read: fail

고성능 팀은 리더가 개선을 가능하게 해주길 기대합니다. 팀에 독립성을 부여하면 결정과 전달이 빨라집니다. 관리자는 기술 전문성을 갖추기보다는 문제 해결을 돕는 데 집중해야 하며, 팀이 정보를 바탕으로 신속하게 결정할 수 있도록 권한을 부여해야 합니다.

RB 글로벌의 란비르 차울라는 복잡한 시스템을 단순화하여 API 중심 플랫폼으로 전환하는 전략을 소개했습니다. 이 회사는 중장비, 농업 장비, 중대형 트럭의 글로벌 경매 시장에서 선두를 달리고 있으며, 고객과의 깊은 관계를 중시합니다. 차울라의 팀은 체크아웃과 지급 처리 자동화에 중점을 두었고, 단순성, 깨끗한 도메인 경계, 이벤트 기반 아키텍처를 강조했습니다.

마이크로소프트가 새로운 코발트 100 기반 Azure 가상 머신(VM)을 출시했습니다. 이 VM들은 이전 ARM 기반 제품 대비 최대 50% 향상된 가격 대비 성능을 제공하며, 에너지 효율성이 뛰어나 비즈니스의 탄소 발자국을 줄일 수 있습니다. 또한, 마이크로소프트의 지속 가능한 클라우드 솔루션을 향한 노력의 일환으로 개발되었습니다.

Kotlin의 네이티브 프레임워크인 Ktor가 버전 3.0으로 업데이트되어 성능이 향상되었으며, 서버-전송 이벤트를 지원합니다. 이번 업데이트는 파일 및 소켓 작업 시간을 최대 90%까지 줄이는 kotlinx-io 라이브러리를 도입했습니다. 또한, CSRF 보호 및 ZIP 아카이브에서 정적 자원 제공 등 새로운 기능들이 추가되었습니다.

웹 애플리케이션 보안을 강화하기 위한 최선의 방법에 대한 발표 요약입니다. 개발 초기 단계부터 보안을 통합하고, '거부 기본' 정책을 사용하여 권한을 관리하며, 중요 정보는 안전하게 저장해야 합니다. 또한, 입력값 검증과 API 요청 제한 설정이 중요합니다. 보안은 모든 팀원의 책임이며, AI와 자동화 도구를 활용하는 것도 추천됩니다.

마이크로소프트가 AMD EPYC 프로세서의 하드웨어 기반 데이터 보호 기능과 높은 성능을 결합한 Azure 기밀 가상 머신(VM)을 출시했습니다. 이 VM들은 NVIDIA Tensor Core GPU를 탑재하고 있으며, 특히 민감한 응용 프로그램을 실행하기 전에 TEE가 올바르게 구성되었는지 확인하는 인증 요청을 시작할 수 있습니다.

spaCy의 창시자인 Ines Montani가 실제 애플리케이션에서 최신 대형 언어 모델(LLM)을 활용하는 실용적인 솔루션을 제공했습니다. 이는 LLM의 지식을 더 작고 빠른 컴포넌트로 정제하여 내부에서 실행 및 유지 관리할 수 있게 하는 것을 목표로 합니다. 이 과정은 정확성과 유용성을 측정하는 것에서 시작하여, 데이터를 반복적으로 작업하고, 자연어의 구조와 모호성을 고려하는 것을 포함합니다.

이 에피소드에서는 AI와 실제 세계의 좌표 시스템에 대해 다룹니다. 도서 분류 시스템과 AI의 임베딩 개념이 어떻게 유사한지, 그리고 RAG가 어떻게 AI가 데이터를 효율적으로 검색하는 데 도움을 주는지 탐구합니다. 또한, 다양한 지도 투영법과 역사적 좌표 시스템의 기술적 뉘앙스에 대해서도 설명합니다.

소프트웨어 운영에서 전문성의 핵심은 실시간으로 변화하는 조건에 적응하는 유연성입니다. 이를 위해 변화를 조기에 인식하고, 정신적 모델을 신속하게 수정하며, 자원을 재구성하는 등의 특성이 필요합니다. 이러한 능력은 개인과 조직 수준에서의 지속적인 투자를 통해 발전됩니다.

프린스턴 대학교와 예일 대학교의 연구진이 대규모 언어 모델(LLMs)에서의 사고 과정(CoT) 추론에 대한 연구를 발표했습니다. 이 연구는 LLM이 기억과 노이즈 있는 추론을 혼합하여 사용하며, 정확한 결과를 도출하는 데 있어 확률적 특성을 반영한다는 점을 보여줍니다. 연구 결과는 이러한 모델이 순수한 기호적 추론은 아니지만, 표준 프롬프트보다 성능을 향상시킬 수 있다는 점을 시사합니다.

Trainline은 조직 구조의 변화와 함께 기술 아키텍처를 개선하여 생산성을 극대화하고, 비용을 효율적으로 관리하며, 대규모 마이크로서비스 기반 시스템의 신뢰성을 높이는 방법을 공유했습니다. 이러한 변화는 기술적 일관성과 중앙 집중적 감독의 중요성을 강조합니다.

셀 기반 아키텍처는 극단적인 모듈성, 확장성, 자원 효율성이 요구되는 상황에서 마이크로서비스보다 향상된 복원력과 장애 허용성을 제공할 수 있습니다. 이 아키텍처의 건강과 행동을 이해하기 위해 관찰 가능성이 중요하며, 이는 시스템의 신뢰성과 성능을 개선합니다.

최근 자바 뉴스에서는 JDK 24의 스트림 API 개선을 위한 '스트림 개더러스' 제안이 주목받고 있습니다. 또한, 오라클은 중요 패치 업데이트를 통해 여러 버전의 JDK를 업데이트했으며, WildFly 34와 Spring Framework의 새로운 버전도 발표되었습니다. 이 외에도 여러 자바 관련 프로젝트에서 중요한 업데이트가 있었습니다.

마이크로소프트 AI와 칭화대학교 연구진이 DIFF 트랜스포머라는 새로운 구조를 소개했습니다. 이는 차별화된 주의 메커니즘을 통해 입력의 관련 부분에 더 효과적으로 집중할 수 있게 도와줍니다. 또한, 적은 훈련 자원으로도 뛰어난 성능을 달성하여 효율성과 성능을 향상시키는 데 기여합니다.

OpenAI가 다중 에이전트 조정을 위한 실험적 오픈소스 프레임워크인 'Swarm'을 출시했습니다. 이 프레임워크는 복잡한 AI 시스템을 구축하기 위해 특화된 에이전트가 각각의 하위 작업을 처리하는 방식을 기반으로 합니다. 'Swarm'은 'routines'과 'handoffs' 개념을 사용하여 에이전트 간의 작업 전달을 관리합니다.

AWS는 최신 Graviton4 프로세서를 탑재한 새로운 EC2 C8g 및 M8g 인스턴스를 출시했습니다. C8g 인스턴스는 HPC, 배치 처리, 머신 러닝 추론과 같은 계산 집약적 작업을 위해, M8g 인스턴스는 웹 서버와 같은 범용 작업을 위해 설계되었습니다. 이들은 이전 Graviton3 세대보다 최대 30% 향상된 성능을 제공합니다.

Google Cloud가 Memorystore의 Valkey 및 Redis 클러스터에 스케일러블 벡터 검색 기능을 추가했습니다. 이 기능은 수십억 개의 벡터에 대해 초저지연으로 벡터 검색을 수행할 수 있게 해, 생성적 AI, 추천 시스템, 의미 검색에 유용합니다. 또한, 개발자는 이제 최대 250개의 샤드로 클러스터를 확장할 수 있으며, 하이브리드 쿼리 지원을 통해 더 세밀한 검색 결과를 얻을 수 있습니다.

Podman Desktop 1.13 버전이 출시되었습니다! 이번 업데이트에서는 하이퍼-V 지원, 통합 이미지 검색 기능, 재구성된 쿠버네티스 내비게이션 등 다양한 기능이 추가되어 윈도우에서 컨테이너와 쿠버네티스를 더욱 쉽게 관리할 수 있게 되었습니다. 사용자 경험을 한층 더 향상시킨 이번 업데이트에 대해 알아보세요!

마이크로소프트가 .NET 개발자를 위한 새로운 라이브러리 'Microsoft.Extensions.AI.Abstractions'과 'Microsoft.Extensions.AI'의 프리뷰 버전을 발표했습니다. 이 라이브러리들은 다양한 AI 프레임워크와 라이브러리를 사용할 수 있게 하면서 일관된 API와 규칙을 제공하는 통합 계층을 만드는 것을 목표로 합니다.

개발자 고이코 아지치는 사용자 행동의 변화를 측정하는 것이 제품 가치를 이해하는 데 중요하다고 강조합니다. 그의 접근 방식은 기술 지표만큼이나 제품 관리 신호를 제공하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이를 통해 개발자와 운영 팀은 소프트웨어 제품의 가치를 향상시킬 수 있습니다.