플랫폼 엔지니어링의 필수 요소
플랫폼 엔지니어링은 내부 개발자 포털, 리포지토리 템플릿, 포장된 길과 황금 길, 소프트웨어/서비스 카탈로그, 문서 저장소, 점수판, 그리고 서비스로서의 GenAI 기능을 포함합니다. 이러한 도구들은 개발자의 작업을 간소화하고, 자동화를 통해 효율성을 높여 줍니다.
플랫폼 엔지니어링의 필수 요소
플랫폼 엔지니어링은 내부 개발자 포털, 리포지토리 템플릿, 포장된 길과 황금 길, 소프트웨어/서비스 카탈로그, 문서 저장소, 점수판, 그리고 서비스로서의 GenAI 기능을 포함합니다. 이러한 도구들은 개발자의 작업을 간소화하고, 자동화를 통해 효율성을 높여 줍니다.
효율성 증대: AWS RDS와 CloudFormation을 이용한 자연어 처리 구현
자연어 처리(NLP)는 고객 피드백 분석과 감정 모니터링과 같은 텍스트 중심 작업을 자동화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 글에서는 AWS CloudFormation 템플릿을 사용하여 NLP가 가능한 AWS RDS 환경을 설정하는 방법을 설명합니다. NLP를 통해 텍스트 분석을 간소화하고 고객 이해를 높이며, 의사 결정을 강화하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
아웃박스 패턴 재조명
아웃박스 패턴은 로컬 데이터베이스 업데이트와 메시지 전송을 안전하게 동기화할 수 있게 해주는 기술입니다. 이 패턴은 분산 트랜잭션 없이도 데이터베이스 업데이트와 메시지 발행 사이의 원자성을 보장합니다. 특히, 로그 기반 CDC 방식이 효율적인 구현 방법으로 강조되며, 아웃박스 패턴은 여전히 많은 시나리오에서 강력한 선택지로 남아 있습니다.
인기 바코드 소프트웨어에서의 퍼징 연구
ZBar 바코드 스캐닝 라이브러리를 대상으로 한 퍼징 캠페인에서 중대한 취약점 두 가지가 발견되었습니다. 이 연구는 코드 실행과 서비스 거부 공격을 초래할 수 있는 버그를 드러냄으로써, 안전하지 않은 코드에 대한 퍼징의 중요성을 강조합니다.
아이팟 창시자 토니 파델, 오픈AI CEO 샘 알트만 비판하며 AI 위험 경고
아이팟 창시자이자 네스트 창업자인 토니 파델이 테크크런치 디스럽트 2024에서 오픈AI의 CEO 샘 알트만을 비판하며 AI의 위험성에 대해 경고했습니다. 그는 투명하고 전문화된 AI 시스템의 필요성을 강조하고, 정부의 AI 투명성 규제를 촉구했습니다.
확률 생성 함수에 대한 이해
확률 생성 함수는 확률 분포를 단일 다항식 함수로 인코딩하는 방법입니다. 이 함수들은 확률의 총합, 기대값, 분산을 계산하고, 두 분포의 합성을 나타내는 데 유용합니다. 또한, 복잡한 확률 문제를 해결하는 데에도 효과적입니다.
미안해요, 가스 회사들 – 패러디는 침해가 아니에요 (비록 불쾌하더라도)
환경 정의와 다른 사회적 목적을 위해 활동하는 집단 'Modest Proposals'는 패러디와 문화 재밍을 사용합니다. 이들은 LNG 산업의 환경적 피해를 강조하기 위해 'Repaer'라는 가짜 회사를 만들었고, 이에 대해 TotalEnergies와 Equinor가 법적 조치를 취했습니다. 하지만 EFF의 도움으로 이들은 패러디 사이트가 활동가의 비상업적 작업으로서 상표법에 의해 보호된다는 것을 설명했습니다.
IntelliJ IDEA 데이터베이스 도구에서 AI 어시스턴트로 워크플로우 효율화하기
IntelliJ IDEA의 데이터베이스 도구에서 AI 어시스턴트를 활용하면 SQL 코드 생성, 기존 코드 수정, 테스트 데이터 테이블 생성 등을 에디터 내에서 직접 할 수 있습니다. 또한, AI를 통한 코드 자동완성 기능과 데이터베이스 관련 질문에 대한 대화, 테이블 구조 수정 지원 등 다양한 작업을 간편하게 처리할 수 있어, 데이터베이스 관리가 한층 더 간편해집니다.
아마존, 기술적 어려움으로 AI 강화된 알렉사 출시 연기
아마존이 AI 강화된 알렉사 음성 비서의 출시를 2025년으로 연기했습니다. 이는 OpenAI의 ChatGPT와의 경쟁에서 중대한 차질을 의미합니다. 아마존은 알렉사의 10년 된 구조를 현대화하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이는 고급 언어 모델을 활용한 대화 능력을 갖추는 데 필수적입니다.
Rust와 Rvkms에서의 KMS 드라이버
Rust와 Rvkms를 사용하여 KMS 드라이버를 개발하는 과정에서 발생한 공유 정보 오류에 대해 설명합니다. 이 문제는 흥미로운 도전 과제로, 나중에 다시 시도해 볼 가치가 있습니다.
궁극의 운영 체제에 대한 꿈 (1995)
이 문서는 현대 OS의 많은 측면에 대한 불만을 바탕으로 '궁극의' 운영 체제에 대한 저자의 비전을 제시합니다. 텍스트 정보의 요청, 읽기, 수정과 같은 일반적인 작업이 OS 전반에 걸쳐 일관되게 이해되고 해석되어야 한다는 점을 강조합니다. 또한, 데이터베이스 기능이 핵심 커널 서비스에 포함되어야 한다고 주장합니다. 이러한 아이디어는 1995년 당시에는 새로웠지만, 현재는 많은 현대 OS에서 흔히 볼 수 있습니다.
Nvidia와 Run:ai 인수 건, EU의 합병 규제로 심사 예정
EU가 Nvidia의 Run:ai 인수 제안 7억 달러 거래를 심사하기로 결정했습니다. 이 거래는 EU의 표준 통지 기준에 부합하지 않지만, 이탈리아의 요청으로 EU가 경쟁에 미칠 영향을 검토하게 되었습니다. 이는 Nvidia와 Run:ai가 활동하는 시장에서 경쟁을 심각하게 저해할 수 있다는 결론에 따른 것입니다.
클로드, 데스크톱 앱과 음성 인식 기능 지원 시작
Anthropic의 AI 챗봇인 클로드가 이제 데스크톱 앱을 지원합니다. Mac과 Windows 사용자를 위한 공개 베타 버전이 출시되었으며, 이는 사용자의 작업 환경에 클로드의 기능을 직접 제공합니다. 또한, 음성 인식 도구도 선보였지만, 아직 데스크톱 앱에서는 사용할 수 없습니다. 이러한 새로운 기능은 클로드를 경쟁사와 비교하여 경쟁력을 갖추게 할 것입니다.
기술 시장 변화와 연봉 협상
최근 기술 시장은 크게 변화하였습니다. 일반 소프트웨어 엔지니어에 대한 수요는 줄고 공급은 증가하였습니다. 이러한 비용을 의식하는 환경에서, 비FAANG 회사와 면접을 보는 일반직무자들의 연봉 협상 여지는 여전히 존재할까요? 이 질문에 대한 답을 찾기 위해서는 더 많은 연구와 분석이 필요합니다.
브로드컴의 VMware 인수로 인한 고객 불만 증가
브로드컴이 가상화 기술 회사 VMware를 690억 달러에 인수한 후, VMware 제품의 구매 및 판매 방식에 큰 변화를 주었습니다. 이로 인해 많은 VMware 고객들이 불만을 표출하고 있으며, 일부 고객은 비용이 세 배 이상 증가했다고 합니다. AT&T는 가격 인상률이 1,050%에 달한다며 브로드컴을 고소하기에 이르렀습니다.
터미널에서의 ASCII 제어 문자
터미널에서 사용되는 다양한 제어 코드에 대해 설명합니다. 예를 들어, Ctrl-A, Ctrl-C, Ctrl-W 등이 있으며, 이들은 운영 체제의 터미널 드라이버에 의해 처리되거나 애플리케이션에서 다루어집니다. 또한, 이러한 코드들이 실제 터미널 사용과 어떻게 연관되는지, 그리고 일상적인 사용에서의 실용성에 대해서도 논의합니다.
AI를 활용한 웹 개발 탐구: OpenAI, Node.js 및 동적 UI 생성
이 기사에서는 AI를 사용하여 동적이고 적응 가능한 UI를 자동 생성하는 방법을 탐구합니다. OpenAI API를 활용하여 UI의 JSON 표현을 생성하고, 이를 애플리케이션에 통합하는 과정을 설명합니다. 또한, JSON 스키마를 사용하여 UI 구성 요소를 구조화하고, 생성된 JSON의 유효성을 검증하는 것의 중요성을 강조합니다.
2024년 11월을 위한 아늑한 배경화면 컬렉션
이 글에서는 전 세계 예술가들이 만든 독특하고 영감을 주는 2024년 11월 데스크탑 배경화면을 소개합니다. 재즈와 소울의 음악, 알프스의 눈 덮인 풍경, 신비로운 동굴 장면 등 다양한 테마가 있으며, 달력이 있는 버전과 없는 버전 모두 무료로 다운로드할 수 있습니다.
비만 치료법의 변화: 수술에서 약물 치료로
최근 연구에 따르면, 비만 환자들 사이에서 체중 감량 수술의 수가 25% 감소한 반면, Ozempic과 Wegovy와 같은 항비만 약물의 사용은 두 배 이상 증가했습니다. 이는 비만 치료 방식에 있어 중요한 변화를 시사합니다.
발표: Poetry4Shellz – 라이머릭 기반의 위험을 피하고 AI를 안전하게 사용하기
Rich Smith가 라이머릭과 같은 시의 형식을 배우면서, AWS Lambda 함수에 대한 라이머릭을 사용해 AI 애플리케이션에서 민감한 정보를 유출할 수 있는 방법을 보여줍니다. 이 발표는 LLM 프롬프팅 기술과 보안 문제를 다루며, AI 기술을 앱에 통합할 때 주의 깊게 고려해야 할 보안 도전을 강조합니다.