기업 시스템 간 데이터 연계가 늘어나면서 API 보안의 중요성도 함께 커지고 있습니다.특히 개인정보나 핵심 비즈니스 데이터를 주고받는 환경에서는 단순 연계 기능을 넘어, 인증·암호화·위변조 방지 체계까지 함께 고려되어야 합니다.이번 글에서는 D-Bridge에서 제공하는 API 보안 기능과 인증 제어 체계에 대해 살펴보겠습니다. API 보안이 중요한 이유최근 대부분의 서비스는 API 기반으로 연결됩니다.내부 시스템 연계외부 기관 데이터 연동모바일 및 웹 서비스 호출클라우드 환경 간 통신이처럼 API가 데이터 흐름의 중심이 되면서 보안 위협 역시 다양해지고 있습니다.대표적으로는 다음과 같은 위험 요소가 존재합니다.데이터 탈취인증 우회요청 위변조비인가 접근따라서 안정적인 데이터 연계를 위해서는 암호화와 인증 ..

안녕하세요. 멀티채널 컨텐츠 관리에 유용한 CMS 솔루션 bizXpress의 특징을 살펴보겠습니다. 멀티 채널 콘텐츠 관리는 브랜드 성과와 고객 경험을 동시에 강화하는 핵심 전략으로 자리 잡고 있지만, 현실에서는 콘텐츠 생성뿐 아니라 각 채널에 최적화된 배포와 관리를 일일이 수행해야 하는 어려움이 존재합니다. 이로 인해 현업의 업무 부담이 증가하고, 작업 시간이 과도하게 소요되기도 합니다. bizXpress는 이러한 현실적인 문제를 효과적으로 해결해주는 CMS 솔루션입니다.bizXpress는 웹 콘텐츠를 손쉽게 작성·편집하고 다양한 채널에 배포할 수 있는 기능을 제공하여 멀티 채널 콘텐츠 관리의 복잡성을 크게 줄여줍니다. 멀티채널 웹컨텐츠 관리에 탁월한 bizXpress 1) 콘텐츠 제작과 관리의 간소..

이번 글에서는 D-Bridge를 API Gateway로 활용하여 서비스 디커플링을 구현하고, 개발 및 배포의 민첩성을 극대화할 수 있는 방법을 제시합니다. 개발 조직의 독립적인 민첩성과 확장성을 향한 여정, MSA (Micro Service Architecture)오늘날 IT 환경은 급변하며, 새로운 요구 사항에 빠르게 대응하는 민첩성(Agility)이 핵심 경쟁력입니다. 이러한 요구에 따라, 기존의 크고 복잡한 시스템(모놀리식)을 작고 독립적인 서비스 단위로 분리하는 MSA(Micro Service Architecture)가 주목받고 있습니다. 하지만 MSA로의 전환은 쉽지 않습니다. 특히 기존의 부서별/시스템별 경계를 넘어 수많은 마이크로 서비스 간의 복잡한 데이터 연계 및 통신 문제를 어떻게 효율적..

저희 회사 제품인 CMS 솔루션 bizXpress는 Thymeleaf Template Engine 2.1.5 을 채택하여 사용하고 있습니다. 과거에는 JSP만 사용하다가 Thymeleaf 를 처음 접하면서 조금 생소하고 비교적 까다로운 사용법 때문에 적응하기 힘들었는데 지금은 모든 팀원들이 어려움 없이 잘 사용하고 있습니다. 저희들과 같이 Thymeleaf를 처음 접하는 분들에게 조금 이나마 도움이 될 수 있지 않을까 해서 자주 사용했던 기능들을 예제 위주로 정리 해보겠습니다. Thymeleaf는 Server-side Template Engine으로 순수 HTML문서에 HTML5문법으로 Server-side 로직을 수행하고 적용시킬 수 있습니다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14..

사이트를 기획하다보면 리스트 형식의 결과들을 어떻게 나타낼 것인지를 고민하게 됩니다. 적당한 개수를 정하여 페이징 처리를 할 것인지, 아니면 무한 스크롤을 적용하여 비동기 방식으로 스크롤이 맨 아래일 때 그 다음 결과를 불러올 것인지, 그것도 아니면 "더보기" 버튼을 둘 것인지 말이죠. 쇼핑몰이나 소셜 커머스처럼 수많은 결과들을 취급하는 웹사이트라면 더욱 리스트 처리 방법에 대해 고민이 되리라 생각합니다. 그래서 외국 사이트를 보던 중 좋은 글을 발견하여 일부 번역하여 포스팅 해보도록 하겠습니다. 무한스크롤, 페이징 혹은 "더보기" 버튼? eCommerce에서의 사용성 조사 결과 e-commerce 웹사이트에서 상품을 보여줄 때 가장 좋은 UX 패턴은 무엇일까? 페이징, "더보기"버튼 혹은 무한 스크롤?..

Apache Ignite는 인메모리 컴퓨팅 플랫폼(in-memory computing platform)으로 데이터 레이어와 사용자 애플리케이션 레이어 사이에 완벽하게 들어갈 수 있습니다. 기존의 디스크 기반 저장소 레이어로부터 RAM으로 데이터를 로드하여, 최대 6자리수(백만배)까지 성능을 향상시킬 수 있습니다. 클러스터에 노드를 추가하기 만하면 인메모리 데이터 용량(in-memory data capacity)을 쉽게 확장하여 페타 바이트 단위의 데이터를 처리 할 수 있습니다. 또한 기존에 사용하는 데이터베이스를 전면 교체할 필요가 없으며, RDBMS, NoSQL, 하둡 데이터 저장소와 함께 잘 작동합니다. 따라서 대용량 데이터를 높은 성능으로 빠르게 처리해야 하는 시스템에 도입을 고려해볼 수 있습니다...