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AWS RDS SQL 서버에서 자동 호출을 설정하는 것은 백업, 유지보수, 데이터 처리 등의 데이터베이스 작업을 자동화하여 효율성을 높이고 수동 작업량을 줄일 수 있는 중요한 작업입니다. AWS Lambda와 EventBridge를 활용하여 간단한 백업부터 복잡한 데이터 처리 워크플로우까지 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다. 보안, 리소스 한계, 비용을 고려하여 성공적인 자동 호출 설정을 위한 주요 고려사항을 기억하세요.

Quarkus와 MongoDB를 이용해 고객-주문-제품 도메인 모델을 CRUD하는 복잡한 사용 사례를 구현하는 방법을 소개합니다. MongoDB는 다양한 기능을 제공하는 강력한 문서 지향 NoSQL 데이터베이스이며, Quarkus는 현대적인 클라우드 네이티브 기능을 지원하는 Java 스택입니다. 이 글에서는 이 두 기술을 결합하여 실제 세계에 영감을 받은 솔루션을 제공합니다.

SwiftData는 데이터 모델 생성 방식을 개선하여, 모델 코드를 기반으로 한 타입-안전한 조건 생성을 도입했습니다. 이로 인해 개발자들은 선택적 값들을 다루면서 많은 도전에 직면하게 됩니다. 이 글에서는 선택적 값 처리 기법과 옵셔널 체이닝, nil-병합 연산자, 옵셔널 바인딩, 그리고 flatMap 메소드를 사용하는 방법을 탐구합니다. 이러한 전략들은 정확하고 효율적인 데이터 쿼리 조건 구성을 보장합니다.

Apache APISIX를 사용하여 API 보안을 강화하는 방법에 대해 알아보세요. 인증, 권한 부여, 데이터 숨김, 암호화, 오류 처리, 입력 유효성 검사 및 데이터 정화, 침입 탐지 시스템, IP 화이트리스팅, 로그 및 모니터링, 속도 제한 등의 기능을 통해 API를 보호할 수 있습니다. 이 글에서는 이러한 보안 조치들을 어떻게 구현할 수 있는지, 그리고 Apache APISIX의 다양한 플러그인을 활용하는 방법을 소개합니다.

Exchange 서버의 Database Availability Group (DAG) 설정은 데이터베이스, 네트워크, 또는 서버 장애 시 전체 보호 및 복구를 제공합니다. 때로는 법적 의무나 데이터의 민감성 때문에 DAG를 분할해야 할 필요가 생깁니다. 이 글에서는 Exchange 서버에서 DAG를 분할하는 과정을 살펴보며, 데이터 복구를 위한 제3자 도구 사용의 중요성도 강조합니다.

AI, 로우코드, 노코드 플랫폼이 개발을 민주화하면서 기업의 효율성을 높이고 있지만, 동시에 사이버보안 위험도 증가시키고 있습니다. 보안 리더들은 이 새로운 개발 파도와 그에 따른 위험을 이해하고 대응 계획을 세워야 합니다. 보안과 컴플라이언스를 희생하지 않으면서 AI 주도 개발을 안전하게 활용하는 방법이 중요해지고 있습니다.

기계 학습의 최신 발전으로, 이제 개발자들은 멀티 모달 애플리케이션을 만들 수 있게 되었습니다. 이 글에서는 Hugging Face 라이브러리의 모델을 사용하여 멀티 모달 이미지 검색 애플리케이션을 구축하는 방법을 소개합니다. MyScale과 CLIP 모델을 활용해 텍스트와 이미지를 동시에 처리할 수 있는 애플리케이션을 만드는 과정을 탐색해 보세요.

기계 학습은 사이버 보안에서 중요한 역할을 하며, 위협 탐지, 악성 소프트웨어 식별, 피싱 방지 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이 기술은 대량의 데이터를 신속하게 분석하고, 보안 팀이 진짜 위협에 집중할 수 있도록 거짓 긍정적 결과를 줄이는 데 도움을 줍니다. 또한, 기계 학습은 클라우드 보안과 행동 분석을 강화하여 조직이 내부 위협과 계정 침해를 탐지할 수 있게 합니다.

GitHub 관리자가 SOC 2 및 ISO 27001 감사를 준비하는 데 도움이 되는 팁을 소개합니다. 이는 데이터 보안을 강화하고, 신뢰성을 높이며, 감사를 통과하는 데 필수적입니다. 분기 보호 규칙 설정, Dependabot 사용, 다양한 접근 수준 적용, 암호화된 비밀 생성, CircleCi 또는 GitHub Actions 활용, 코드로서의 인프라(IaC), 다중 요소 인증(MFA), 소스 코드 백업 등의 전략을 통해 준비할 수 있습니다.

애자일은 단순히 속도가 아니라, 예측 불가능한 환경에서 반응하는 능력을 의미합니다. 애자일 엔지니어링 실천은 진정한 민첩성을 달성하기 위해 필수적이며, 단기적인 속도 향상보다는 장기적인 지속 가능성과 품질을 위한 투자로 봐야 합니다. 이는 소프트웨어 개발 팀이 진정한 애자일성을 갖추기 위해 지속적으로 애자일 엔지니어링 실천에 투자해야 함을 강조합니다.

DevSecOps는 개발, 보안, 운영을 통합하는 접근 방식으로, 보안을 소프트웨어 개발 생명주기의 핵심 부분으로 만드는 것을 목표로 합니다. 이는 사이버 위협에 대한 조직의 방어력을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다. DevSecOps는 '왼쪽으로 이동', 지속적인 모니터링, 자동화, 협업 등을 통해 사이버보안 자세를 강화하는 다양한 방법을 제공합니다.

현재 빠르게 변화하는 디지털 환경에서 조직들은 점점 더 복잡한 소프트웨어 솔루션을 제공합니다. 이러한 솔루션들은 다양한 비즈니스 프로세스, 제3자 서비스, 또는 정기적으로 업데이트되어야 하는 데이터베이스와 같은 여러 상호 연결된 모듈로 구성됩니다. 종단 간 테스트 자동화는 이러한 소프트웨어 구성 요소와 그 상호 작용을 검증하기 위해 수행되는 자동화된 테스트 과정입니다. 이는 소프트웨어가 요구 사항에 부합하고 문제가 없는지 확인하기 위해 필수적입니다. 종단 간 테스트 자동화는 소프트웨어 품질을 향상시키고, 운영 비용을 줄이며, 시장 출시 시간을 단축하고, 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.

2024년에는 NodeJS가 소프트웨어 개발 기술의 선두주자로, 다양한 프레임워크를 제공합니다. 이 프레임워크들은 개발자들이 더 적은 자원으로 더 빠르게 애플리케이션을 구축할 수 있도록 도와주는 기능, 템플릿, 라이브러리를 갖추고 있습니다. Express.js, Next.js, Koa, Nest.js, Hapi.js, Fastify 등이 2024년에 주목받는 NodeJS 프레임워크입니다. 각각의 프레임워크는 고유의 특징을 가지며, 프로젝트의 요구사항에 따라 적합한 프레임워크를 선택하는 것이 중요합니다.

도커는 애플리케이션 패키징과 배포를 혁신적으로 변화시켰지만, 이 환경을 제대로 작동시키고 안전하게 유지하기 위해서는 로깅과 모니터링이 매우 중요합니다. 이 글에서는 컨테이너화된 앱을 원활하게 운영하기 위한 최선의 방법, 도구, 기술을 살펴봅니다. 로깅과 모니터링은 문제 해결, 성능 최적화, 확장성, 보안 등 다양한 측면에서 핵심적인 역할을 합니다.

이 글에서는 DB2의 세밀한 접근 제어 기능을 통해 특정 사용자에게 접근이 허용되지 않아야 하는 데이터를 숨기는 방법에 대해 알아봅니다. DB2는 행 및 열 접근 제어(RCAC)와 레이블 기반 접근 제어(LBAC) 두 가지 방식을 제공하며, 이는 데이터 보안을 강화하는 데 큰 역할을 합니다. 또한, 데이터베이스 서버와 클라이언트 사이에서 프로그래밍 가능한 프록시를 사용하는 방법도 소개합니다.

코드 리뷰는 단순히 오류를 찾는 것 이상의 가치가 있습니다. 팀워크와 지식 공유를 촉진하며, 개발 팀의 전문성을 높이는 데 도움이 됩니다. 이 글에서는 프로젝트의 품질을 향상시키고 팀 내 협력을 강화할 수 있는 코드 리뷰의 중요성과 몇 가지 유용한 팁을 소개합니다.

MySQL은 웹 개발, 데이터 분석 등에서 중요한 역할을 하는 인기 있는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. DDL(데이터 정의 언어), DML(데이터 조작 언어), DCL(데이터 제어 언어) 명령어를 이해하는 것은 MySQL 데이터베이스 작업에 관련된 사람들에게 필수적입니다. 이 가이드는 각 카테고리를 정의하고 예시를 통해 이해를 돕습니다.

클라우드 기술은 사람들이 컴퓨팅 요구에 대해 시간과 자원을 크게 절약할 수 있게 해주며, 개발 회사들은 전반적인 개선을 위해 클라우드 기술로 전환하고 있습니다. 클라우드 기반 자동화 테스팅은 소프트웨어 개발 과정을 가속화하고, 제품 출시 시간을 단축시키는 데 도움을 줍니다. 클라우드에서의 자동화 테스팅은 유연성, 확장성, 그리고 강력한 테스팅 환경을 제공하여, 더 빠른 소프트웨어 출시와 품질 향상을 가능하게 합니다.

스프링을 활용해 전략 패턴을 구현하는 방법을 배워보세요. 간단한 리스트 기반 접근법부터 효율적인 맵 기반 방법까지 다양한 전략 주입 방식을 다룹니다. 해리 포터 시리즈의 세 가지 용서받지 못할 저주를 예로 들어 설명합니다. 코드의 유연성과 적응성을 높이는 데 도움이 됩니다!

인공지능(AI)과 기계학습(ML) 분야에서 합성 데이터의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 실제 데이터의 한계와 개인정보 보호 문제를 해결하기 위해, 합성 데이터 생성이 대안으로 떠오르고 있어요. 이는 데이터 부족, 다양성, 그리고 개인정보 문제를 극복하며, AI/ML 모델 훈련을 가속화하는 데 큰 장점을 가지고 있습니다. 합성 데이터는 인공지능의 미래를 재형성하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.