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yunkon-kim authored Oct 27, 2023
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Cloud-Migrator 과제에서 이슈가 되는 용어

| 용어 | 활용 예 |
|:------:|:--------------------------------------------------------------------------:|
| 형상 | 인프라/SW/데이터 형상 분석 |
| 규격 | 워크플로우 규격, 소스/목표 모델 규격, 인프라/SW/데이터 소스/목표 모델 규격 |
| 모델 | 소스/목표 사용자 모델, 인프라/SW/데이터 사용자 정의 모델 |
| 템플릿 | 사용자 워크플로우 템플릿 |
| 스키마 | JSON 스키마, DB 스키마 |
| 모델링 | 워크플로우 웹 모델링 |

### 모델링 관련 용어에 대한 ChatGPT 질의 및 결과

질의 1: 다음 내용을 참고해서 형상, 규격, 모델, 템플릿, 스키마, 메트릭, 모델링에 대해 구분하여 예시와 함께 설명해 주십시오.
- 입력값: 위의 활용 예
- 결과:
- **형상 (Configuration)**:
- **설명**: 형상은 시스템이나 구성 요소의 상태나 구성을 나타내는 것으로, 일반적으로 어떤 것이 어떻게 구성되어 있는지를 정의합니다.
- **예시**: "데이터 형상 분석 메트릭"은 데이터 형상의 상태와 구성을 분석하고, "인프라 형상 분석 정보"는 클라우드 인프라의 구성과 상태를 관리합니다.
- **규격 (Specification)**:
- **설명**: 규격은 어떤 것을 정의하고 설명하는 문서 또는 명세서로, 일반적으로 시스템 또는 프로세스의 동작 및 속성을 명확하게 정의합니다.
- **예시**: "워크플로우 규격"은 워크플로우의 동작과 규칙을 정의하고, "클라우드 마이그레이션 모델 규격"은 마이그레이션과 관련된 요구사항을 기술합니다.
- **모델 (Model)**:
- **설명**: 모델은 복잡한 시스템이나 개념을 간소화하고 표현한 것으로, 이를 통해 시스템을 이해하거나 예측하고자 할 때 사용됩니다.
- **예시**: "데이터 목표 모델 규격"은 데이터 마이그레이션의 목표 구조를 모델링하고, "가상머신 인프라 목표 모델"은 클라우드 인프라의 구조를 모델링합니다.
- **템플릿 (Template)**:
- **설명**: 템플릿은 사전에 디자인된 형식, 패턴 또는 구조로, 콘텐츠나 프로세스를 생성하기 위한 출발점으로 사용됩니다.
- **예시**: "사용자 워크플로우 템플릿 관리"는 워크플로우를 사전에 정의된 템플릿을 기반으로 생성하고 관리합니다.
- **스키마 (Schema)**:
- **설명**: 스키마는 데이터의 구조와 조직을 정의하는 청사진 또는 프레임워크로, 주로 데이터베이스 시스템에서 사용됩니다.
- **예시**: "클라우드 마이그레이션 모델 규격"은 클라우드 마이그레이션과 관련된 데이터 구조와 관계를 정의한 스키마로 사용됩니다. 이 모델은 데이터 이전 및 시스템 구성을 설명하는 데 도움을 줍니다.
- **메트릭 (Metric)**:
- **설명**: 메트릭은 어떤 현상이나 속성을 측정하기 위해 사용되는 척도 또는 측정 항목입니다. 메트릭은 일반적으로 정량적인 정보를 수집하고 분석하는 데 사용됩니다.
- **예시**: "데이터 형상 분석 메트릭"과 "SW 형상 분석 메트릭"은 각각 데이터와 소프트웨어 형상 분석에 사용되는 척도를 정의합니다.
- **모델링 (Modeling)**:
- **설명**: 모델링은 시스템, 프로세스, 또는 개념을 이해하거나 설명하기 위해 모델을 개발하는 과정을 의미합니다.
- **예시**: "워크플로우 웹 모델링"과 "컴퓨팅 인프라 전환 웹 모델링"은 워크플로우와 인프라의 동작 및 구성을 모델링하는 프로세스를 나타냅니다.

이렇게 구분된 요소들은 클라우드 마이그레이션 플랫폼에서 다양한 역할을 수행하며 시스템 및 데이터 관리를 지원합니다.


질의 2: 간단히 요약해주세요.
- 결과:
- 형상 (Configuration): 물체의 상태와 구성
- 예시: 인프라 및 데이터 구성 상태
- 규격 (Specification): 물체의 동작과 특성에 대한 정의
- 예시: 워크플로우 규칙 및 마이그레이션 요구사항
- 모델 (Model): 복잡한 물체를 간소화된 형태로 표현
- 예시: 데이터 구조 모델 및 클라우드 인프라 모델
- 템플릿 (Template): 사전에 디자인된 형식으로 콘텐츠 또는 프로세스 생성
- 예시: 워크플로우 템플릿
- 스키마 (Schema): 데이터의 구조와 조직 정의
- 예시: 데이터베이스 구조 스키마
- 메트릭 (Metric): 현상 또는 속성 측정을 위한 척도
- 예시: 데이터 형상 분석 메트릭 및 소프트웨어 형상 분석 메트릭
- 모델링 (Modeling): 물체를 이해하거나 설명하기 위한 모델 개발
- 예시: 워크플로우 및 인프라 동작 모델링
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### 용어 정리의 배경

유사하면서도 조금씩 다르게 받아들일 수 있는 용어들을 사용 중이다. 이러한 용어들은 다양한 분야에서 일반적으로 사용되고 있기도 하고, 실제로 그 조금의 차이로 인해 명확한 의미 전달/소통의 어려움 발생했다. 모두를 만족하기는 어렵겠으나, 그럼에도 소통에 도움이 되기를 바라는 마음으로 간략히 정리해 보고자 한다.

**기여/의견 수렴을 통해 앞으로도 개선되기를 바란다. Contributions are always welcome!**

#### 목적
1. **명확한 소통을 위해 각 용어의 의미, 키워드, 예제, 쓰임새 등을 간단히 정리하고자 함**
2. (TBD) 구체적인 사례/예시 추가 예정

### 활용 중인 용어

현재 활용하고 있는 용어 및 활용 사례는 아래와 같으며, 아래 용어들을 포함하는 범위/도메인으로 용어 정리의 범위를 한정하고자 한다.

| 용어 | 활용 사례 |
|:---------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------:|
| 모델링 | 워크플로우 웹 모델링, 컴퓨팅 인프라 전환 웹 모델링, SW 전환 웹 모델링, 데이터 전환 웹 모델링 |
| 형상 | 인프라/SW/데이터 형상 분석 및 정보 수집 |
| 모델 | 소스/목표 사용자 모델 등록 및 관리, 인프라/SW/데이터 사용자 정의 모델 검증 |
| 스키마 | JSON 스키마, DB 스키마 |
| 템플릿 | 사용자 워크플로우 복제 및 템플릿 관리 |
| 메트릭 | 인프라/SW/데이터 형상 분석 메트릭 정의 |
| 규격 정의 | 인프라/SW/데이터 소스/목표 모델 규격 정의 및 관리, 소스/목표 모델 규격 정의 및 관리, 워크플로우 규격 |


### 용어 정리(안)

많이 알려진 일반적인 용어를 정리하기 때문에, ChatGPT를 활용해 뼈대를 만들고, 검색을 통해 보완하였다.
- [모델링 관련 용어에 대한 ChatGPT 질의 및 결과](2023-10-18-ChatGPT-queries-for-modeling-related-terms.md)

#### 모델링 (Modeling)

일반적으로, 시스템, 프로세스, 또는 개념 등의 실체를 이해하거나 설명하기 위한 모델을 도출하는 과정

- 키워드: 과정, 프로세스
- 활용 예:
- 컴퓨팅 인프라 전환 웹 모델링,
- SW 전환 웹 모델링,
- 데이터 전환 웹 모델링,
- 워크플로우 웹 모델링
- 과정/프로세스 예:
- 물리 서버 → 물리 서버 형상 분석 → 물리 서버 규격 정의 → 물리 서버 모델 도출

#### 형상

클라우드 마이그레이션의 대상이 되는 실체 (컴퓨팅 인프라/SW/데이터, 구성 요소 및 상태를 나타냄)

- 키워드: 대상, 실체
- 활용 예:
- 인프라/SW/데이터 형상 분석 및 정보 수집
- 형상의 예:
- 인프라 형상: CPU, Memory, Disk, Network, Firewall, GPU, OS, 등
- 소프트웨어 형상: SW/Packages, 의존성, 등
- 데이터 형상: 데이터 타입(정형/비정형/반정형), 규모, 암호화, 인증, 의존성, 등

#### 모델 (Model)

클라우드 마이그레이션 대상 자원/서비스(즉, 형상/실체) 분석 및 규격(속성/특성) 정의를 바탕으로 만들어진 모형 및 로직

(템플릿과 구분을 위한) 주 목적: 모형을 나타내는 데이터를 시스템 내에서 효과적으로 조직하고, 관리하며, 처리하는 것

- 키워드: 모형, 구조, 로직, 동작
- 활용 예:
- 소스/목표 모델 규격 정의 및 버전 관리,
- 소스/목표 사용자 모델 등록 및 관리,
- 인프라/SW/데이터 사용자 정의 모델 검증
- 모델 예:
- VPC struct/instance/object in a programming language (e.g., Go),
```go
type VPC struct {
NameId string `json:"nameId" yaml:"nameId"`
IPv4CIDR string `json:"iPv4CIDR" yaml:"iPv4CIDR"`
Subnets []struct {
NameId string `json:"nameId" yaml:"nameId"`
IPv4CIDR string `json:"iPv4CIDR" yaml:"iPv4CIDR"`
} `json:"subnets" yaml:"subnets"`
}
```

```go
vpc := &infra.VPC{
NameId: "vpc-01",
IPv4CIDR: "192.168.0.0/16",
Subnets: []struct {
NameId string "json:\"nameId\" yaml:\"nameId\""
IPv4CIDR string "json:\"iPv4CIDR\" yaml:\"iPv4CIDR\""
}{
{"subnet-01", "192.168.0.0/24"},
{"subnet-02", "192.168.1.0/24"},
},
}
```

- JSON string/object,
```json
{
"nameId": "",
"iPv4CIDR": "",
"subnets": [
{
"nameId": "",
"iPv4CIDR": ""
},
{
"nameId": "",
"iPv4CIDR": ""
}
]
}
```

```json
{
"nameId": "vpc-01",
"iPv4CIDR": "192.168.0.0/16",
"subnets": [
{
"nameId": "subnet-01",
"iPv4CIDR": "192.168.0.0./24"
},
{
"nameId": "subnet-02",
"iPv4CIDR": "192.168.1.0./24"
}
]
}
```

#### 템플릿 (Template)

클라우드 마이그레이션에서 일련의 작업이나 프로세스를 표준화하고 자동화하기 위해 사전에 디자인된 형식, 패턴 또는 구조

(모델과 구분을 위한) 주 목적: 반복적인 작업을 최소화하고 효율성을 높이며, 일관된 디자인과 레이아웃을 유지하는 것

- 키워드: 표준화, 자동화, 형식, 패턴, 구조
- 활용 예: 워크플로우 복제 및 템플릿 관리
- 템플릿 예:
- Airflow DAG/Task/Operator, VM template, 등
- (조금 더 구체적인 예시 추가 필요)

#### 스키마 (Schema)

클라우드 마이그레이션에서 사용되는 데이터의 구조, 형식/규칙, 관계에 대한 정의 (데이터 유효성 검사, 저장, 검색 및 처리 등에 활용)

- 키워드: 구조, 형식/규칙, 관계, 유효성
- 활용 예:
- 스키마 예:
- DB schema,
- XML schema,
- JSON schema, 등
- 참고:
- Go struct+validator 를 통한 유효성 검증 가능

#### 메트릭 (Metric)

마이그레이션의 대상이 되는 실체의 형상/현상/속성을 측정하기 위해 사용되는 척도 또는 측정 항목

(인프라 모델이 형상 분석에 활용되는 경우, 인프라 형상 분석 메트릭으로 활용 가능)

- 키워드 : 측정, 항목
- 활용 예: 인프라/SW/데이터 형상 분석 메트릭 정의
- 메트릭 예:
- Monitoring metric (e.g., CPU utilization),
- 인프라 형상 분석 메트릭


#### 기타

##### 규격 정의

형상(실체)을 나타내기 위한 속성/특성을 정의 및 설명하는 행위 (시스템에서 필요한 만큼의 속성/특성을 포함)

- 키워드: 속성, 특성, 설명, 요구사항
- 활용 예: 인프라/SW/데이터 소스/목표 모델 규격 정의 및 관리, 소스/목표 모델 규격 정의 및 버전 관리, 워크플로우 규격 정의 및 버전 관리
- 규격의 예: Server spec, network spec, vm spec, OS spec, SW component spec, 등


### References:
- https://chat.openai.com/
- https://docs.oracle.com/cd/E19528-01/820-2195/afxbs/index.html
- https://brownbears.tistory.com/588
- https://www.tutorialspoint.com/mvc_framework/mvc_framework_introduction.htm
- https://www.youtube.com/watch?v=y8NwhdEGY4A
- https://www.tcpschool.com/json/json_schema_schema
- https://h2o.ai/wiki/ai-models/
- https://www.ibm.com/kr-ko/topics/database-schema
- https://gfx.cs.princeton.edu/pubs/Funkhouser_2004_MBE/index.php
- https://csis.pace.edu/~marchese/CS389/L5/Chap5_summary.pdf
- https://learn.microsoft.com/ko-kr/dotnet/core/diagnostics/metrics

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