ADDF(Autonomous Driving Data Framework) 보안 및 운영 가이드

Andreas Falkenberg, Junjie Tang, Torsten Reitemeyer 및 Srinivas Reddy Cheruku, Amazon Web Services(AWS)

2022년 11월(문서 기록)

ADDF(Autonomous Driving Data Framework)는 중앙 집중식 데이터 스토리지, 데이터 처리 파이프라인, 시각화 메커니즘, 검색 인터페이스, 시뮬레이션 워크로드, 분석 인터페이스, 사전 구축된 대시보드 구성 등 ADAS(Advanced Driver-Assistance System)를 위한 일반 작업을 구현하려는 자동차 팀을 위해 재사용 가능한 모듈식 코드 아티팩트를 제공하도록 설계된 오픈 소스 프로젝트입니다. ADDF를 사용하면 완전히 사용자 지정 가능한 모듈을 공유, 수정 또는 생성하여 이러한 솔루션을 생성하고 배포하는 데 필요한 노력을 줄일 수 있습니다.

이 가이드는 AWS 클라우드에서 ADDF를 안전하게 배포하고 운영하기 위한 모범 사례를 이해하는 데 도움이 됩니다. 다음 주제에 대해 설명합니다.

• 아키텍처 및 용어 - 일반 아키텍처, 워크플로 및 중요 용어를 검토합니다.

• 공동 책임 모델 - ADDF 배포 및 클라우드 리소스를 보호하는 데 있어 자신의 역할과 AWS의 역할을 이해합니다.

• 보안 검토 프로세스 – ADDF는 오픈 소스 프로젝트이므로 AWS와 기여자가 보안 검토를 완료하는 방법을 검토합니다.

• 내장 보안 기능 - ADDF 오픈 소스 프로젝트와 배포 프레임워크에 보안 모범 사례와 기능이 어떻게 구축되어 있는지 검토합니다.

• 보안 설정 및 운영 - AWS 클라우드에서 ADDF를 배포하고 운영하는 방법을 알아봅니다.

수강 대상

이 가이드는 ADDF 평가, 배포, 사용자 지정 및 운영을 담당하는 개발 운영(DevOps) 팀, 인프라 엔지니어, 관리자, IT 보안 직원 및 인시던트 대응 팀을 대상으로 합니다. 개념 증명 또는 프로덕션 환경에 이 가이드의 권장 사항을 적용할 수 있습니다.

이 가이드에서는 ADDF에 대한 사전 지식이 없는 것으로 가정합니다. 그러나 진행하기 전에 ADDF readme(GitHub)를 읽어보는 것이 좋습니다.

목표 비즈니스 성과

이 가이드는 개발 및 프로덕션 환경에서 ADDF를 보다 확실하고 안전하게 설정하고 운영하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.