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AWS Redshift에서 성능 및 비용 문제로 클릭하우스로 전환한 한 회사는 디스크 실패와 데이터 복구 문제에 직면했습니다. 이를 해결하기 위해 JuiceFS 분산 파일 시스템을 도입하고 프라이머리-레플리카 구조를 구축하여 높은 가용성과 안정성을 확보했습니다. 이 아키텍처는 20,000회 이상의 성공적인 복제 작업을 지원하며, 향후 서버리스 접근 방식을 모색할 계획입니다.

이 글에서는 HTML, 자바스크립트, 파이썬에 대한 기본 지식과 트윌리오 계정이 필요합니다. 파이썬 Flask 백엔드 설정부터 HTML 프론트엔드 생성, 자바스크립트를 통한 통화 처리까지 단계별로 설명합니다. 간단한 소프트폰 애플리케이션을 만드는 방법을 배울 수 있습니다.

온프레미스 데이터 보안 제품은 기업 고객의 현장에 관리 콘솔이 있으며, 클라우드 데이터 보안 제품은 보안 업체가 호스팅합니다. 고객은 온프레미스 솔루션의 하드웨어와 OS, 제품 구성을 담당하고, 클라우드 솔루션은 업체가 관리합니다. 각각의 솔루션은 특정 요구 사항에 따라 장단점이 있으므로, 사용자는 자신의 필요에 맞는 솔루션을 선택해야 합니다.

최신 AI 모델이 최고라는 생각은 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 프롬프트 잠금이라는 문제로 인해 언어 모델을 교체할 때 문제가 발생할 수 있습니다. 각 모델마다 특성이 다르기 때문에, 프롬프트는 모델의 특정성에 맞춰 조정되어야 합니다. 더 유연하고 모듈식의 접근 방식을 통해 이 문제를 피할 수 있습니다.

이 기사에서는 AI 모델을 훈련하기 위해 필요한 데이터를 수집한 후, 이를 기능하는 대규모 언어 모델(LLM)로 변환하는 과정을 설명합니다. 저자들은 Gemini Pro 모델을 세밀하게 조정하여 식단 계획 도우미로 활용하는 방법을 소개하며, Google Cloud의 Vertex AI 플랫폼을 사용한 훈련 과정을 자세히 안내합니다.

인간의 뇌에는 약 860억 개의 신경세포가 있으며, 이는 인공 신경망 개발에 영감을 주었습니다. 딥러닝은 복잡한 데이터 패턴을 모델링하기 위해 여러 계층을 사용하는 신경망의 한 유형입니다. 이 기술은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 의료 및 금융 등 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다.

이 글은 OpenTelemetry(OTel)를 도입하고 애플리케이션에 계측을 적용하는 방법을 탐구하는 시리즈의 일부입니다. 자동 계측 도구를 활용하고 수동 계측을 언제 사용해야 하는지를 배우게 됩니다. 프로그래밍 방식의 계측에 초점을 맞추어 개발자가 애플리케이션 계측을 시작할 수 있도록 돕습니다.

DynamoDB에서 다른 데이터베이스로 데이터를 이전할 때 고려해야 할 주요 전략과 방법을 다룹니다. 데이터 이전은 일반적으로 변경 사항 캡처, 데이터 복사, 그리고 델타 재생을 포함합니다. 특히, DynamoDB 데이터를 Amazon S3로 내보내는 방법은 라이브 트래픽에 영향을 주지 않는다는 장점이 있습니다.

멀티클라우드-다이어그램 프레임워크를 사용하면 인프라를 코드로 정의하고 버전 관리를 통해 변경사항을 추적할 수 있습니다. 이 도구는 AWS 노드를 프로그래밍 방식으로 생성하고, YAML 파일로 서비스를 선언한 후 파이썬 스크립트로 인프라 다이어그램을 구축합니다. 팀 협업과 시스템 진화에 필수적인 도구입니다.

소프트웨어 솔루션을 '과도하게 설계됨'이라고 지칭하는 것은 종종 객관적 분석 없이 예상보다 큰 노력과 시간을 탓하는 방법으로 사용됩니다. 다르게 설계됨, 잘못 설계됨, 과도하게 설계됨의 세 가지 주요 유형을 이해하는 것이 중요합니다. 이는 흥미로운 주제로, 단순히 '과도하게 설계됨'이라고 꼬리표를 붙이기보다는 제안된 변경 사항을 조사하고 문서화하며 정당화해야 합니다.

추천 알고리즘은 아마존, 넷플릭스, 유튜브 등 인터넷 플랫폼에서 사용자 참여와 수익을 높이는 데 중요합니다. 이 기사에서는 협업 필터링, 행렬 분해, 콘텐츠 기반 필터링 등 다양한 추천 시스템 유형과 넷플릭스의 추천 시스템 진화, 엔비디아의 딥러닝 기술을 소개합니다.

이 글에서는 Spring Boot에서 OpenTelemetry 추적을 활용하는 세 가지 방법, 즉 Java 에이전트 v1, Java 에이전트 v2, 그리고 Micrometer 추적을 비교합니다. Micrometer 추적은 수동 스팬을 생성하고, Java 에이전트는 자동으로 요청과 함수를 추적합니다. 각 방법의 장단점을 상세히 설명하여, 사용자가 상황에 맞는 최적의 선택을 할 수 있도록 돕습니다.

PostgreSQL의 커뮤니티 버전에서는 대용량 객체의 논리적 복제를 지원하지 않습니다. 그러나 pgEdge가 'LargeObjectLogicalReplication' (LOLOR) 확장 기능을 개발하여 이를 가능하게 했습니다. 이 확장 기능은 기존 애플리케이션과의 원활한 연동을 지원하며, pgEdge 클라우드와 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.

데이터 퓨전은 다양한 출처의 데이터를 결합하여 단일 데이터 소스보다 강력하고 정확하며 유용한 정보를 생성합니다. 이는 AI 시스템에 중요하며, 상호운용성, 개인정보 보호, 보안을 향상시키는 데 기여합니다. 또한, 암호화 기술과 엣지 컴퓨팅을 활용하는 추세입니다.

소프트웨어 개발 생명주기(SDLC) 전반에 걸쳐 보안이 매우 중요합니다. 공격자들은 데이터를 도용하거나 운영을 방해하기 위해 소프트웨어의 취약점을 노립니다. SAST, DAST, IAST와 같은 다양한 애플리케이션 보안 테스트 방법이 개발되어 이러한 도전에 대응하고 있습니다.

자바에서는 코드의 실행 순서가 최적화를 위해 변경될 수 있습니다. 이에 'happens-before' 보장이라는 원칙을 통해, 코드의 실행 결과가 순차적인 것처럼 일관되게 유지되도록 합니다. 이 원칙에는 여러 규칙이 있는데, 예를 들어 모니터의 잠금 해제는 이후의 모든 잠금에 앞서 발생합니다. 이러한 규칙들은 자바 프로그래밍에서 중요한 역할을 합니다.

이 문서는 Istio Ambient와 Istio 사이드카 서비스 메시의 성능 결과를 탐구합니다. 주요 발견은 Istio Ambient Mesh가 Istio 사이드카보다 20% 더 나은 성능을 보이지만, 기본 Kube CNI에 비해 뚜렷한 개선은 없다는 것입니다. Cilium과 Istio의 조합은 성능 향상에 권장되지 않습니다.

Apache Kafka와 Apache Flink를 결합하여 데이터 스트리밍과 스트림 처리를 통해 비용을 절감하고 데이터 품질을 향상시키며, Snowflake와 같은 데이터 웨어하우스에서 실시간 사용 사례에 대해 역 ETL을 사용하는 것은 비효율적입니다. 이러한 '왼쪽으로 이동' 아키텍처는 비용 효율성과 신선한 데이터 제공, 일관된 데이터 처리를 가능하게 합니다.

음성 인식 기술은 상업적 장치와 응용 프로그램에서 점점 더 흔해지고 있으며, VUI 시장의 성장이 예상됩니다. 이 기술은 소리를 기계가 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 '특징 추출'과 음성의 음향적 단위와의 통계적 관계를 설정하는 '음향 모델링' 두 단계로 구성됩니다. 배경 소음, 다중 발화자, 방언 등의 도전이 있지만, 혁신적인 모델과 전이 학습이 이를 해결하는 데 도움을 주고 있습니다.

RTK Query는 Redux 기반 애플리케이션에서 API 호출과 상태 관리의 어려움을 해결합니다. 이 도구는 로딩, 오류, 캐싱 상태를 자동으로 관리하며, 복잡한 패턴을 쉽게 처리할 수 있게 해줍니다. 이로 인해 개발자는 보다 효율적으로 작업할 수 있습니다.