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연방 기관은 매우 민감한 데이터를 관리하며, 이를 보호하기 위해 FISMA와 FedRAMP와 같은 엄격한 규정 준수가 요구됩니다. 개발자들은 데이터 분류, 다중 인증, 지속적 모니터링 등을 포함하여 보안과 규정 준수를 위한 여러 조치를 취해야 합니다. 이는 미국 내 데이터 보안을 강화하는 중요한 단계입니다.

이 기사는 소프트웨어 개발자에게 중요한 업무인 오류 해결을 위해 OpenAI의 대규모 언어 모델들의 효과를 평가합니다. GPT-4 Turbo 모델이 가장 선호되었으며, 다양한 프로그래밍 언어의 실제 오류를 사용하여 모델들을 평가했습니다. 이 연구는 AI 도구를 더 효과적으로 활용하기 위한 통찰력을 제공합니다.

AI와 대규모 언어 모델(LLM)이 기술 환경을 재편함에 따라 API 보안의 중요성이 그 어느 때보다 강조되고 있습니다. 클라우드 전환, 마이크로서비스 아키텍처, 제3자 LLM 통합 등으로 인해 API 보안 환경이 크게 변화하고 있습니다. 효과적인 API 보안을 위해 클라우드 환경에서의 통합적인 가시성 유지가 중요하며, AI를 활용한 보안 강화가 추진되고 있습니다.

지식 그래프는 정보 검색과 자연어 생성을 결합한 RAG(검색-증강 생성) 시스템의 성능을 향상시키는 핵심 요소입니다. 이는 데이터 관계를 이해하고 탐색하는 데 강력한 프레임워크를 제공하여, 더 정확하고 관련성 높은 응답을 가능하게 합니다. 특히 고객 지원 및 콘텐츠 생성과 같은 분야에서 혁신을 가져올 수 있습니다.

AWS Pinpoint 클라우드 서비스를 사용하여 멀티미디어 메시지(MMS)를 보내는 방법에 대해 설명합니다. 설정, 구현 세부사항, 첨부 파일 유형 및 제한사항 등을 다루며, 조직이 멀티미디어 메시징 기능을 통해 커뮤니케이션 전략을 강화할 수 있는 방법을 보여줍니다.

이 기사에서는 Java 프로젝트에서 ChatGPT와 같은 기능을 사용하기 위해 Spring 프레임워크를 OpenAI API와 통합하는 방법에 대해 설명합니다. 프로젝트 설정부터 REST 컨트롤러 생성까지 단계별 가이드를 제공하여 AI 기능을 자바 애플리케이션에 적용할 수 있습니다.

C#에서 비동기 프로그래밍을 쉽게 다룰 수 있는 Async와 Await, 데이터를 SQL과 유사한 문법으로 직접 쿼리할 수 있는 LINQ, 그리고 제네릭과 확장 메소드 등을 통해 코드를 더 모듈화하고 재사용 가능하게 만들 수 있습니다. 이러한 기능들을 마스터하면 더욱 반응성 높고 유지보수가 용이한 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

자바에서 예외 처리를 개선하는 방법을 배우세요. 예외 계층 구조를 정의하고, 추적 가능한 예외 메시지를 생성하며, 보안 문제를 방지하는 방법을 포함합니다. 이러한 기술은 코드의 안정성과 유지보수성을 높일 수 있습니다.

합성 데이터는 불균형, 편향, 불완전성 등 실제 데이터가 AI 모델에 제기할 수 있는 문제들을 극복할 수 있는 대안입니다. 이 데이터는 실제 데이터셋의 값을 포함하지 않으면서 실제 데이터의 특성을 모방하도록 알고리즘적으로 생성됩니다. 개인 정보 보호 위험이 적고, 모델 훈련 및 검증 속도를 높일 수 있는 장점이 있지만, 실제와 같은 정확성을 보장하기 어려운 문제도 있습니다.

JSON 스키마는 표준화된 데이터 검증과 문서화, 확장성을 제공하며, 웹 컴포넌트와 결합할 때 폼 검증에 효과적인 해결책이 됩니다. 이 기사에서는 연락처 폼 예시를 통해 JSON 스키마 검증을 웹 컴포넌트에 통합하는 과정을 설명합니다. 유지보수성, 재사용성, 성능 측면에서의 이점을 강조합니다.

대화형 AI가 코드베이스와 상호작용하며, 개발자들이 코드 리뷰를 간소화하고, 디버깅을 효율적으로 하며, 새 팀원의 학습을 향상시키고, 문서화를 개선할 수 있게 해줍니다. 이 기술은 개발 과정에서 새로운 효율성과 통찰력을 제공하며, 개발자가 코드와 상호작용하는 방식을 변화시킬 수 있습니다.

이 기사에서는 이스티오(Istio), 아르고 롤아웃(Argo Rollouts), 그리고 수평적 포드 자동확장(HPA)을 사용하여 카나리아 배포에서의 고급 트래픽 관리를 설명합니다. 카나리아 배포는 새 버전을 점진적으로 출시하고 테스트할 수 있게 해주는 전략입니다. 기사는 또한 이를 구현하기 위한 샘플 YAML 설정과 IMESH의 CTO가 진행하는 비디오 설명도 포함하고 있습니다.

블랙 햇 2024 첫날, 민주주의를 보호하기 위한 글로벌 협력과 정보 공유의 중요성이 강조되었습니다. 선거 보안, 중요 인프라 유지, 그리고 AI의 기회와 위험 관리가 주요 주제였습니다. 이는 디지털 시대에 민주주의의 기반을 강화하는 다면적 접근이 필요함을 보여줍니다.

이 기사에서는 Azure Data Factory를 사용하여 고성능, 신뢰성 및 확장 가능한 ETL 데이터 파이프라인을 구축하기 위한 설계, 최적화 기법, 고급 기술 및 운영 최선의 방법에 대해 자세히 설명합니다. 클라우드에서 데이터 파이프라인을 효율적으로 관리하고 싶다면 이 가이드를 참고하세요!

데이터 파이프라인은 실시간 또는 거의 실시간으로 데이터를 지속적으로 처리하는 반면, ETL 파이프라인은 정해진 시간에 배치로 데이터를 처리합니다. 데이터 파이프라인은 다양한 데이터 형식과 소스에 대해 유연하게 대응할 수 있지만, ETL 파이프라인은 특정 데이터 소스와 형식에 맞춰 설계되어 있어 변경이 필요할 때 큰 조정이 필요합니다. 각각의 사용 사례와 필요에 따라 적합한 파이프라인을 선택하는 것이 중요합니다.

대규모 언어 모델(LLMs)은 코드 생성, 디버깅, CI/CD 통합을 통해 소프트웨어 개발을 혁신하고 있습니다. 이들은 개발자의 생산성을 높이고, 코드 검토와 품질 검사를 자동화하여 배포의 신뢰성을 향상시키며, 소프트웨어 팀의 역할과 프로세스에 중대한 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.

전통적인 청구 시스템의 한계를 넘어, AI가 SaaS 청구 프로세스를 혁신하고 있습니다. AI는 기계 학습, 예측 분석, 자동화된 워크플로우를 통해 더 유연하고 확장 가능한 구독 모델과 사용량 기반 청구를 가능하게 합니다. 이로 인해 운영 효율성과 고객 만족도가 크게 향상됩니다.

이 기사는 OpenTelemetry (OTel) 도입과 애플리케이션 계측을 배우는 시리즈의 일환으로, Jaeger 관측 플랫폼을 사용하여 계측 데이터를 시각화하는 방법에 초점을 맞춥니다. Python 애플리케이션을 수정하여 Jaeger 인스턴스로 텔레메트리 데이터를 전송하고, Jaeger UI에서 생성된 트레이스를 확인하는 과정을 설명합니다.

AI 모델이 중요한 결정을 내릴 때, 그 결정 과정을 이해하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 컴퓨터 비전 모델의 결정 과정을 설명하는 여러 기술을 소개합니다. 이러한 기술은 모델의 투명성을 높이고, 신뢰성을 확보하는 데 도움이 됩니다.

이 글에서는 CockroachDB의 변경 피드와 Redpanda Connect를 사용하여 Snowflake로 실시간 데이터를 수집하는 다양한 방법을 소개합니다. CockroachDB 클러스터 배포부터 Snowflake 설정까지 단계별로 설명하며, 데이터 중복과 삭제된 레코드 처리와 같은 도전 과제도 다룹니다.