Using the NGINX Plus Key-Value Store to Secure Ephemeral SSL Keys from HashiCorp Vault

2020-04-25 KENNETH 0

Using the NGINX Plus Key-Value Store to Secure Ephemeral SSL Keys from HashiCorp Vault In the first two posts in our series about securing SSL keys and certificates during transport and storage, we discussed using tools such as HashiCorp Vault and hardware security modules (HSMs) to secure SSL key and certificate data on disk for NGINX: Secure Distribution of SSL Private Keys with NGINX Protecting SSL Private Keys in NGINX with HashiCorp Vault In many situations, storing SSL certificate data on disk is a tolerable risk as long as additional security guardrails are used to govern access to those certificates. But in some use cases there is an extra need to keep all security‑related components off of disk and only stored in and accessed from memory. The two most common use cases are environments with heightened securitys where any at‑rest [ more… ]

AWS ChatBot 정식 출시 – Slack과 Chime을 위한 ChatOps 서비스

2020-04-25 KENNETH 0

AWS ChatBot 정식 출시 – Slack과 Chime을 위한 ChatOps 서비스 작년에 제 동료인 Ilya Bezdelev는 AWS Chatbot – ChatOps for AWS라는 글을 통해 AWS Chatbot 공개 베타를 시작한다는 소식을 알렸습니다. 또한, re:Invent 2019 Launchpad에도 참여해서 자세한 AWS Chatbot 데모를 선보이기도 했습니다. 첫 번째 게시물에서 Amazon Chime 또는 Slack에서 ChatOps를 사용하고, 협업 기능이 기본으로 제공되는 환경에서 AWS 알림을 수신하고 명령을 실행하는 방법을 보여주었습니다. 그 이후에는 AWS Chatbot을 사용하여 Slack에서 AWS 명령 실행이라는 글을 통해 Slack 채널에서 AWS Chatbot을 구성하고, CloudWatch 경고를 표시하고, AWS 리소스를 설명하고, Lambda 함수를 호출하고, 로그를 검색하고, AWS Support 사례를 생성하는 방법을 보여주었습니다. Erin Carlson과 Matt Cowsert는 AWS 예산과 Chatbot 통합이라는 글에서 AWS 예산 알림을 설정하고 AWS Chatbot 내에서 알림을 예약하는 과정을 자세히 설명했습니다. Anushri Anwekar는 AWS Chatbot을 사용해서 Slack에서 AWS 개발자 도구 알림을 수신하는 방법을 보여주었습니다. 앞서 소개한 게시물을 보면 아시겠지만, AWS Chatbot은 클라우드 환경을 모니터링하고 관리하는 [ more… ]

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PyTorch용 오픈 소스 모델 서버 TorchServe 출시

2020-04-25 KENNETH 0

PyTorch용 오픈 소스 모델 서버 TorchServe 출시 PyTorch는 딥 러닝을 위한 가장 인기 있는 오픈 소스 라이브러리 중 하나입니다. 개발자와 연구자들은 모델 개발 및 학습에서 특히 PyTorch가 제공하는 유연성을 즐깁니다. 하지만, 프로덕션 환경에서 모델의 배포 및 관리는 맞춤형 예측 API를 개발하고 이를 확장하며 보안을 제공하는 것과 같은 기계 학습 프로세스의 가장 까다로운 부분이기도 합니다. 모델 배포 프로세스를 간소화하기 위한 한 가지 방법은 프로덕션에서 기계 학습 예측을 처리하도록 특별하게 설계된 모델 서버(예: 상용 웹 애플리케이션)를 사용하는 것입니다. 모델 서버를 사용하면 한 개 이상의 모델을 손쉽게 로드하여 확장 가능한 웹 서버가 지원하는 예측 API를 자동으로 생성할 수 있습니다. 또한, 예측 요청에서 선처리 및 후처리 코드를 실행하는 것도 가능합니다. 마지막으로 모델 서버는 로깅, 모니터링 및 보안과 같이 프로덕션에 매우 중요한 기능도 제공합니다. 인기 있는 모델 서버로는 TensorFlow Serving과 Multi Model Server 등이 있습니다. 사용자 지정 코드를 작성할 필요 없이 학습된 PyTorch 모델을 대규모로 [ more… ]

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서버 개발 인턴 robin의 성장기

2020-04-24 KENNETH 0

서버 개발 인턴 robin의 성장기 들어가기 전에 안녕하세요. 2019 카카오 겨울 인턴십의 인턴으로 시작해 정직원으로 근무한 지 2달이 되어가는 파트너서비스개발 파트의 로빈입니다. 저는 이번 겨울 인턴십을 진행하며 기술을 익히고, 문제에 맞닥뜨렸을 때 해결해나간 과정과 카카오에서 일하는 방식을 경험하고 배운 과정에 대해서 소개하고자 글을 쓰게 되었습니다. 이제 막 새로운 곳에서 새로운 출발을 준비하시는 새싹 개발자분들이 가지고 계신 불안감은 조금이라도 덜어 드리고, […] Source: 서버 개발 인턴 robin의 성장기

[도서] 디버깅을 통해 배우는 리눅스 커널의 구조와 원리 2

2020-04-24 KENNETH 0

[도서] 디버깅을 통해 배우는 리눅스 커널의 구조와 원리 2 분야별 신상품 – 국내도서 – 컴퓨터와 인터넷 [도서]디버깅을 통해 배우는 리눅스 커널의 구조와 원리 2 김동현 저 | 위키북스 | 2020년 05월 판매가 36,000원 (10%할인) | YES포인트 2,000원(5%지급) 신입 리눅스 시스템 개발자부터 5년차 개발자가 실무를 하기 위해 알아야 할 리눅스 커널의 주요 서브시스템! 실전 개발에서 신입 사원 옆에 친절한 선배 개발자가 앉아서 리눅스 커널에 대해 꼼꼼하게 알려주 Source: [도서] 디버깅을 통해 배우는 리눅스 커널의 구조와 원리 2