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스위스 포스트의 솔루션 아키텍트들이 소프트웨어 품질 목표 달성에 어려움을 겪는 민첩한 팀을 지원하기 위해 '품질 보고서'라는 경량화된 실천법을 도입했습니다. 이 방법은 품질 챔피언 역할과 주간 미팅을 통해 품질 지표를 관리하며, 4년간의 실행을 통해 팀과 코드베이스가 성장함에도 불구하고 높은 소프트웨어 품질을 유지할 수 있었습니다.

미스트랄 AI가 세 가지 새로운 오픈 소스 언어 모델을 출시했습니다: 미스트랄 네모, 코드스트랄 맘바, 그리고 매스스트랄. 이 모델들은 각각 범용, 코드 생성, 수학 및 추론 작업에 특화되어 있으며, 최신 기술을 사용하여 뛰어난 성능을 제공합니다. 이들은 아파치 2.0 라이선스 하에 사용 가능하며, 허깅 페이스나 미스트랄의 API를 통해 접근할 수 있습니다.

Rust 1.80 버전에서는 게으른 초기화를 위한 LazyCell과 LazyLock이 도입되었고, 패턴 매칭에서 배타적 범위를 사용할 수 있게 되었습니다. 또한, C23과의 호환성을 위해 가변 인자 함수 지원이 추가되었습니다. 이러한 업데이트는 Rust 프로그래밍 언어의 유용성을 한층 더 높여줍니다.

슬랙이 쿠버네티스의 StatefulSet 관리 한계를 해결하기 위해 'Bedrock Rollout Operator'를 개발했습니다. 이 오퍼레이터는 배포 속도 향상, 롤아웃 일시 중지 기능, 슬랙 알림을 통한 가시성 개선 등을 제공하며, 슬랙의 방대한 쿠버네티스 인프라에서 활용되고 있습니다.

우버는 초당 200만 건의 거래를 처리하는 복잡한 실시간 여행 충족 시스템을 운영하며, 이를 온프레미스 아키텍처에서 하이브리드 클라우드 아키텍처로 무중단으로 이전했습니다. 이 과정에서 역호환성 계층, 그림자 검증, 점진적 트래픽 이전 등 다양한 전략을 사용했습니다. 특히, 강력한 관찰성과 롤백 기능은 중요한 역할을 했습니다.

이 기사는 '다양한 관점으로 본 소프트웨어 아키텍처'를 주제로 기술, 비즈니스, 조직 등 여러 관점에서 소프트웨어 아키텍처를 탐구합니다. 서버리스 애플리케이션, 친환경 소프트웨어 설계, 아키텍트의 역할, 비용 효율성, 그리고 넷플릭스의 신뢰성 있는 시스템 구축 방법 등 다양한 주제를 다룹니다.

넷플릭스가 Java 21을 도입하며 가상 스레드와 세대별 ZGC를 활용해 마이크로서비스의 성능을 향상시켰습니다. 가상 스레드는 초기에 유망해 보였으나, 실제 환경에서는 타임아웃과 인스턴스 정지 같은 도전과제를 야기했습니다. 이 문제는 OS 스레드의 부족과 블로킹 작업의 상호작용에서 기인했습니다. 그럼에도 불구하고 넷플릭스는 가상 스레드의 미래를 긍정적으로 보고 있습니다.

Avalonia 11.1 버전에서는 성능 최적화, UI/UX 개선, 개발자 생산성 향상, 그래픽 및 애니메이션 지원 강화, 그리고 크로스 플랫폼 확장 등 다양한 분야에서 중요한 업그레이드가 이루어졌습니다. 특히 새로운 Vulkan 렌더링 백엔드 도입으로 성능이 크게 향상되었으며, Samsung Tizen 및 Apple TV와의 호환성도 추가되었습니다.

포레스터의 보고서에 따르면, 응답자 중 단 8%만이 높은 클라우드 성숙도를 보유하고 있습니다. 성숙한 조직은 전략적 접근과 보안/준수 표준화에 중점을 두며, 비즈니스 목표와 클라우드 인프라를 일치시키는 데 더욱 성공적입니다. 반면, 낮은 성숙도를 가진 기업들은 단기적 비용 절감에 초점을 맞추고 있습니다. 포레스터는 기술 업그레이드와 다중 클라우드 전략 강화를 권장합니다.

건축 회고는 건축 자체를 평가하는 것이 아니라, 건축 결정을 내리는 팀의 과정을 검토하고 개선하는 데 중점을 둡니다. 이를 통해 팀은 결정 방식을 반성하고, 비효율적인 과정을 개선할 방법을 찾을 수 있습니다. 정기적인 회고는 팀이 시간이 지남에 따라 건축 설계 능력을 지속적으로 향상시키는 데 도움이 됩니다.

VMware가 2024년 5월 23일에 출시한 Spring Boot 3.3은 성능, 보안, 관찰 가능성을 크게 향상시켰습니다. 특히, 빠른 시작과 메모리 사용 감소를 위한 Class Data Sharing(CDS), 웹소켓을 위한 가상 스레드 지원, 강화된 JWT 인증 자동 구성 등이 포함됩니다.

최근 자바 생태계에서는 Hazelcast 5.5의 새로운 기능 출시, 프로젝트 Loom과 Valhalla의 초기 접근 빌드 공개, 그리고 Jakarta EE 11의 출시 임박 소식 등이 있었습니다. 또한, 여러 프로젝트들이 버그 수정과 기능 향상을 포함한 새로운 버전을 발표했습니다.

AWS가 AWS CodeCommit, AWS Cloud9, Amazon Forecast 등 여러 관리 서비스를 중단했습니다. 이러한 중단은 AWS의 명확한 소통 부족으로 인해 커뮤니티 내에서 불확실성과 우려를 낳고 있습니다. AWS는 기존 고객에게는 서비스가 계속 안전하고 신뢰할 수 있을 것이라고 밝혔지만, 향후 서비스 폐지 전략에 대한 더 명확한 정보를 요구하는 목소리가 높아지고 있습니다.

생성적 AI는 업무 프로세스와 생산성에 큰 영향을 미칠 변혁적 기술입니다. 이 기술은 고급 기술 직무까지 자동화할 수 있으며, 조직은 이 변화를 적극적으로 관리해야 합니다. 또한, AI와의 상호작용이 너무 인간 같아 사용자를 불편하게 하는 '언캐니 밸리' 효과를 피해야 합니다. 적절히 활용한다면, 조직은 더욱 회복력 있고 생산적이 될 수 있습니다.

Dr. Olga Kubassova가 창업한 'Image Analysis Group'은 의료 영상 개선에 중점을 둔 회사입니다. 기술적인 배경에서 비즈니스 리더로의 전환, 팀 문화의 신뢰 구축, 그리고 조직 전반에 걸친 혁신의 중요성을 강조했습니다. 또한, 기술 산업에서 여성 창업자로서의 도전과 경험을 공유했습니다.

메타가 기계 학습 모델 인프라의 효율성과 신뢰성을 크게 향상시켰습니다. 이는 테일 활용에 초점을 맞춘 결과로, 작업 출력이 35% 증가하고 타임아웃 오류율은 3분의 2 감소했으며, 99백분위수에서 테일 지연 시간은 50% 감소했습니다. 이러한 최적화는 메타의 광고 시스템에 중요한 역할을 합니다.

노르웨이의 1,000개 차량 딜러에게 인사이트를 제공하던 소프트웨어 팀이 북유럽 전역의 60만 명의 사용자에게 서비스를 제공하며 새로운 수익원을 창출하게 되었습니다. 이들은 JTBD 프레임워크를 활용하여 전문화된 제품을 개발하고, API 중심의 주요 애플리케이션을 재작성하여 효율성을 높였습니다. 또한, ChatGPT를 사용하여 새로운 청구 시스템을 위한 다이어그램을 생성하는 등 인공지능을 활용하여 생산성을 강화했습니다.

Google Cloud가 분산 SQL 데이터베이스 서비스인 스패너에 새로운 이중 지역 구성 옵션을 도입했습니다. 이를 통해 기업들은 데이터 거주 준수와 높은 가용성을 단 두 개의 클라우드 지역에서도 유지할 수 있게 되었습니다. 이 구성은 호주, 독일, 인도, 일본에서 사용 가능합니다.

메타가 4050억 개의 파라미터를 자랑하는 최대 규모의 오픈 소스 언어 모델인 '라마 3.1 405B'를 출시했습니다. 이 모델은 8개 언어를 지원하며, 웹 검색, 수학 추론, 코드 실행 도구를 포함합니다. GPT-4와 같은 상위 모델과 경쟁할 수 있는 벤치마크 점수를 기록했으며, 이미지를 지원하는 멀티모달 라마 모델도 개발 중입니다.

이 발표에서는 YAML 설정에서 코드 기반 파이프라인으로의 전환을 포함하여 현대 CI/CD 시스템의 진화에 대해 탐구합니다. 코너 바버는 데이터 및 인프라 엔지니어링 경험이 있는 소프트웨어 엔지니어로, 프로젝트가 확장됨에 따라 YAML 관리의 도전을 해결하는 '리사 접근법'을 제시합니다.