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대규모 실시간 광고 이벤트 처리 시스템 구축에 관한 발표

이 발표는 DoorDash에서 수백억의 인상과 수백만의 광고 클릭 및 주문을 처리하는 대규모 실시간 광고 이벤트 처리 시스템을 구축한 경험을 공유합니다. Apache Flink를 사용한 스트리밍 아키텍처, 배치와 스트리밍 처리의 설계 상의 선택, 그리고 실시간 및 오프라인 데이터 쿼리를 가능하게 하는 Pinot의 하이브리드 테이블 기능 등이 흥미로운 주제입니다.

클라우드플레어, Rust 기반 HTTP 프록시 프레임워크 Pingora 오픈 소스화

클라우드플레어가 Rust 기반의 HTTP 프록시 서비스 생성을 위한 프레임워크인 Pingora를 Apache 라이선스 하에 오픈 소스화했습니다. Pingora는 HTTP/1, HTTP/2, gRPC, WebSocket 트래픽을 지원하며, 보안과 성능을 강화한 라이브러리와 API를 제공합니다. 이는 웹사이트 로딩 시간 개선 및 인터넷 연결 효율성 증대에 기여합니다.

소프트웨어 개발에서 실험 문화 조성하기

소프트웨어 조직에서 실험 문화를 조성하기 위해선 강력한 관리 지원과 심리적 안전성이 필요합니다. 실험은 실패 가능성을 포용하며 진정한 학습을 가능하게 합니다. 이는 소프트웨어뿐만 아니라 모든 조직에 적용되어 적응력과 회복력을 개발하는 데 도움을 줍니다.

엣지에서의 관계형 데이터: Cloudflare가 분산 PostgreSQL 클러스터를 운영하는 방법

Cloudflare는 위치 기반 지연 시간을 줄이기 위해 엣지에서 데이터 저장 및 접근을 통해 대규모 성능 향상을 실현합니다. 분산된 PostgreSQL을 여러 지역에 배포하여 빠른 장애 복구와 높은 복원력을 달성하고 있지만, 복제 지연과 같은 도전 과제를 극복하기 위해 세심한 절충이 필요합니다. 엣지에서의 저장소와 계산의 공존은 관계형 데이터의 미래로, Cloudflare는 이러한 방향으로 나아가고 있습니다.

플랫폼 이해하기: 무엇인가, 왜 효과적인가, 언제 사용해야 하는가, 어떻게 구축하는가

플랫폼은 기술적 작업, 사람 작업, 시스템 작업을 통해 조직 내 결정을 확장하고 집단 학습을 가능하게 합니다. 공감, 추상화, 인터페이스는 효과적인 플랫폼을 구축하는 핵심 요소입니다. 플랫폼은 서비스를 제품화하고, 라이브러리를 운영화하며, 다양화를 위험 감소시키는 방법입니다.

기술 리더가 되기 vs. 소프트웨어 엔지니어로 남기: 패널 토론

소프트웨어 엔지니어는 경력 중에 관리 역할로 나아갈지, 기술 역할에 머물러 있을지 결정해야 할 수 있습니다. 이 패널 토론에서는 기술 리더가 되기로 한 결정, 그들을 도운 기술, 직면한 도전, 그리고 기술과 리더십 책임을 결합한 스태프+ 역할에 대한 그들의 관점을 탐구합니다. 특히, 여성 리더로서의 도전고성능 팀을 이끄는 방법에 대한 통찰력이 인상적입니다.

익스피디아, 마이크로 프론트엔드와 GraphQL 최적화로 항공편 검색 속도 52% 향상

익스피디아가 항공편 검색 속도를 52%까지 향상시켰어요. 이를 위해 마이크로 프론트엔드 아키텍처GraphQL 쿼리 최적화를 도입했죠. 또한, 성능 메트릭을 추적하고, 정적 자원의 프리패칭, 백엔드 캐싱 최적화 등 다양한 방법을 적용했답니다. 이러한 변화는 개발 팀에게 새로운 도전이 되었지만, 웹과 모바일 앱의 사용성을 크게 개선했어요.

Java 22, 외부 메모리 및 메모리 API, 이름 없는 변수 및 패턴 도입, 그리고 JavaOne의 귀환

Oracle이 Java 프로그래밍 언어와 가상 머신의 22번째 버전을 출시했습니다. 이번 버전에는 외부 함수 및 메모리 API(JEP 454)이름 없는 변수 및 패턴(JEP 456) 등 주요 JEP 12개가 포함되어 있습니다. 또한, 2025년 Java의 30번째 생일을 기념하여 JavaOne이 돌아올 예정입니다. 이 모든 새로운 기능과 업데이트에 대한 자세한 내용은 JDK 22 출시 이벤트에서 다루어졌습니다.

결정 구매 알고리즘: 프레젠테이션

이번 프레젠테이션에서는 큰 결정부터 작은 결정까지 팀이 결정을 내리고 이를 지지하게 만드는 도전에 대해 논의합니다. 분석적 계층 프로세스(AHP) 를 소개하며, 이는 감정과 편견을 제거하는 데 도움이 되는 구조화된 의사결정 프레임워크입니다. AHP의 주요 이점으로는 문서화, 토론 촉진, 팀의 구매력 확보 등이 있으며, 컴캐스트에서의 성공적인 사례도 공유됩니다.

베수비오 챌린지 우승자, AI로 고대 두루마리 해독 성공

베수비오 챌린지 2023 대상 우승팀이 AI 모델을 활용해 약 2,000년 전 화산재에 묻힌 파피루스 두루마리의 글자를 읽어냈습니다. 이들은 TimeSformer를 포함한 여러 AI 모델로 X-레이 이미지 속 잉크를 탐지해, 한 두루마리에서 약 5%의 글자를 해독하는 데 성공했습니다. 이 발견은 고전적 삶과 문학에 대한 우리의 지식을 르네상스 이후 가장 크게 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

eBay가 개발자 생산성을 위한 생성 AI 통합에서 얻은 교훈

eBay는 개발자 생산성을 향상시키기 위해 GitHub Copilot 같은 상용 AI 제공, Code Llama와 같은 오픈소스 대형 언어 모델을 세밀하게 조정하고, eBay만의 독특한 도전을 해결하기 위해 eBayCoder라는 맞춤형 LLM을 개발하는 세 가지 주요 방법을 탐구했습니다. 또한, 개발자에게 시기적절하고 관련성 높은 통찰을 제공하기 위해 내부 GPT 기반 쿼리 시스템을 도입했습니다. 이러한 노력은 개발자와 조직에 구체적인 성과를 가져올 잠재력을 보여줍니다.

Spring Boot 3으로 API 백엔드 구축하기 실용 가이드 미니북 - 버전 2

Spring Boot 2로 REST API 구축에 대한 인기 많은 책이 Spring Boot 3의 출시와 함께 주요 변경 사항, 특히 보안 구현 분야에서 업데이트되었습니다. Keycloak을 사용한 주요 변경 사항을 포함하여 프로젝트 설정, 보안, REST 엔드포인트 작성 등을 다룹니다. Spring Boot와 REST API에 대해 배우고 싶은 분들에게 추천합니다.

WildFly 31, 자카르타 EE 10 지원 및 새로운 WildFly Glow 프로비저닝 도구 출시

WildFly 31은 자카르타 MVC 2.1 지원, 새로운 CLI 도구, 그리고 시스템 사용 분석과 가벼운 런타임을 제안하는 Maven 플러그인인 WildFly Glow를 소개합니다. 또한, 자바 21자카르타 EE 10을 지원하며, 사용자가 다양한 사용 사례에 더 신중하게 기능을 선택할 수 있도록 안정성 수준을 도입했습니다.

에릭 에반스, DDD 실천가들에게 LLM 실험을 권장하다

에릭 에반스는 Explore DDD 컨퍼런스에서 도메인 주도 설계대규모 언어 모델(LLM)의 통합을 탐색할 것을 제안했습니다. 그는 LLM에 대해 배우고 실험을 시작하며, 그 결과를 커뮤니티와 공유할 것을 권장했습니다. 에반스는 특정 요구에 더 유용하게 만들기 위해 LLM을 경계 컨텍스트공통 언어로 훈련시키는 것을 제안했습니다. 이러한 실험은 자연어 입력을 해석하는 작업과 하위 도메인을 자연스럽게 포함시키는 미래의 도메인 모델러들에게 중요할 것입니다.

Wear OS, 새롭고 효율적인 텍스트-투-스피치 엔진 출시

Google이 Wear OS용 새로운 텍스트-투-스피치 엔진을 발표했습니다. 이 엔진은 50개 이상의 언어를 지원하며, 작고 효율적인 기계 학습 모델을 사용해 이전보다 빠른 속도를 자랑합니다. Wear OS 4 이상을 실행하는 기기에서 사용할 수 있으며, 개발자들은 기존 API를 통해 쉽게 접근할 수 있습니다.

자바 뉴스 요약: 새로운 JEP 초안, 인피니스팬 15, 파야라 플랫폼, 알파키타 컨테이너와 CRaC

최근 자바 업데이트에는 스트림 API를 개선하는 Stream Gatherers의 두 번째 프리뷰, 성능 향상을 위한 '핫 코드 힙', 그리고 빠른 시작과 작은 이미지를 지원하는 알파키타 컨테이너 등이 포함되어 있습니다. 또한, 스프링 프레임워크, 파야라 플랫폼, 마이크로노트 등 다양한 프레임워크와 라이브러리의 새로운 버전이 발표되었습니다. 이러한 업데이트는 자바 개발자들에게 더 나은 성능과 편의성을 제공합니다.

GitHub, 액션 러너를 4-vCPU, 16 GiB 메모리로 업그레이드 발표

GitHub이 최근 GitHub Actions-hosted 러너를 업그레이드했습니다. 이제 공개 저장소의 워크플로우는 새로운 4-vCPU 러너에서 실행됩니다. 이 업그레이드는 대부분의 CI/CD 작업에서 최대 25%의 성능 향상을 가능하게 하며, 구성 변경 없이도 이점을 제공합니다. 또한, GitHub은 AI를 통해 개발자 경험을 향상시키는 새로운 기능도 소개했습니다. 이러한 변화는 빌드 시간을 단축하고, 더 큰 작업량을 처리하는 팀에게 이점을 제공할 것입니다.

OpenAI, 트랜스포머 디버거 도구 출시

OpenAI가 트랜스포머 모델의 내부 작동을 이해할 수 있게 해주는 트랜스포머 디버거(TDB) 도구를 출시했습니다. 이 도구는 모델의 행동에 영향을 미치는 구성 요소를 식별하고, AI의 투명성과 책임성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

일반인을 위한 제로 지식 증명

최근 블록체인 기반 분산 시스템에서 제로 지식 증명에 대한 관심이 급증하고 있습니다. 이 문서는 제로 지식 증명의 개념을 예시와 간단한 알고리즘을 통해 설명하며, 다양한 비밀을 밝히지 않고도 지식을 증명할 수 있는 유연성을 강조합니다. 하지만, 소개된 방법은 통신과 계산 복잡성이 높아, 실제 응용에서는 더 효율적인 SNARKs 같은 현대적인 시스템이 사용됩니다.

GitHub, 개발자 경험 향상을 위한 'Hubber Codespace' 도구 공개

GitHub의 개발자 경험(DX) 팀이 분산 서비스 생태계에서의 통합 테스팅 문제를 해결하기 위해 'Hubber Codespace' (HCS)를 새롭게 선보였습니다. HCS는 개발자들이 코드를 통합 환경 내에서 테스트할 수 있게 하여, 전체 시스템과의 상호작용을 더 깊이 이해할 수 있도록 돕습니다. 이는 GitHub의 개발 프로세스를 간소화하고, 배포의 어려움을 줄이는 데 큰 역할을 하고 있습니다.