에 파일이 보관된 블록 위치 요청
3. 네임노드는 블록을 가지고 있는 데이터노드들의 주소 리턴
4. 데이터노드 주소 정보로 read() 메소드를 호출하고 대상 파일의 첫 번째 블록이 있는 데이터노드와 연결
   • read 과정은 end of block에 도달할 때까지 반복
5. read 과정이 끝나면 클라이언트는 close() 로 모든 연결과 스트림을 닫고 종료

 

HDFS 파일 쓰기

1. 클라이언트가 create() 메소드 호출로 HDFS 파일 쓰기 요청
   • 네임노드는 파일 생성 요청에 대한 verification을 진행
     (verification: 파일 존재 여부, 해당 경로 권한 등을 확인)
   • 네임노드에 파일 정보를 전송하고, 파일의 블록을 써야할 데이터노드 목록 요청
2. 네임노드가 파일을 저장할 목록 반환
3. 데이터를 write 하기 위한 packet을 만들고 해당 packet은 DataQueue에 들어감
4. 데이터 노드에 파일 쓰기 요청
   • 데이터 노드간 복제가 진행
5. 클라이언트의 write 작업이 끝나면 close() 메소드가 호출
6. 마지막 ack가 도착하면 클라이언트는 네임노드에 write 작업이 완료했음을 알림

 

YARN Application 동작 방식

1. 클라이언트가 리소스 매니저에 애플리케이션을 제출
2. 리소스 매니저는 노드 매니저에게 애플리케이션 마스터 실행을 요청
   • 애플리케이션 마스터는 애플리케이션의 리소스 요청, 태스크 관리, 상태 모니터링 및 보고 작업들을 수행
3. 애플리케이션 마스터는 작업 실행을 위한 자원을 리소스 매니저에 요청
4. 자원을 할당 받아서 각 노드에 컨테이너를 실행하고, 실제 작업을 진행
   • 컨테이너는 실제 작업이 실행되는 단위
5. 컨테이너에서 작업이 종료되면 결과를 애플리케이션 마스터에게 알리고, 애플리케이션 마스터는 모든 작업이 종료되면 리소스매니저에 알리고 자원을 해제

 

맵리듀스

맵리듀스(MapReduce)는 대규모 데이터 세트를 처리하고 생성하는 데 사용되는 프레임워크입니다. Google에 의해 처음 소개되었으며, 나중에 Apache Hadoop과 같은 시스템에서 널리 채택되었습니다. 맵리듀스는 크게 두 단계, 즉 '맵(Map)' 단계와 '리듀스(Reduce)' 단계로 구성됩니다.

• 확장성: 맵리듀스는 수백 또는 수천 대의 서버에 걸쳐 실행될 수 있으므로, 매우 큰 데이터 세트를 처리
• 내결함성: 맵리듀스는 태스크 실패 시 자동으로 재시도하고 데이터를 복제하여 내결함성을 제공
• 병렬 처리: 데이터가 여러 노드에 분산되어 있으므로, 작업은 병렬로 수행

 

데이터베이스

트랜잭션 - 데이터베이스에서 한 단위의 작업

 

ACID

데이터베이스 트랜잭션의 무결성을 보장하기 위한 4가지 주요 속성

(무결성은 데이터의 정확성, 일관성 및 신뢰성을 유지하는 것)

• 원자성 - 트랜잭션 내의 모든 연산이 완료되거나, 아무 연산도 수행되지 않아야 함
• 일관성 - 트랜잭션 시작 전과 완료 후에 데이터베이스는 일관된 상태를 유지
• 고립성 - 동시에 실행되는 여러 트랜잭션이 있을 때, 각 트랜잭션은 서로 독립적으로 실행
• 영구성 - 트랜잭션이 성공적으로 완료되면 그 결과는 영구적으로 데이터베이스에 반영

 

OLTP (Online Transaction Processing)

• OLTP 시스템은 주로 데이터의 입력, 수정, 조회, 삭제와 같은 일상적인 트랜잭션을 처리하는 데 최적화
• 운영계 데이터, 운영자

 

OLAP (Online Analytical Processing)

• OLAP 시스템은 대량의 데이터를 분석, 조회하는 데 최적화
• 분석계 데이터, 분석가
• OLTP 시스템은 빠르고 효율적인 트랜잭션 처리에 중점을 두고, OLAP 시스템은 데이터 분석과 의사결정 지원에 초점을 맞춥니다. 

 

데이터 모델링 - 데이터의 구조를 정의하고 조직화 하는 과정 (표준화하여 관리 용이, 효율성, 분석용이성)

 

데이터 정규화

• 관계형 데이터베이스의 설계에서 불필요한 데이터(중복 등)을 최소화하고 정확성과 일관성을 향상 시키도록 데이터를 구조화하는 과정
• null, 데이터 누락, 데이터 정확성, 동시 업데이트 등을 모두 고려하여 정규화 작업 필요
  (테이블 단위를 쪼개는 과정으로 해결)

 

데이터 비정규화

정규화로 구조화되어 나누어져 있는 데이터를 다시 합치는 것을 말한다. 데이터가 나누어져 있으면 복잡도가 높아진다. 또한 활용할 때마다 Join을 해야하는 불편함이나 성능의 손해가 발생한다. 전체적으로 데이터 활용에 있어서 생산성의 저하가 나타나기 때문에, 활용 목적에 따라 데이터를 비정규화 하는 경우가 필요하다.

빅데이터 데이터베이스에서는 비정규화를 이용해서 데이터를 저장하고 조회하는 방식을 사용한다.

 

샤딩

• 데이터를 여러 서버에 분산하여 저장함으로써 시스템의 부하를 분산하고, 병렬 처리를 통해 성능을 향상 시키며 확장성을 제공 (scale-out)
• 수평적 파티션에 레코드를 논리적으로 분할
• 관리의 어려움
• ex) kudu의 경우 테이블의 데이터를 여러 tablet으로 분할, tablet은 샤드와 유사한 개념

 

파티셔닝

• (RDBMS 기준) 데이터의 사이즈가 큰 테이블을 두 개 이상의 작은 테이블로 나누는 것
• 쿼리가 스캔할 데이터의 범위를 좁혀서 응답시간을 빠르게 하기 위한 목적으로 사용
• NoSQL의 파티셔닝은 의미는 같지만, 실제 구현 방식은 다름
• ex) Hadoop 기반의 빅데이터 도구들(Hive 등)은 수평적 파티셔닝을 위해서 별도 테이블 지정이 필요없다. 파티셔닝 설정으로 저장하는 파일 경로만 달라진다. 즉 테이블이 나누어지지 않고, 경로가 나누어짐

 

수평파티셔닝

• 데이터를 row 단위로 나누는 방법, 컬럼의 수와 종류는 동일
• 큰 테이블을 여러개의 작은 서브 테이블(파티션)로 분할, 단일 데이터베이스 시스템 내에서 쿼리 성능 향상

 

수직파티셔닝

• 컬럼의 수를 줄여서 두 개 이상의 테이블로 나누는 방법
• 모든 데이터가 한 테이블에 저장되어 있을 때, 사용자가 몇 개의 열만 쿼리하는 경우, 데이터베이스는 여전히 전체 행을 로드해야 함, 수직 파티셔닝을 사용하면 필요한 데이터만 메모리에 로드하여 쿼리 성능을 향상

 

JDBC(Java) - 자바에서 DB에 연결할 때 사용하는 API, DBMS 종류에 따라 JDBC 드라이버 설치 필요

ODBC(Open) - (C 또는 C++) 응용프로그램에서 DB에 접근할 때 사용 

 

SQL JOIN 개념

🔗 https://hongong.hanbit.co.kr/sql-%EA%B8%B0%EB%B3%B8-%EB%AC%B8%EB%B2%95-joininner-outer-cross-self-join/

 

 

네트워크

트래픽 - 인터넷 상에서 송수신 되는 모든 통신(데이터)의 양

네트워크 대역폭(bandwidth) - 대역폭은 초당 처리할 수 있는 데이터의 양, 트래픽과 다르게 시간 개념이 추가

 

방화벽 - 외부 사용자가 내부 네트워크에 접속하지 못하도록 막는 네트워크 방어수단
라우터(Router) - LAN과 LAN을 연결하는 장치로 목적지까지의 최적 경로를 결정하여 라우팅(Routing)해주는 장치
라우팅 - 네트워크를 통해 근원지에서 목적지까지 데이터를 전달될수 있도록 하는 기능

 

웹사이트에 접속할 때 일어나는 과정

1. URL 입력: 웹사이트 주소를 브라우저에 입력합니다.
2. DNS 조회: 도메인 이름을 IP 주소로 변환합니다.
3. TCP 연결: 서버와의 통신을 위한 연결을 설정합니다.
4. HTTP 요청: 웹 페이지 데이터를 요청합니다.
5. 서버 처리: 서버가 요청을 처리하고 응답합니다.
6. 브라우저 렌더링: 브라우저가 페이지를 화면에 표시합니다.

RPC (remote procedure call)

원격 프로시저 호출은 별도의 원격 제어를 위한 코딩 없이 다른 주소 공간에서 함수나 프로시저를 실행할 수 있게하는 프로세스 간 통신 기술

 

SSL (Secure Sockets Layer) : 보안 소켓 계층
SSL은 웹사이트와 브라우저 사이(또는 두 서버 사이)에 전송되는 데이터를 암호화하여 인터넷 연결을 보호하기 위한 표준 기술입니다. 이 기술은 해커가 개인 데이터나 금융 데이터 등의 전송되는 정보를 보거나 훔치는 것을 방지합니다.

TLS (Transport Layer Security) : 전송 계층 보안
TLS은 SSL의 향상된, 더욱 안전한 버전입니다. SSL이 더욱 일반적인 용어이기 때문에 DigiCert는 보안 인증서를 여전히 SSL로 언급하지만 DigiCert에서 SSL을 구입하면 가장 신뢰할 수 있는 최신 TLS 인증서를 얻을 수 있습니다.

HTTPS (Hyper Text Transfer Protocol Secure) : 하이퍼 텍스트 전송 프로토콜 보안 
웹 상에서 데이터를 안전하게 전송하기 위한 프로토콜

 

SMTP (Simple Mail Transfer Protocol) - 인터넷을 통해 이메일메시지를 보내고 받는 데 사용되는 통신 프로토콜

 

OSI(Open Systems Interconnection) 모델은 네트워크 프로토콜 디자인과 통신을 이해하기 위해 ISO에서 개발한 추상적 모델입니다. 7계층으로 구성되며, 각 계층은 특정 기능을 수행하고 상위 또는 하위 계층과 인터페이스합니다.

• 응용 계층 (Application Layer)
  • 사용자와 직접 상호 작용하는 애플리케이션에 대한 게이트웨이 역할을 합니다.
  • HTTP, FTP, SMTP와 같은 프로토콜이 여기 포함됩니다.
• 표현 계층 (Presentation Layer)
  • 데이터의 표현 형식을 다루며, 인코딩, 디코딩, 압축, 암호화 등의 기능을 수행합니다.
  • 데이터 형식을 네트워크와 애플리케이션 형식 간 변환합니다.
• 세션 계층 (Session Layer)
  • 통신 세션을 설정, 관리, 종료하는 기능을 담당합니다. 세션의 생성과 복구, 대화 제어가 이루어집니다.
• 전송 계층 (Transport Layer)
  • 통신 세션을 생성하고, 호스트 간 신뢰성 있는 데이터 전송을 관리합니다.
  • TCP와 UDP 프로토콜이 이 계층에 해당합니다.
• 네트워크 계층 (Network Layer)
  • 데이터 패킷의 라우팅과 전달을 담당합니다.
  • IP 주소가 여기에 해당하며, 라우터가 이 계층에 위치합니다.
• 데이터 링크 계층 (Data Link Layer)
  • 물리적 네트워크 내에서 데이터의 신뢰성 있는 전송을 담당합니다.
  • 프레임에 MAC 주소를 부여하고 에러를 검출합니다.
• 물리 계층 (Physical Layer)
  • 하드웨어 전송 기술을 기반으로 데이터를 전기 신호로 변환하여 전송합니다.
  • 케이블, 카드, 전압 등 물리적인 요소가 여기에 해당합니다.

각 계층은 독립적으로 작동하며, 해당 계층에서 발생하는 문제는 해당 계층 내에서 해결됩니다. 이 계층화는 복잡한 네트워킹 문제를 쉽게 해결하고, 서로 다른 네트워크 시스템 간의 상호 운용성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

 

TIME_WAIT, CLOSE_WAIT 차이

• TCP/IP 네트워크에서 연결 종료 프로세스 중에 발생하는 두가지 다른 소켓 상태
• TIME_WAIT - 로컬 장치가 연결을 종료하고 네트워크의 모든 패킷이 소멸될 때까지 기다리는 동안 유지되는 반면
• CLOSE_WAIT - 원격 장치가 연결을 종료했지만 로컬 장치가 아직 소켓을 닫지 않은 상태
• TIME_WAIT 상태는 시스템에서 자동으로 해결되지만,
• CLOSE_WAIT 상태는 애플리케이션이 적절한 조치를 취할 때까지 계속 유지

 

소켓 통신은 일반적으로 네트워크 프로그래밍에서 널리 사용되는 기본적인 통신 방식이며, TCP/UDP 프로토콜을 기반으로 합니다.
웹 소켓 통신은 웹 어플리케이션을 위한 특화된 프로토콜로, 실시간, 양방향 통신을 웹 환경에서 용이하게 합니다.

 

TCP (Transmission Control Protocol)

• 연결 지향적: 데이터 전송 전에 연결을 설정합니다.
• 신뢰성: 데이터의 정확한 전송을 보장합니다. 손실된 패킷은 재전송됩니다.
• 순서 보장: 데이터 패킷이 보내진 순서대로 도착합니다.
• 사용 예: 웹 브라우징, 이메일, 파일 전송 등.

 

UDP (User Datagram Protocol)

• 비연결성: 연결 설정 없이 데이터를 바로 전송합니다.
• 낮은 지연시간: 신속한 데이터 전송을 위해 신뢰성과 순서 보장을 희생합니다.
• 패킷 손실 가능: 손실된 패킷에 대한 재전송이 없습니다.
• 사용 예: 실시간 스트리밍, 온라인 게임, VoIP(음성 통신) 등.
• TCP는 신뢰성과 순서가 중요할 때 사용되고, UDP는 빠른 전송이 중요할 때 사용됩니다.

 

일반

프로세스/스레드

프로세스 - 운영체제로부터 자원을 할당 받은 작업 단위

스레드 - 프로세스 내에서 자원을 공유하면서 실행되는 여러 실행 흐름 단위

 

프로세스 (Process) - 운영체제에서 실행중인 프로그램의 인스턴스

 

데몬 (Daemon)

프로세스 종류의 하나로 백그라운드에서 실행

대부분의 데몬은 시스템이 부팅해서 종료될 때까지 실행 (리눅스의 httpd,ssshd)

 

서비스 (Service)

데몬과 유사한 개념이지만, 일반적으로 서비스라는 용어는 윈도우 운영체제에서 백그라운드에서 실행되는 프로세스를 지칭

계정계 (Core Banking) - 고객의 거래 데이터를 처리하는 핵심 시스템
정보계 - 거래의 기록을 관리하고 통계 처리하는 시스템

 

VM/BM으로 구성과 Kubernetes 구성의 차이

• VM은 유연성과 관리의 용이성이 요구될 때 선호
• BM은 최상의 성능이 필요한 경우 선택
• 컨테이너화된 환경(Docker,k8s)이 VM과 BM의 장점을 조합하여 가볍고 빠르면서도 격리된 환경을 제공하는 대안으로 부상

쿠버네티스(Kubernetes)

컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장 및 관리를 자동화하기 위한 오픈소스 오케스트레이션 시스템

🔗 https://kubernetes.io/docs/concepts/architecture/

• 마스터
  • API 서버 (kube-apiserver): 쿠버네티스 API를 제공하며, 클러스터 관리의 중심 역할
  • 스케줄러 (kube-scheduler): 파드(Pod)를 노드에 할당하는 역할
  • 컨트롤러 매니저 (kube-controller-manager): 다양한 컨트롤러를 실행. 이들 컨트롤러는 복제 컨트롤러, 엔드포인트 컨트롤러, 네임스페이스 컨트롤러 등을 포함
  • etcd: 모든 클러스터 데이터를 저장하는 일관성 있는 키-값 저장소

• 노드
  • kubelet: 각 노드에서 실행되며, API 서버에 의해 파드가 할당되면 해당 파드를 실행하고 관리하는 역할
  • kube-proxy: 각 노드의 네트워크 프록시로, 서비스 개념을 구현하는 역할
• 파드는 쿠버네티스의 배포 단위로서, 하나 이상의 컨테이너(도커 컨테이너 포함)를 포함하고 이들을 관리
• 도커는 컨테이너를 생성하고 관리하는 플랫폼 및 도구로서, 쿠버네티스에서 사용되는 컨테이너의 한 형태

 

오버헤드(overhead)

어떤 처리를 하기위해 들어가는 간접적인 처리 시간 및 메모리등

xms,xmx 동일 설정

Sun HotSpt JVM 계열에서는 최초 크기와 최대 크기를 동일하게 부여할 것을 권장한다. 크기의 동적인 변경에 의한 오버 헤드를 최소화하기 위해서이다.

 

GC 설명 및 동작방식 (URL)

가비지 컬렉션(Garbage Collection, 이하 GC)은 자바의 메모리 관리 방법 중의 하나로 JVM(자바 가상 머신)의 Heap 영역에서 동적으로 할당했던 메모리 중 필요 없게 된 메모리 객체(garbage)를 모아 주기적으로 제거하는 프로세스를 말한다.

 

DevOps - 소프트웨어 엔지니어링에 대한 개발과 운영 팀 간의 협력을 강조하는 개발 방법론

 

MLOps

MLOps는 머신 러닝 모델을 프로덕션으로 전환하는 프로세스를 간소화하고, 뒤이어 이를 유지관리하고 모니터링하는 데 주안점을 둔 머신 러닝 엔지니어링의 핵심 기능입니다

 

Provisioning - IT 인프라를 생성하고 설정하는 프로세스

IaaS - 가상화된 컴퓨팅 리소스를 인터넷을 통해 제공하는 서비스 (ex: Amazon EC2)
PaaS - 애플리케이션을 개발,실행,관리할 수 있는 플랫폼을 제공하는 서비스 (ex: Heroku)
SaaS - 클라우드를 통해 사용자에게 직접 애플리케이션을 제공하는 서비스 (ex: Gmail)
서버리스 - 인프라 관리 없이 코드를 자동으로 배포 및 실행할 수 있는 클라우드기반의 서비스 모델

오브젝트 스토리지 - 데이터를 객체 단위로 저장 (객체는 데이터,메타데이터,고유 식별자로 구성)

블록 스토리지 - 블록 단위로 데이터를 저장, 이러한 블록들이 결합하여 파일시스템을 형성

파일 스토리지 - 파일과 폴더 단위로 데이터를 저장

 

CI(지속 통합) - 코드 변경 사항이 정기적으로 빌드 및 테스트되어 리포지토리에 통합

CD(지속 제공/배포) - 코드 변경 사항을 테스트 자동화 및 프로덕션 환경 배포까지 자동으로 진행

CI/CD 파이프라인의 도입은 개발과 운영의 효율성을 극대화하고, 지속적인 품질 유지를 가능하게 함

 

snappy vs lz4

둘 다 압축률이나 속도측면에서 거의 동일 (impala 파케이 데이터 포맷에서 default compress는 snappy)

 

snappy

구글에서 2011년에 자체 개발한 압축 라이브러리이다. 압축률을 적당한 수준으로 제공하면서 빠르게 압축하고 해제하는 것을 목표로 한다. 다른 압축 방식에 비해 CPU를 덜 사용하고, 초당 250MB 정도를 압축한다. lzo보다 성능이 더 좋을 때가 있으므로 lzo와 비교한다면 직접 테스트해보는 것이 좋다.

 

lz4

무손실 압축 알고리즘으로 매우 빠르게 초당 500MB 이상을 압축한다. 사용자 정의로 CPU를 더 사용해서 압축을 더 할 수 있게 해준다. LZ4_HC라는 높은 압축을 해주는 것을 사용할 수 있다.

 

gzip

GNU zip의 줄임말이며 초기 유닉스 시스템에 쓰이던 압축 프로그램을 대체하기 위해 만들어졌다. 무손실 압축 데이터 알고리즘(DEFLATE)을 사용한다.
파일 형식 중에 하나인 타르(tar)와 함께 .tar.gz 형식으로 자주 사용된다. 이 경우 다른 파일끼리 중복되는 부분을 압축시킬 수 있다.

tar & gzip
Snappy 보다 더 많은 CPU리소스를 사용하지만 더 높은 압축을 할 수 있다. 그러나 압축률이 높기 때문에 자주 사용하지 않는 콜드 데이터에 적합하다.

 

메모리 구조

• 코드 영역 : 실행할 프로그램의 코드가 저장될 영역, CPU는 코드영역에 저장된 명령어를 하나씩 가져가서 처리하게 됨
• 데이터 영역 : 전역 변수, 정적 변수가 저장되는 영역, 프로그램의 시작과 함께 할당되며 프로그램 종료되면 소멸함
• heap 영역 : 동적 데이터 영역, 사용자가 직접 관리할 수 있는 메모리 영역
• stack 영역 : 함수의 호출과 관계되는 지역변수,매개변수가 저장되는 영역, 함수의 호출과 함께 할당되며, 함수 호출이 완료되면 소멸

 

보안

RSA

공개키 암호시스템의 하나로 암호화뿐만 아니라 전자서명이 가능한 최초의 알고리즘

 

SASL (Simple Authentication and Security Layer)

• 인증 프로세스를 위한 프레임워크로, 다양한 인증 메커니즘을 추상화하고 통합하는 역할을 수행
• 클라이언트와 서버 간의 인증을 관리하고, 여러 인증 방식 중 하나를 선택하여 사용할 수 있게 함

🔗 https://developer.confluent.io/courses/security/authentication-ssl-and-sasl-ssl/

 

Kerberos

• 네트워크 인증 프로토콜로, 클라이언트와 서버 간의 인증을 위한 티켓 기반 시스템을 제공
• 강력한 보안을 제공하며, 티켓을 통해 사용자의 신원을 확인하고 서비스 접근을 허가

🔗 https://juhi.tistory.com/75