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이 기사는 OpenTelemetry(OTel)의 자동 계측을 사용하여 텔레메트리 데이터를 생성하는 첫 단계를 배우는 시리즈의 일부입니다. Python Flask 애플리케이션 설정, OTel 자동 계측을 포함한 컨테이너 이미지 구축, 그리고 자동 생성된 추적 데이터를 확인하는 과정을 소개합니다. 이를 통해 애플리케이션의 더 깊은 인사이트를 얻기 위한 기초를 마련합니다.

대형 언어 모델(LLMs)은 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있지만, 높은 지연 시간과 계산 비용, 작업 특화 부족 등의 문제가 있습니다. 이를 해결하기 위해 증류 방식을 사용하여 더 작고 효율적인 특정 작업용 LLMs를 만드는 방법이 제시되었습니다. 이 방법은 비용 효율적이며 성능이 우수하지만, 일반화 능력에는 다소 제한이 있습니다.

적응형 소프트웨어 개발(ASD)은 변화를 불가피하게 받아들이고 이를 활용하는 방법론으로, 유연성, 협업 강화, 지속적인 개선 등의 이점을 제공합니다. ASD를 구현하기 위해서는 마인드셋을 수용하고, 고수준 계휍을 수립하며, 협업을 촉진하는 등의 단계가 필요합니다. 이 방법론은 고객의 변화하는 요구사항을 충족시키는 고품질 소프트웨어를 제공할 수 있어 기술 리더와 개발 팀에게 매우 유용합니다.

개발자를 위한 코드 보안 강화 방안으로, ggshield와 같은 명령줄 도구를 통해 보안 문제를 조기에 방지하고, Git hooks를 사용하여 커밋 전 보안 이슈를 잡는 등의 방법이 제안되었습니다. 이러한 도구들은 개발자의 작업 흐름에 자연스럽게 통합되어 보안과 생산성을 동시에 높일 수 있습니다.

컨테이너화 이전에는 가상 머신을 부팅하기 위한 맞춤 ISO 이미지를 준비하는 것이 어려웠습니다. 이는 컨테이너 이미지의 전조였습니다. 저자는 앤서블을 사용하여 맞춤형 우분투 ISO 이미지를 준비하는 전체 과정을 자동화하고 문서화했습니다. 이는 가상화와 컨테이너화의 진화에 대한 통찰력을 제공합니다.

AI와 분석의 성공을 위해서는 아키텍처의 중요성이 강조됩니다. 실시간 처리, 생산성 향상, 준수 및 개인정보 보호 문제 등이 주요 비즈니스 동인으로 작용합니다. 또한, 데이터 품질을 무시하거나 메타데이터 관리를 간과하는 것은 피해야 할 재앙입니다. 데이터 레이크하우스 접근 방식을 채택하고, 고급 카탈로그에 투자하는 것이 좋습니다.

정렬 도구는 Agile 제품 개발에서 팀과 조직의 효과를 높이는 데 중요합니다. 이 도구들은 신뢰 구축, 협업 강화, 위험 관리 및 가치 창출을 극대화하는 데 도움을 줍니다. 제품 전략 캔버스, 리언 캔버스, 제품 로드맵 등 다양한 도구가 소개되어 있어, 각각의 특성을 이해하고 적절히 활용하는 것이 중요합니다.

Amazon Bedrock의 가드레일을 사용하여 생성적 AI 애플리케이션에서 환각을 방지하는 방법에 대해 설명합니다. 특히, 문맥적 기반 검사 정책은 응답의 사실 정확성과 관련성을 평가하여 환각을 필터링합니다. 이 정책은 특히 검색 증강 생성(RAG) 및 지식 베이스를 사용하는 애플리케이션에 유용합니다.

고급 배포 전략을 가능하게 하는 두 가지 주요 도구는 기능 플래그 주도 개발(FFDD)과 중앙집중식 구성 관리(CCM)입니다. 이들은 빠른 롤아웃, 위험 감소, 피드백 루프 개선을 돕고, 환경 간 일관성을 보장합니다. 롤링 업데이트, 카나리아 릴리스, A/B 테스팅 등의 전략을 통해 더 빠른 릴리스와 높은 품질의 사용자 경험을 제공합니다.

통합 테스트의 가시성과 효율성을 높이기 위한 실용적인 권장사항을 제공합니다. DSL 래퍼 사용, JsonAssert를 통한 결과 검증, JSON 파일에 사양 저장, Pact 계약 파일 사용 등의 기술을 활용하여 테스트 코드의 가독성과 유지 관리를 개선하고, 외부 상호작용의 사양을 더욱 체계적으로 관리할 수 있습니다.

이 기사는 복잡한 데이터를 분석하고 통찰력을 제공하는 데 도움을 주는 '분석 조종사'로서의 대규모 언어 모델(LLM) 사용에 대해 논의합니다. LLM의 한계를 극복하기 위해 의미 검색과 미세 조정 기술이 소개되었으며, 이를 통해 SQL 쿼리 생성과 표 데이터 분석의 정확도가 크게 향상되었습니다. 이러한 기술 결합으로 더 신뢰할 수 있고 유용한 분석 조종사를 구현할 수 있었습니다.

변동성은 스프린트에서 약속된 스토리 포인트와 완료된 스토리 포인트 사이의 차이를 의미합니다. 변동성이 낮다는 것은 팀이 계획대로 성과를 내고 있다는 신호입니다. 정의의 준비(DoR) 강화, 이해관계자의 압력 관리, 정확한 예측 등을 통해 변동성을 개선할 수 있습니다.

이 기사는 Go 언어에서 GORM 라이브러리를 사용하여 ORM 기능을 구현하고 Goose 라이브러리로 데이터베이스 마이그레이션을 처리하는 방법을 설명합니다. MySQL과 PostgreSQL 데이터베이스 모두를 지원하며, 관련 데이터를 효율적으로 로드할 수 있습니다.

IntelliJ, DevContainers, Amazon Linux 2023을 활용하여 일관되고 독립적인 자바 개발 환경을 구축하는 방법을 소개합니다. 이 설정은 개발 팀 간의 효율성을 높이고, 휴대성과 확장성을 제공합니다. Docker와 IntelliJ IDEA가 필요하며, 개발 워크플로우를 개선하는 데 도움이 됩니다.

대규모 언어 모델을 활용한 주제 태깅은 웹페이지나 블로그 게시물에 주제를 할당하는 중요한 과제입니다. 이 기술은 제로샷, 프롬프트 옵션, 듀얼 인코더 등 다양한 방법을 통해 주제를 자동으로 태깅할 수 있게 해주며, 각기 다른 장단점을 가지고 있습니다.

API 보호를 위한 다층 보안 접근법의 중요성을 강조하는 이 기사에서는 위협 모델링, API 게이트웨이, 연속 모니터링, 인증 및 권한 부여 등을 포함한 주요 보안 조치들을 소개합니다. 특히, OAuth 2.0, 짧은 수명의 토큰, 입력 유효성 검사 등이 중요한 요소로 다뤄집니다.

마이크로서비스의 디버깅, 모니터링, 보안에 필수적인 로그는 테스트 과정에서 자주 무시됩니다. 로그 테스트를 간과할 경우 정보 부족, 형식 불일치, 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 로그의 완전성, 정확성, 일관성, 시기적절성, 보안성을 테스트하는 것이 중요합니다.

GitHub Actions는 데이터 파이프라인 프로세스를 포함한 소프트웨어 개발 워크플로우를 자동화하는 강력한 도구입니다. 이 글에서는 간단한 데이터 분석 프로젝트를 위한 데이터 파이프라인을 자동화하는 방법을 소개합니다. 파이썬 환경 설정, 의존성 관리, 그리고 파이프라인 단계의 병렬 처리에 대한 통찰을 제공합니다.

이 기사는 JUnit과 Selenide를 사용해 작성된 E2E 테스트의 리팩토링 과정을 다룹니다. 테스트의 가독성, 유지보수성, 구조를 개선하기 위해 스텝 설명 추가, 셀렉터와 설정 분리, 테스트의 파라미터화 등 여러 방법이 사용되었습니다. 최종적으로 테스트는 더욱 읽기 쉽고 유지보수가 용이해졌으며, 오류 발생 가능성도 줄었습니다.

AWS CDK를 사용하여 S3 버킷을 관리하는 방법을 소개하는 시리즈의 세 번째 글입니다. 이번 글에서는 Quarkus를 이용해 프로그래밍 방식으로 S3 버킷을 관리하는 과정을 다루며, API 게이트웨이와의 통합을 통해 중앙 집중식 관리의 이점을 강조합니다.