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데이터 휴면은 하드 드라이브, 데이터베이스, 클라우드 저장소 등에 저장된 정보를 말합니다. 이를 보호하기 위한 핵심 방법은 암호화로, 데이터를 암호화하여 특정 키를 가진 사람만이 읽을 수 있게 합니다. AES와 같은 대칭 암호화, 공개/개인 키 쌍과 같은 비대칭 암호화, 그리고 이 두 방식을 결합한 하이브리드 암호화 등 다양한 방법이 소개되었습니다.

Oracle CloudWorld 2024에서는 AI 통합, 멀티 클라우드 전략, 산업별 솔루션, 보안 강화, 개발자 경험 향상, 성능 및 확장성 개선, 그리고 신기술 투자에 대한 다양한 업데이트가 소개되었습니다. 이러한 변화들은 개발자들에게 새로운 기회와 도전을 제공할 것입니다.

벡터 검색은 데이터의 수치적 표현(벡터)을 사용하여 보다 정교하고 맥락을 인식하는 쿼리를 가능하게 하는 정보 검색 방법입니다. 이 기술은 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 비정형 데이터 처리, 개인화된 추천, 그리고 대규모 검색 시스템의 효율성 증가에 기여하고 있습니다.

PostgreSQL에서 데이터는 8KB 페이지로 나뉘어 저장되며, MVCC는 동시에 여러 데이터 버전을 관리합니다. VACUUM 과정은 사용되지 않는 데이터를 제거하고 디스크 공간을 회수하는 중요한 역할을 합니다. 이는 데이터베이스의 성능과 무결성 유지에 필수적입니다.

고객 피드백 데이터에서 의미 있는 통찰을 추출하는 것은 어려운 일입니다. Table-Augmented Generation(TAG)과 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 같은 고급 분석 기술이 이 과정을 자동화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 기술들은 데이터베이스와의 연결을 강화하고, 질의 응답 생성을 자연스럽게 만들어 줍니다.

코드를 읽기 쉽고, 유지보수하기 쉬우며, 시간이 지나도 개선하기 쉬운 방법을 제공하는 '깨끗한 코드의 다섯 가지 원칙'에 대해 알아보세요. 변수나 함수의 명확한 명명, 작은 함수 작성, 중복 제거, 부작용 제거, 표현력 있는 코드 유지 등이 포함됩니다.

통계와 기계 학습은 데이터를 분석하는 두 분야로, 각각 수학과 컴퓨터 과학에 그 기반을 두고 있습니다. 통계는 변수 간의 관계를 가정하는 반면, 기계 학습은 예측 정확성에 중점을 둡니다. 또한, 통계는 구조화된 작은 데이터셋에 효과적이고, 기계 학습은 크고 복잡한 데이터를 다룹니다. 이 두 분야의 통합은 복잡한 데이터셋에서 강력한 통찰력을 제공합니다.

Amazon Redshift의 작업 부하 관리(WLM) 기능은 쿼리 우선 순위를 정의하고 CPU 및 메모리와 같은 자원을 할당하는 방법을 설정할 수 있습니다. 이 가이드는 WLM 설정 방법을 단계별로 설명하며, 자원 할당 최적화와 핵심 작업 우선 순위 설정에 도움을 줍니다.

Kai Wähner는 자신의 전문 지식을 바탕으로 대화형 챗봇 K.AI를 훈련시켰습니다. 다양한 GenAI 도구를 활용하여 일상적인 작업을 간소화하고자 했으며, Chatbase가 가장 적합한 도구로 선정되었습니다. 이 기술은 아직 초기 단계이며, 언어 모델의 품질이 성공의 핵심입니다.

EU의 디지털 운영 회복력 법안(DORA)은 은행, 보험사, 핀테크, 중요 ICT 서비스 제공업체를 포함한 금융 부문의 ICT 위험을 관리하기 위한 통합 프레임워크를 설정합니다. 이 법안은 디지털 회복력을 비즈니스 필수 요소로 취급하며, 글로벌 영향력도 예상됩니다.

이 글은 Mule 앱과 Salesforce Connected App 간에 OAuth JWT 플로우와 상호 TLS(mTLS)를 설정하는 방법에 대한 튜토리얼입니다. Salesforce에서 새 프로필을 생성하고, 사용자에게 할당한 후, 상호 인증 인증서를 업로드하는 과정을 담고 있습니다. 또한, MuleSoft 대사가 진행한 비디오 튜토리얼 링크도 포함되어 있습니다.

서버리스 컴퓨팅과 GraphQL을 활용하면 개발자들이 서버 관리 걱정 없이 코드 작성에 집중할 수 있습니다. 특히, Apollo Server와 TypeScript를 사용하여 효율적이고 확장성 있는 API를 구축할 수 있으며, 이 조합은 비용 절감과 성능 향상에 크게 기여합니다.

클라우드 호스팅된 CI/CD 파이프라인은 자동화, 속도 향상, 확장성, 협업 개선 및 안정적인 업데이트를 통해 소프트웨어 배포를 강화합니다. 이러한 시스템은 배포 시간을 평균 50% 단축시키고, 코드 배포 빈도를 높이며, 생산성 다운타임을 최대 40%까지 줄일 수 있습니다.

DEF CON 32의 AppSec Village에서는 애플리케이션 방어에 초점을 맞추고, 수동 코드 리뷰 경험을 시뮬레이션하는 '비밀 찾기' 카드 게임을 소개했습니다. 비밀을 찾는 방법, 코드와 비밀을 구분하는 방법, 그리고 발견된 비밀을 처리하는 방법 등이 중요한 주제였습니다.

Google의 대형 언어 모델인 젬마이니가 정보 상호작용을 혁신하고 있습니다. LlamaIndex는 젬마이니 같은 모델을 자체 애플리케이션에서 활용할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 이 글에서는 API 설정부터 챗봇 확장까지, 젬마이니를 활용하는 방법을 단계별로 소개합니다.

변경 가능 인프라는 기존 자원에 직접 변경 및 업데이트를 적용할 수 있지만, 불변 인프라는 업데이트를 위해 전체 인프라를 교체해야 합니다. 변경 가능 인프라는 유연성을 제공하지만 설정 이탈과 불일치의 위험이 있으며, 불변 인프라는 일관성을 보장하지만 업데이트 중 다운타임이 발생할 수 있습니다. 하이브리드 접근법은 각 모델의 장점을 활용할 수 있습니다.

사고 과정 프롬프팅은 수학 및 추론 문제를 해결하는 데 큰 도움이 되는 기술입니다. 이 기술은 LLM이 문제를 분해하고 단계별로 작업을 보여주도록 요청합니다. 연구에 따르면, 이 방법은 PaLM, LaMDA, GPT-3와 같은 모델의 성능을 향상시키는 데 효과적입니다.

TCPCopy는 대기업에서 서버 측 테스트를 위해 널리 사용되는 오픈 소스 트래픽 재생 도구입니다. 이 도구는 실시간 트래픽을 캡처하고 테스트 서버로 전송하는 'tcpcopy'와 응답 정보를 중계하는 'intercept' 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. TCPCopy는 실시간 및 오프라인 모드에서 작동하며, TCP 상태 기계 시뮬레이션과 성능 최적화를 위한 단일 스레드, 이벤트 주도 아키텍처를 사용합니다.

테스트 주도 생성(TDG)은 테스트 주도 개발(TDD), 페어 프로그래밍, 그리고 생성적 인공지능을 결합한 새로운 접근 방식입니다. TDG는 개발자가 고수준의 사양을 제공하면 AI가 해당 테스트 케이스와 코드를 생성합니다. 이는 코드 품질을 높이고 개발자의 인지 부담을 줄여줍니다.

이 기사에서는 스프링 부트 프로젝트 설정부터 시작하여, 네트워크 트래픽 정보를 담는 NetworkData 모델을 정의하고, 주요 이상 감지 로직을 구현합니다. 또한, 실시간으로 네트워크를 모니터링하고, REST API를 통해 이상 현상을 시뮬레이션하는 방법을 소개합니다. 이 시스템은 네트워크 보안을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다.