System call 응용 프로그램이 운영체제 커널의 기능을 안전하게 사용하기 위해 요청하는 인터페이스 CPU는 권한 상태에 따라 user mode와 kernel mode 중 하나로 동작한다. 어떤 프로세스를 처리할 때 일반 프로그램이 실행되는 권한이 낮은 모드에서 명령을 처리하다가, 파일 읽기, 장치 제어 등 운영체제가 필요한 작업이 나오면 운영체제가 실행되는 높은 권한의 모드에서 과제를 수행하고 다시 돌아오는 과정이 있다는 의미다. user mode에서는 하드웨어 직접 접근이나 특권 명령어 실행이 막혀 있다. 프로그램이 마음대로 다른 프로그램의 메모리나 장치를 건드리지 못하게 보호하고, 꼭 필요할 때만 system call로 운영체제에 요청하게 한다. https://www.geeksforgeeks.org/operating-systems/difference-between-user-mode-and-kernel-mode/ 특정 파일에서 어떤 값을 읽어오는 프로그램을 실행한다고 하자. user mode에서 해당 프로그램을 실행하면, 그 프로그램에 정의된 명령어를 차례대로 실행한다. 파일을 읽어와야 되는 타이밍이 되면 system call이 호출된다. 시스템 콜이 Trap(소프트웨어 인터럽트)이나 syscall 명령어 를 일으키면 CPU는 kernel mode로 진입하여 요청을 처리하고 필요한 값을 가져오며 system call을 반환하고 user mode로 돌아온다. 운영체제와 하드웨어가 소통하는 구체적인 과정은 다음과 같다. 프로그램: 시스템 콜로 운영체제에 “이 파일을 읽어 줘”라고 요청 운영체제: 그 프로그램에 파일을 읽을 권한이 있는지 확인하고, 파일 내용이 저장된 위치를 찾음. 운영체제의 드라이버: SSD 컨트롤러에 읽기 요청을 보냄 SSD: 데이터를 전달하고, 운영체제는 프로그램이 그 데이터를 사용할 수 있게 해 줌. System call 작동 방식 system call이 작동하는 방식은 크게 두 가지가 있다. 옛날 방식: Trap ( int 0x80 ) 시스템 콜을 인터럽트로 처리하는 방식이다. 프로그램이 int 0x80 명령어를 실행하면 0x80번 인터럽트가 실행된다. CPU가 Trap을 수신하면 1. 현재 상태(PC, 레지스터 등)을 저장하고 2. IDT(인터럽트 테이블)에서 해당 주소(0x80)을 찾는다. 3. 권한을 검사하고 4. 해당 주소에 적힌 시스템 콜 핸들러라는 또 다른 주소로 점프하면서 kernel mode로 전환한다. 매번 테이블을 조회하고 검사, 저장 단계가 있어 느리다는 단점이 있다. 이를 해결한 것이 syscall 명령어 방식이다. 현대 x86-64 방식: syscall 명령어 부팅할 때 OS가 CPU 내부의 특수 레지스터(MSR)에 커널 진입 주소를 저장해둔다. 프로그램이 syscall 명령어를 실행하면 IDT와 같은 테이블 조회 없이 해당 주소로 바로 점프하면서 kernel mode로 전환되는 방식이다. 인터럽트 구조를 거치지 않으니 훨씬 빠르다. 일반적으로 프로그램 코드의 read(), printf()와 같은 라이브러리 함수는 그 내부에서 시스템콜을 호출한다. 즉, 프로그래머는 시스템콜의 구체적인 호출 방식을 몰라도 된다. 대부분의 시스템콜은 라이브러리 코드가 제공하는 API 함수를 통해 호출되기 때문이다. 예를 들어, C++의 printf()를 호출하면 printf()는 내부적으로 write() 시스템콜을 호출한다. https://forns.lmu.build/classes/spring-2018/cmsi-387/lecture-4R.html 사진에서 확인할 수 있듯이 시스템콜 API는 운영체제에 따라 다르다. System call 요청 과정 그렇다면 API 함수는 구체적으로 어떻게 시스템 콜을 요청할까? 시스템콜은 운영체제에 따라 다음과 같은 방식으로 번호가 부여되어있다. 프로그램이 이렇게 호출하면 read(fd, buffer, 100); read() 내부에서는 다음과 같은 절차를 수행한다. 시스템 콜 번호 0을 레지스터에 넣는다. 함수의 인자들을 레지스터에 넣는다. syscall 명령어를 실행한다. → kernel mode 커널이 번호를 확인하고 해당 처리 코드를 실행한다. System call parameter passing 시스템 콜에 필요한 인자들을 넘겨주는 방식은 크게 세 가지가 있다. 방식 인자를 어떻게 전달하나? Register 인자 값을 정해진 레지스터에 직접 넣음 Block 메모리에 인자들을 묶어 저장하고, 그 묶음의 시작 주소 를 레지스터에 넣음 Stack 메모리의 스택 영역 에 정해진 순서·위치로 인자들을 놓음 일반적으로 레지스터를 통해서 넘겨주는 방식은 인자의 개수도 제한되어있고, 그 크기도 제한되어있다. 메모리에 인자를 저장하고 커널이 메모리를 확인하게 하는 방식(Block, Stack)은 더 많은 인자와 더 큰 데이터를 전달할 수 있다.
보통 코딩할 때 int 나 string 을 많이 쓰게 되는데, 가끔 char , float 로 형변환하여 쓰게 되는 경우가 있다. 그때마다 문법이 헷갈려서 매번 찾아보았기에 따로 정리해보고자 한다. 자료형 바이트 크기 비트 크기 범위 byte $2^0=1$ 바이트 8 비트 0~255 sbyte 1 바이트 8 비트 -128 ~ 127 short $2^1=2$ 바이트 16 비트 -32,768 ~ 32,767 ushort 2 바이트 16 비트 0 ~ 65,535 int $2^2=4$ 바이트 32 비트 약 -21억 ~ 21억 uint 4 바이트 32 비트 0 ~ 약 42억 long $2^3=8$ 바이트 64 비트 약 -922경 ~ 922경 ulong 8 바이트 64 비트 0 ~ 약 1,844경 지난번에 정리했던 표이다. 형변환시 주의할 점은 바이트 크기가 작아지게 형변환을 하게 되면 (ex : long → int 로 변환) 자료형 크기가 달라서 데이터 손실이 발생한다. int ↔ char C#의 char 는 문자 하나를 저장하는 자료형이다. 영문 알파벳의 대문자와 소문자는 문자 코드 값이 32만큼 차이난다. 예를 들어: 'A' = 65 'a' = 97 'B' = 66 'b' = 98 따라서 char 를 int 로 변환해 문자 코드 값을 얻은 뒤, 32를 더하거나 빼서 대문자/소문자로 바꿀 수 있다. char to int 예제 문자의 코드 값을 숫자로 사용해야 할 때 형변환할 수 있다. char upper = 'A'; // char → int int code = (int)upper; Console.WriteLine(code); // 65 이 값을 이용해 소문자로 변환할 수 있다. char upper = 'A'; // 'A'의 문자 코드 65를 가져온다. int code = (int)upper; // 대문자와 소문자의 코드 값 차이인 32를 더한다. char lower = (char)(code + 32); Console.WriteLine(lower); // a int to char 예제 숫자로 계산한 문자 코드 값을 다시 문자로 바꿀 때 사용한다. 예를 들어 소문자를 대문자로 바꿀 수 있다. char lower = 'b'; // char → int 후 32를 빼고 다시 char로 변환 char upper = (char)((int)lower - 32); Console.WriteLine(upper); // B 문자열에서 특정 문자를 가져와 변환하는 경우에도 사용할 수 있다. string input = "game"; char first = input[0]; // g → G char upperFirst = (char)((int)first - 32); Console.WriteLine(upperFirst); // G 단순히 대문자/소문자를 변환해야 한다면 위 방법보다 char.ToUpper() 와 char.ToLower() 를 사용하는 편이 안전하다. char lower = 'g'; char upper = char.ToUpper(lower); Console.WriteLine(upper); // G // ToLower()도 동일. int ↔ float int 는 정수만 저장하고, float 는 소수점을 포함한 값을 저장한다. 게임에서는 체력 비율, 진행도, 확률처럼 정수 값을 소수 비율로 계산해야 할 때 자주 사용한다. int to float 예제 int 를 float 에 넣는 것은 자동 형변환이 가능하다. 하지만 나눗셈에서는 주의해야 한다. 정수/정수 나눗셈이라 원하는 값이 아닌 0 이 출력될 수도 있다. 소수점 결과가 필요하다면 한쪽을 float로 형변환해야 한다. Unity UI에서 체력 비율을 표현할 때도 사용할 수 있다. int currentHp = 75; int maxHp = 100; // Slider가 0 ~ 1 범위를 사용하는 경우 hpSlider.value = (float)currentHp / maxHp; float to int 예제 float를 int로 변환하면 소수점 아래 값은 버려진다. float damage = 15.8f; // float → int int result = (int)damage; Debug.Log(result); // 15 반올림이 아니라 소수 부분이 제거되는 방식이다. float value = -15.8f; int result = (int)value; Debug.Log(result); // -15 float → int : 명시적 형변환 필요 int / int는 정수 나눗셈, 소수 비율 계산이 필요하면 한쪽을 float로 변환 float → int 변환 시 소수점 아래 값은 버려짐 int ↔ string int 는 계산에 사용하는 숫자이고, string 은 화면 출력이나 사용자 입력처럼 문자열을 다룰 때 사용한다. 게임에서는 골드 , 체력 , 점수 등을 UI에 표시할 때 int 를 string 으로 변환하는 경우가 많다. int to string 예제 ToString() 을 사용해 숫자를 문자열로 변환할 수 있다. int gold = 1500; // int → string string goldText = gold.ToString(); Debug.Log(goldText); // "1500" Unity UI에 숫자를 표시할 때 사용할 수 있다. int gold = 1500; // 숫자를 문자열로 변환하여 UI에 표시 _goldText.text = gold.ToString(); string to int 예제 문자열로 받은 숫자를 실제 계산에 사용하려면 int로 변환해야 한다. string input = "1500"; // string → int int gold = int.Parse(input); Debug.Log(gold); // 1500 int.Parse()는 변환할 수 없는 문자열이 들어오면 예외가 발생한다. string input = "Gold"; // 숫자가 아니므로 예외 발생 int gold = int.Parse(input); 사용자 입력처럼 값이 확실하지 않은 경우에는 TryParse()를 사용하는 편이 안전하다. string input = "1500"; if (int.TryParse(input, out int gold)) { Debug.Log(gold); } else { Debug.Log("숫자로 변환할 수 없습니다."); } int → string : ToString() string → int : int.Parse() 입력값이 확실하지 않으면 int.TryParse() 사용 string ↔ char string은 여러 문자를 저장, char는 문자 하나만 저장 문자열에서 특정 위치의 문자 하나를 가져오거나, 문자 하나를 다시 문자열로 사용할 때 형 변환이 필요하다. string to char 예제 문자열의 특정 위치에 있는 문자는 index 로 가져올 수 있다. string playerName = "Player"; // 문자열의 첫 번째 문자 char firstLetter = playerName[0]; Debug.Log(firstLetter); // P 예를 들어 입력된 문자열의 첫 글자를 검사할 때 사용할 수 있다. string command = "Attack"; char firstLetter = command[0]; if (firstLetter == 'A') { Debug.Log("A로 시작하는 명령어"); } 문자열 전체가 문자 하나라는 것이 확실하다면 char.Parse() 를 사용할 수도 있다. string input = "A"; // 길이가 1인 string → char char key = char.Parse(input); Debug.Log(key); // A char.Parse() 는 문자열 길이가 1이 아니면 예외가 발생한다. char to string 예제 문자 하나를 문자열로 사용해야 할 때는 ToString() 을 사용한다. char grade = 'A'; // char → string string gradeText = grade.ToString(); Debug.Log(gradeText); // "A" UI에 문자 하나를 표시할 때도 사용할 수 있다. char rank = 'S'; _rankText.text = rank.ToString(); string → char : 특정 위치는 문자열[index] 문자열 전체가 한 글자라면 char.Parse() char → string : ToString()
한눈에 보기 접속: 한국에서 무료 개인 계정(AIP Developer Tier)에 가입할 수 있는지는 확인되지 않는다. 지금까지 공개된 지원국 명단에 한국은 없었다. 설치: 브라우저만 있으면 된다. Node.js(18.19 이상~24)와 Python(3.10 이상)은 코드를 내 컴퓨터에서 돌릴 때만 필요하다. 팔란티어 개발이란: 서버와 DB를 직접 띄우는 일이 아니다. 데이터를 들여와 파이프라인으로 정제하고, 그 위에 온톨로지(객체·링크·액션·함수)를 설계하고, 온톨로지를 읽고 쓰는 앱을 만드는 일이다. 온톨로지: 회사 데이터를 현실의 대상(객체), 대상 사이의 관계(링크), 그 대상에게 할 수 있는 일(액션)로 정리한 회사 공통 모델이다. 사람과 앱과 AI는 테이블 대신 이 모델을 보고 데이터를 읽고 바꾼다. "React 프론트 + Python 파이프라인 백엔드": React는 OSDK로 팔란티어를 직접 호출하고, Python transform은 배치로 데이터를 가공해 온톨로지를 채운다. Spring의 컨트롤러·서비스가 하던 쓰기와 검증은 액션과 함수가 맡는다. 공부 순서: 계정 없이 한국어 문서·영상과 무료 강의로 개념을 잡는다. 계정이 생기면 Speedrun(60~90분)과 OSDK React 튜토리얼로 넘어간다. 실습 계정: 가장 빠르고 합법적인 길은 회사나 파트너사(LG CNS, KT)의 기업용 계정이다. 1. 접속: 한국은 무료 Developer Tier 지원국 명단에 오른 적이 없다 Developer Tier란 팔란티어가 개인 개발자에게 여는 유일한 무료 경로다. 2024년 11월 첫 DevCon에서 "AIP for Developers"라는 이름으로 출시됐다. 직원들은 AIP Developer Tier, DevTier라고도 부른다. 홍보 창구는 build.palantir.com과 공식 문서의 Developers 페이지다. 실제 가입은 signup.palantirfoundry.com에서 한다. 요금은 없다. 직원 답변에 따르면 한도가 "내장되어 있어 실수로 초과해 비용이 발생할 수 없다". 승인 심사나 프로젝트 소개서는 요구하지 않는다. 조건은 하나다. 가입 페이지의 "Supported Countries"에 거주해야 한다. 문제는 지원국 명단 2024년 10월: 직원이 밝힌 지원국은 캐나다, 인도, 영국, 미국 네 곳이었다. 나머지 국가는 대기자 명단으로 보냈다. 2025년 4월: 한 사용자가 독일을 더한 다섯 나라를 적었고, 같은 달 직원이 인도를 재확인했다. 아시아·태평양에서 확인된 나라는 인도뿐이다. 2025년에는 홍콩도 접속 허용 국가 목록에 없었다. 아일랜드, 크로아티아, 이스라엘은 미지원으로 확인됐다. 2026년에는 미국령 푸에르토리코 거주자가 계정 생성 단계에서 막혔다. 한국을 지원한다거나 지원하지 않는다고 밝힌 공식 페이지, 직원 답변, 한국인 가입 후기는 영어와 한국어 어디에서도 찾지 못했다. 다만 팔란티어는 국가 추가를 공지한 적이 없다. 인도와 독일도 포럼 답글로만 드러났다. 그래서 2026년에 한국이 조용히 추가됐을 가능성은 남는다. 정리하면 "미확인, 증거는 미지원 쪽으로 기움" 이다. 공식 명단은 가입 페이지에만 있다. 한국에서 직접 열어 국가 목록을 보는 게 유일한 확인 방법이다. 대기자 명단에 오르면 해당 국가가 열릴 때 통보를 받는다. VPN 우회는 안 된다 관문이 두 겹이다. 가입할 때: 정부 발급 신분증(여권 또는 운전면허증)으로 신원 확인(KYC)을 거친다. 2025년 DevCon Fellowship 공고에는 "신원 확인용 신용카드, 청구 없음"이라는 조건도 있었다. 가입한 뒤: 계정마다 정한 허용 국가(allowed countries) 목록에 있는 나라에서만 접속할 수 있다. Developer Tier에는 IP 화이트리스트 기능이 없다. 우회로 가입해도 한국에서는 쓸 수 없다는 뜻이다. 가입이 된다면: 8단계 공식 문서에 나온 순서다. "Set up your account and log in" 메일 받기 임시 비밀번호 입력 이름 입력 SMS나 전화로 받은 6자리 코드 인증 약관 동의 (초대받은 경우만) 패스키 추가 패스키 저장 위치 선택 완료 화면 알아 둘 것: 로그인은 비밀번호가 아니라 패스키로 한다. Windows Hello, iCloud 키체인, 크롬 프로필, 보안 키, 휴대폰 QR 중 하나를 쓴다. 패스키를 지원하지 않는 환경에서는 계정을 못 만들 수 있다. 보안 정책이 강한 회사 노트북보다 개인 기기가 안전하다. 전화번호는 엔롤먼트(팔란티어가 고객마다 띄워 주는 전용 인스턴스) 하나에 한 번만 쓸 수 있다. 메일 속 임시 비밀번호는 만료되니 받는 즉시 진행한다. 가입 때 정하는 호스트명( <이름>.<리전>.palantirfoundry.com 형태)은 나중에 못 바꾼다는 보고가 있다. 한국어 문서에는 Developers 페이지와 로그인 페이지가 아직 없다(둘 다 404). 이 단계는 영어 문서로 본다. 무료 계정의 한도 사용자 5명 객체 유형(object type) 60개, 액션 유형 60개, 링크 유형 상한 정식 출시(GA)된 앱만 기본 제공 기본 설치되는 "AIP Now" 예제 패키지도 한도를 차지한다. 튜토리얼 번들을 설치하기 전에 지우라는 조언이 있다. LLM 사용량은 모델별 분당 토큰(TPM)으로 제한된다. 2026년 9월 한 사용자는 화면에 표시된 1M TPM보다 낮은 약 400K TPM에서 제한에 걸렸다. 계산·저장 용량은 공개돼 있지 않다. 계정 안의 Control Panel → "Your Plan"에서만 볼 수 있다. 한국에서 막혔을 때의 대안 대기자 명단에 올려 두기 팔란티어 행사에 갈 때 주최 측에 접근권 요청하기 (로그인 문서에 나온 경로) 회사나 파트너사의 기업용 엔롤먼트 쓰기 (가장 빠름) 한국의 팔란티어 공식 파트너는 두 곳이다. KT: 2025년 3월 한국 기업 최초로 파트너 생태계에 합류해 "한국형 AIP 부트캠프"를 함께 개발하기로 했다. LG CNS: 2026년 3월 Foundry·AIP 리셀 계약을 맺고 FDE(Forward Deployed Engineer) 전담 조직을 만들었다. 기업용 "무료 체험"도 있다. 하지만 영국 정부 조달 목록에 "고객 요구에 따라" 제공된다고만 적힌 영업 경로라 개인용이 아니다. 일부 한국어 영상 제목에 나오는 "파운드리 트라이얼"도 지금 확인할 수 있는 개인용 상품과 연결되지 않는다. 2. 설치: 브라우저 하나면 되고, Node와 Python은 코드 단계에서 전부 웹에서 돈다 Foundry는 완전한 웹 플랫폼이다. 아래가 모두 브라우저 안에서 돈다. Pipeline Builder: 데이터 파이프라인을 만드는 도구 Ontology Manager: 온톨로지를 정의하는 도구 Workshop: 코드 없이 앱을 만드는 도구 AIP Logic: LLM 함수를 만드는 도구 Code Repositories: git 기반 웹 IDE VS Code도 팔란티어 인프라에서 호스팅되는 "VS Code workspaces"로 제공된다. 설치 없이 "Open in VS Code"를 누르면 되고, 데이터는 플랫폼 밖으로 나가지 않는다. 그래서 처음 몇 주에 필요한 건 네 가지뿐이다. 최신 브라우저 패스키를 저장할 기기 SMS를 받을 휴대폰 신분증 로컬 설치가 필요한 경우 코드를 내 컴퓨터에서 돌리고 싶어질 때만 필요하다. 하고 싶은 일 설치할 것 주의할 점 가입, 파이프라인·온톨로지·Workshop 실습 없음(브라우저) 회사 PC는 패스키 저장이 막힐 수 있음 React 앱을 OSDK로 연결해 로컬 실행 Node.js 18(≥18.19)·20·22·24, npm, Git, VS Code Node 25 미지원, npm create @osdk/app@latest 로 생성 Python 스크립트로 Foundry API 호출 Python 3.10 이상, pip install foundry-platform-sdk 이름이 비슷한 foundry-sdk 는 팔란티어 패키지가 아님 내 온톨로지 전용 Python SDK 사용 Python 3.10~3.14, Foundry 사설 PyPI의 생성 패키지 Developer Console에서 생성 Python transform 로컬 개발 Palantir VS Code 확장(VSIX), conda 또는 uv, Java/Spark, Git 관리자 활성화와 데이터셋 다운로드 권한 필요 React 앱 시작 순서 Developer Console에서 "+ New application"으로 앱을 등록한다. 브라우저용 공개 OAuth 클라이언트("Client-facing application", PKCE 방식)를 고른다. 리디렉트 URL은 http://localhost:8080/auth/callback 으로 정한다. Control Panel의 CORS 정책에 http://localhost:8080 을 추가한다. 앱이 쓸 객체 유형과 액션 유형을 골라 "Generate first version"을 누른다. 내 온톨로지 전용 타입이 담긴 npm 패키지가 팔란티어 사설 레지스트리에 생성된다. Developer Console이 보여 주는 개인 토큰을 FOUNDRY_TOKEN 환경변수에 넣는다. npm create @osdk/app@latest 에 앱 RID, Foundry URL, 클라이언트 ID, 패키지 이름을 넘긴다. Vite 기반 React 프로젝트가 생긴다. npm install , npm run dev 로 8080 포트에서 실행한다. 알아 둘 것: 생성된 .npmrc 에는 _authToken=${FOUNDRY_TOKEN} 줄이 들어가 사설 레지스트리 인증을 처리한다. Node는 18(18.19.0 이상), 20, 22, 24를 지원하고 25는 지원하지 않는다. (OSDK 저장소 README) 2026년 10월 2일 기준 최신 버전은 @osdk/client 2.75.0, @osdk/oauth 1.14.0이다. 템플릿은 React와 Vue(둘 다 Vite)다. Next.js 템플릿은 제거됐다. Python 쪽 함정 팔란티어의 범용 API SDK는 pip install foundry-platform-sdk (2026년 9월 기준 1.108.0, Python 3.10 이상)로 설치하고 from foundry_sdk import FoundryClient 로 쓴다. PyPI의 foundry-sdk 라는 패키지는 팔란티어와 무관한 ETL 도구다. 파이프라인 코드가 쓰는 팔란티어 transforms 라이브러리는 공개 PyPI에서 받을 수 없다. Foundry 환경(Code Repositories, VS Code workspaces, 공식 확장) 안에서만 쓴다. PyPI의 transforms 는 다른 프로젝트다. Python transform을 로컬에서 돌리려면 VS Code 마켓플레이스에 없는 VSIX 형태의 Palantir 확장을 플랫폼에서 내려받아야 한다. 관리자가 로컬 확장 사용을 켜 주고, 입력 데이터셋 다운로드 권한까지 줘야 한다. 한때 널리 쓰인 커뮤니티 도구 foundry-dev-tools의 로컬 transform 실행 기능은 이 확장으로 대체돼 사용 중단(deprecated)됐다. 공식 문서도 확신이 없으면 VS Code workspaces부터 시작하라고 권한다. 그 밖에 Code Repositories 저장소는 "Work Locally" 버튼이 주는 토큰 포함 URL로 git clone 할 수 있다. 토큰이 만료되면 새 URL을 받아 git remote set-url 을 다시 한다. 2024년 커뮤니티 답변에 따르면 무료 티어는 OAuth "Authorization Code" 방식만 허용하고, 서비스 사용자용 "Client Credentials" 방식은 못 쓴다. 그래서 Spring 개발자에게 익숙한 "서버가 서비스 계정으로 API를 호출하는" 구조는 개인 계정에서 실험하기 어렵다. 공부는 브라우저 앱과 플랫폼 안의 함수 중심으로 하는 게 맞다. 3. 팔란티어 개발은 서버 대신 온톨로지를 설계하는 일이다 온톨로지란 팔란티어의 온톨로지는 회사 데이터를 현실의 대상(객체), 대상 사이의 관계(링크), 그 대상에게 할 수 있는 일(액션)로 정리한 회사 공통 모델이다. 사람과 앱과 AI는 테이블 대신 이 모델을 보고 데이터를 읽고 바꾼다. 일반적인 뜻: 어떤 분야에 무엇이 있고 서로 어떤 관계인지를, 사람들이 합의한 대로 컴퓨터가 다룰 수 있게 적어 둔 개념 모델이다. 팔란티어가 더한 것: 개념을 실제 데이터에 연결했다. 객체 유형은 데이터셋에, 객체 하나는 행 하나에 붙는다. 그리고 동사(액션, 함수, 권한)를 붙였다. 그래서 보기만 하는 모델이 아니라 일을 처리하는 "운영 레이어"가 된다. 개발자 감각으로는: OOP의 객체 모델을 회사 전체 크기로 키우고, 실제 데이터와 권한까지 붙인 것이다. OOP 팔란티어 온톨로지 클래스 객체 유형 인스턴스 객체 필드 속성 다른 객체 참조 링크 메서드 액션, 함수 OOP와 다른 점도 있다. 범위: 클래스는 프로그램 하나 안에서 쓰인다. 온톨로지는 회사 전체의 앱, 분석, AI가 같이 쓴다. 수명: OOP 객체는 프로그램이 끝나면 사라진다. 온톨로지 객체는 데이터셋의 행에 붙어 계속 남고, 데이터가 바뀌면 같이 바뀐다. 누가 쓰는 말인가: 클래스 이름은 개발자가 코드 구조에 맞춰 짓는다. 온톨로지는 현업이 쓰는 말로 짓는다. 메서드와 액션: 메서드는 호출하면 바로 실행된다. 액션은 실행 전에 권한과 검증을 거치고, 실행하면 이력이 남는다. 예를 들어 부동산 플랫폼이라면 이렇다. 객체 유형: 단지, 매물, 실거래 속성: 매물의 가격, 면적, 상태 링크: 매물은 단지에 속한다 액션: 매물 가격 수정 (가격은 0보다 커야 하고, 담당자만 할 수 있음) 화면이나 AI는 TB_LISTING.PRICE 같은 테이블·컬럼 이름 대신 "매물의 가격"으로 말한다. 계층으로 보면 쉽다 외부 데이터 (PostgreSQL, Oracle, SAP, S3 등) ↓ Data Connection (커넥터 200개 이상) 데이터셋 (버전이 붙은 테이블) ↓ 변환(transform): Pipeline Builder(시각적 도구) 또는 Code Repositories(Python·Java·SQL) 정제된 데이터셋 ↓ 온톨로지 (객체·속성·링크 + 액션·함수) ↓ 앱 (Workshop, 또는 OSDK로 만든 React 앱) 온톨로지: 공식 문서는 데이터셋과 모델 위에 앉아 "이를 실제 세계의 대응물에 연결"하는 운영 계층이라고 설명한다. 객체·속성·링크로 된 시맨틱 요소와 액션·함수로 된 동적 요소가 있다. 객체 유형: 데이터셋 스키마에 해당한다. 객체는 행, 객체 집합은 필터링된 행이다. Workshop: "객체·링크·액션을 상호작용 워크플로로 바꾸는 가장 빠른" 노코드 빌더다. OSDK 앱: 완전히 맞춤형인 UI가 필요하면 "Foundry를 백엔드로 삼아" React로 만든다. 액션: 사용자가 앱에서 버튼을 누르면 변경은 액션을 거쳐 온톨로지에 커밋되고, 객체 유형의 "writeback 데이터셋"에 기록된다. Spring과 근본적으로 다른 점 온톨로지는 한 애플리케이션의 DB에서 만든 ORM 매핑이 아니다. 여러 시스템의 데이터를 파이프라인으로 채운, 플랫폼 전체가 공유하는 도메인 모델이다. 그래서 Ontology Manager에서 내리는 스키마 결정은 Workshop, OSDK 앱, AIP 에이전트가 함께 쓰는 API 결정이 된다. 액션은 파라미터, 규칙(객체 생성·수정·삭제, 링크 생성), 제출 조건(예전 이름 validations), 부수 효과(알림, 웹훅)로 구성된다. Spring으로 치면 @PreAuthorize , Bean Validation, 서비스 메서드, JPA 쓰기, 외부 REST 호출을 한곳에서 설정하는 셈이다. 복잡한 계산은 함수로 짠다. TypeScript v2 함수와 Python 함수가 2025년 7월 정식 출시됐다. TypeScript v2는 Node.js 런타임에서 최대 5GB 메모리와 8 CPU를 쓴다. 함수가 만든 편집은 "함수 기반 액션(function-backed Action)"으로 실행될 때만 저장된다. LLM 기능도 같은 틀에 들어간다. AIP Logic은 LLM 기반 함수를 노코드로 만들고 테스트하고 배포하는 도구다. 2026년 4월 AIP Agent Studio가 AIP Chatbot Studio로 이름을 바꿨다. 2024~2025년 자료에는 옛 이름으로 나온다. 팔란티어도 이 방향을 숨기지 않는다. 2024년 DevCon 보도자료에서 Shyam Sankar는 "백엔드 개발을 폐기함으로써(deprecating) 고객이 가치 전달에 집중하게 한다"고 말했다. 개발 흐름: 데이터까지 브랜치한다 Code Repositories에서는 git 브랜치가 데이터셋 브랜치에 대응한다. 커밋하면 Checks(CI)가 돌고, 풀 리퀘스트로 변경을 제안하고 승인한다. 2026년 5월 정식 출시된 Global Branching은 파이프라인, 온톨로지, Workshop, AIP Logic 변경을 한 브랜치에 묶어 테스트한 뒤 한 번에 병합하게 해 준다. 개발·테스트·운영 환경은 DevOps 제품을 Development, Test, Production 스페이스에 설치하는 방식으로 나눈다. 권한 통제가 강하다 조직(Organization)과 마킹(Marking) 같은 필수 통제는 "파생을 따라 데이터와 함께 이동"한다. 프로젝트마다 Owner, Editor, Viewer, Discoverer 역할을 따로 받아야 한다. SI나 외주 개발자로 투입되면 코드를 짜기 전에 데이터 미리보기부터 권한에 막힐 수 있다. 실무자 평가와 한국 수요 Airflow·Docker 경력 3년의 한 엔지니어는 "로컬 스크립트를 그냥 돌릴 수 없고 모든 것이 컴파일되고 버전 관리되며 샌드박스 안에 있다"고 썼다. 처음엔 낯설지만 "모델을 받아들이면 맞아떨어지기 시작한다"고 했다. PeerSpot 리뷰들은 가파른 학습 곡선, 높은 가격, 데이터 반출의 어려움과 벤더 종속을 공통으로 지적한다. HD현대는 2026년 1월 Foundry·AIP를 그룹 전체로 확대했다. DL이앤씨는 AIP로 46개 애플리케이션을 만들었다. 한 헤드헌팅사의 "팔란티어 개발자" 공고는 경력 2년 이상에 연봉 7,000만~2억 원(면접 후 결정)을 내걸었다. 공급이 매우 부족한 초기 시장이라는 신호다. 4. "Python 파이프라인 백엔드"는 컨트롤러가 아니라 데이터 공장이다 데이터 흐름 면접에서 들은 구조를 데이터 흐름으로 풀면 이렇다. 원천 파일이나 외부 시스템의 데이터가 데이터셋으로 들어온다. Python transform이 이를 정제해 새 데이터셋을 만든다. 그 데이터셋이 온톨로지 객체 유형의 원천(backing datasource)이 된다. 팔란티어가 이 데이터를 객체 저장소(Object Storage V2)에 인덱싱한다. 녹색 체크가 뜨면 조회 준비가 끝난다. React 앱은 OSDK로 이 객체를 읽는다. 사용자의 수정은 액션을 호출해 writeback 데이터셋에 기록한다. 여기서 Python은 요청에 응답하는 서버가 아니라 스케줄에 따라 도는 배치 작업 이다. 빌드는 시간 기반이나 이벤트 기반(데이터나 로직이 바뀔 때)으로 실행된다. Foundry 웹 호스팅도 "정적 파일만 지원하고 서버 실행은 지원하지 않는다". 결국 Spring 서버 하나가 하던 일이 셋으로 나뉜다. 하던 일 맡는 곳 읽기 OSDK가 온톨로지를 직접 조회 쓰기와 검증 액션과 함수 대량 데이터 가공 Python transform 가장 중요한 감각: 두 경로의 시간차 액션으로 바꾼 값은 실행하는 순간 온톨로지에 커밋돼 모든 앱에 반영된다. 반면 Python transform의 결과는 빌드가 끝나고 재인덱싱까지 마쳐야 화면에 나온다. 그 지연은 배치·스트리밍 인덱싱 방식, 스키마 변경, 증분 여부에 따라 달라진다. 사용자 편집을 다시 파이프라인에서 쓰려면 writeback 데이터셋을 다음 빌드의 입력으로 넣어야 한다. 코드 모양 양쪽 코드는 생각보다 짧다. Python: 데코레이터로 입력과 출력 데이터셋을 선언하고 PySpark DataFrame을 반환하면, 결과가 출력 데이터셋에 자동으로 쓰인다. 작은 데이터는 Spark 없이 pandas나 Polars로 도는 경량 transform( @transform.using )으로 짠다. 새로 들어온 행만 처리하려면 @incremental() 을 쓴다. React:
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