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큰 프로젝트에서 JUnit 4에서 JUnit 5로 마이그레이션하는 과정은 JUnit 4와 JUnit 5를 동시에 사용하는 문제를 해결하고, 새로운 테스트는 JUnit 5를 사용하여 작성하며, 기존 테스트를 JUnit 5로 점진적으로 이전하는 것을 포함합니다. JUnit 5의 주요 변경 사항과 자동 마이그레이션 도구 사용도 중요한 포인트입니다.

2024년 초, 주요 기업과 의료 기관, 핵심 인프라를 포함한 다양한 고위험 대상이 사이버 범죄의 희생양이 되었습니다. 이는 어떤 조직도 사이버 위협으로부터 자유롭지 않다는 현실을 강조합니다. SOAR(보안 조직, 자동화 및 대응)은 위협 데이터를 수집하고, 대응을 조율하며, 보안 작업을 자동화함으로써 조직이 사이버 방어 메커니즘을 강화하고 전반적인 사이버 회복력을 향상시키는 변혁적 접근법입니다.

클라우드 아키텍처를 안전하게 구축하기 위한 핵심 원칙에는 최소 권한, 다중 방어, 실패 안전 자세, 제로 트러스트 모델이 포함됩니다. AWS에서 배포된 보안 웹 앱 예시를 통해 이 원칙들이 어떻게 적용되는지 알아보세요. 이러한 원칙들을 종합적으로 적용하면 조직이 소중한 데이터와 자산을 보호하는 강력하고 탄력적인 클라우드 인프라를 구축할 수 있습니다.

API를 개발할 때는 대상 사용자와 목적을 이해하는 것부터 시작해야 합니다. 또한, 명확한 명명 규칙, 효율적인 데이터 포맷, 강력한 보안 조치, 그리고 성능 최적화에 이르기까지 다양한 원칙을 따라야 합니다. 이러한 원칙들은 사용자 경험을 향상시키고, API의 안정성과 효율성을 보장합니다.

2023년 9월, MLPerf는 AI 모델 훈련 워크로드를 위한 대규모 스토리지 시스템의 성능을 테스트하는 새로운 스토리지 벤치마크를 도입했습니다. JuiceFS는 BERT와 UNet3D 모델 테스트에서 각각 98%와 97% 이상의 GPU 활용을 달성하며 뛰어난 성능을 보였습니다. 이는 분산 캐싱 아키텍처의 이점을 보여주며, 대규모 AI 훈련에 비용 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

Netty는 고성능, 확장 가능한 애플리케이션을 구축하기 위한 강력하고 비동기적, 이벤트 주도 네트워킹 프레임워크입니다. 낮은 지연 시간으로 수천 개의 동시 연결을 처리하는 비동기 및 이벤트 주도 아키텍처, 프로토콜에 구애받지 않는 설계, 효율적인 바이트 버퍼 추상화 및 SSL/TLS 암호화 지원 등이 특징입니다. Netty는 네트워크 애플리케이션 개발을 단순화하며, 메모리 누수를 방지하기 위한 적절한 리소스 관리의 중요성도 강조합니다.

AWS Fargate는 서버 관리 없이 컨테이너를 실행할 수 있는 서버리스 컴퓨트 엔진입니다. 이 글에서는 .NET Core 웹 API 애플리케이션을 Fargate에 배포하는 과정을 단계별로 설명합니다. 클러스터 설정부터 태스크 정의, 서비스 배포, 로드 밸런서 설정까지, Fargate를 통해 서버리스 방식으로 애플리케이션을 운영하는 방법을 알아봅니다.

애자일 프레임워크에 합류하면 조직이 애자일의 혜택을 극대화할 수 있도록 지원을 받게 됩니다. 애자일 작업 방식은 팀이 창의력을 발휘해 자신의 속도로 목표를 추구할 수 있게 하며, 시장 변화에 빠르고 효율적으로 대응할 수 있게 합니다. 애자일 게임은 팀 빌딩을 지원하고, 신뢰 구축, 협업 증진, 창의력 및 문제 해결 능력 향상에 도움을 줍니다. '살인 미스터리', '종이 비행기', '볼 포인트', '마시멜로 타워', '초콜릿 바', '이모지 게임' 등이 팀워크를 강화하는데 유용한 게임으로 소개되었습니다.

이 문서는 GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLMs), 창의적인 AI 응답을 생성하는 Generative AI, 데이터 흐름을 조율하는 LangChain, 다양한 AI 모델을 제공하는 Hugging Face, 그리고 지식 검색의 정밀함과 창의력을 결합한 RAG에 대해 설명합니다. GitHub에 호스팅된 코드를 통해 이러한 기술을 활용하는 방법도 안내합니다. AI의 세계로 뛰어들 준비가 되셨나요?

기업이 빠르고, 신뢰할 수 있으며, 지속 가능한 결과를 추구함에 따라, 데이터의 중요성이 부각됩니다. 이를 위해, 기업은 유연하고, 확장 가능하며, 조직 전반에 걸쳐 보완적인 기능을 제공하는 데이터 플랫폼 또는 생태계를 구축해야 합니다. AI는 강력한 데이터 기반을 필요로 하며, 이는 신뢰, 확장성, 협업을 가능하게 합니다. 데이터 생태계는 이러한 AI 관련 사례를 확장하는 데 필요한 구성 요소를 제공합니다.

2024년에는 Angular과 React 중 어떤 것을 선택해야 할까요? Angular는 구조화된 개발 과정을 위한 TypeScript에 중점을 둔 구글 주도의 오픈소스 프레임워크입니다. 반면, React는 사용자 인터페이스 구성에 초점을 맞춘 자바스크립트 라이브러리입니다. 프로젝트의 요구사항, 프로그래밍 선호도, 작업 흐름, 팀의 기술에 맞춰 강점을 이해하고 선택하는 것이 중요합니다.

자연어 처리(NLP)는 인간의 언어에서 의미를 파악하고 해석하는 AI 분야입니다. spaCy는 토큰화, 품사 태깅, 개체명 인식 등을 위한 강력한 파이썬 라이브러리로, 키워드 추출에 필수적입니다. 이 기술은 텍스트 분석, 언어 번역, 감정 분석 등에 중요하며, spaCy는 효율성과 정확성으로 인해 많은 전문가들에게 인기가 있습니다.

이 문서는 소프트웨어 개발에서 '코드 냄새'라는 개념을 다루며, DZone 커뮤니티 가입 링크를 제공합니다. 또한, 소프트웨어 개발을 강화하는 상위 3개 AI 도구, 데이터 엔지니어링에서의 GenAI, GPT-3.5의 번역 누락 문제, 그리고 대규모 언어 모델의 보안 위험 등 흥미로운 주제들을 탐색할 수 있는 초대장 같아요.

실시간 반응이 필요한 이벤트 주도 아키텍처에서 '불필요한' 메시지를 걸러내는 방법을 분석합니다. Java, Maven, Spring Boot를 사용하고, Redpanda 메시지 브로커를 도커에서 실행합니다. 특정 contextId를 가진 메시지만 처리하는 커스텀 레코드 필터 전략을 구현하는 방법을 소개합니다.

이 기사는 세션 기반 인증의 문제점과 분산 마이크로서비스 아키텍처에서 JWT(제이슨 웹 토큰) 기반의 무상태 인증의 이점을 강조합니다. 또한, Kong API 게이트웨이와 OpenID Connect 플러그인을 사용하여 API에 JWT 기반 인증을 구현하는 방법을 시연합니다.

기업들은 코드 품질을 보장하기 위해 정적 분석과 단위 테스트를 함께 사용해야 합니다. 정적 분석은 애플리케이션의 내부 구조를 살펴보고, 단위 테스트는 런타임에서 작동합니다. 이 두 가지 방법을 결합함으로써, 소프트웨어 개발 과정에서 문제를 더 일찍 발견하고 해결하여 고품질의 소프트웨어를 보장할 수 있습니다.

데이터 엔지니어가 대규모 언어 모델(LLMs)을 시작으로 기계 학습 분야를 탐구합니다. 'EmotiTuneOT'라는 웹 애플리케이션을 만들어 사용자의 감정 입력에 기반한 노래를 추천하는 것이 목표입니다. 이 과정에서 감정 기반 접근법을 통해 더 정확하고 관련성 높은 노래 추천이 가능해졌어요. 기계 학습의 무한한 가능성에 대한 기대감을 나타냈습니다.

사이버 위협이 점점 더 복잡하고 빈번하며 해로워짐에 따라, 많은 조직들이 제로 트러스트 아키텍처를 채택하고 있습니다. 이는 모든 단계에서 검증을 요구하며, 사용자나 장치, 작업 부하를 무조건 신뢰하지 않는 접근 방식입니다. 제로 트러스트를 구현하는 것은 광범위한 계획, 기술 통합, 문화적 변화를 필요로 하는 큰 과제입니다.

보험 회사는 아파치 도리스(Apache Doris)를 도입하여 데이터 사일로 문제를 해결하고, 실시간 및 오프라인 데이터 처리를 통합했습니다. 이를 통해 고객 데이터 플랫폼(CDP)의 효율성을 크게 향상시켰으며, 5억 명의 고객과 2000개의 태그 처리를 개선하였습니다. 고객 분석 능력을 더욱 강화할 계획입니다.

가상 네트워크 기능(VNFs)은 라우터, 방화벽, 부하 분산기와 같은 네트워크 기능을 가상 머신 이미지로 패키징하여 상용 하드웨어에서 실행합니다. IBM 클라우드에서는 VNF를 효율적으로 배포하고, 이벤트 알림을 통해 운영 효율성과 사고 대응을 강화할 수 있습니다.