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마이클 브런튼-스폴이 최근 공개된 고급 사이버 공격 사례들을 소개합니다. 특히, Dark Halo/SolarWinds, Volt Typhoon, Storm-0558/Microsoft 공격을 자세히 다루면서, 소프트웨어 공급망과 클라우드 관리가 어떻게 위협받고 있는지 설명합니다. 또한, 제로 트러스트와 소프트웨어 공급망 보안 등 미래의 보안 동향에 대해서도 논의합니다.

디자인 시스템은 효율성과 제품 품질을 향상시키며, 레이캬비크 시의 '한나' 시스템을 통해 이를 실현합니다. 이 시스템은 원자 디자인을 강조하여 유연성과 확장성을 높이고, 창의적 팀 내 심리적 안전성을 증진시키는 것이 중요함을 보여줍니다. 또한, AI의 역할이 커질 것으로 예상되는 디자인 시스템의 미래에 대해서도 논의합니다.

Pinterest는 Goku 시계열 데이터베이스의 저장 공간과 자원 사용을 최적화하기 위해 혁신적인 개선을 단행했습니다. 주요 개선 사항으로는 메트릭 네임스페이스 도입, 쓰기 집중 메트릭 식별, 인덱싱 개선, 메모리 사용 최적화 등이 있으며, 이를 통해 저장 공간을 40% 줄이고 비용을 70% 절감하는 성과를 달성했습니다.

클라우드에서의 모든 엔지니어링 결정은 구매 결정입니다. 엔지니어는 클라우드 비용에 대한 책임을 가져야 하며, 비용 초과는 소프트웨어 결함으로 간주되어야 합니다. 이 발표는 클라우드 비용을 최적화하고 관리하는 방법에 대한 틀을 제공합니다.

UNO 플랫폼의 새로운 5.5 버전이 출시되었습니다. 이 버전은 크로스플랫폼 데스크톱 애플리케이션의 패키징과 배포를 간소화하는 데 중점을 두고 있습니다. Windows, macOS, Linux 각각에 맞는 실행 파일을 자동으로 생성하는 기능이 특히 주목됩니다. 또한, .NET 9 SDK를 사용하여 WebAssembly 빌드 프로세스가 표준화되었습니다.

익스피디아 그룹은 50개 이상의 테이블과 수천 개의 연결을 포함한 대규모 카산드라 클러스터를 실라DB로 이전했습니다. 이 이전은 데이터 일관성 향상과 운영 복잡성 감소를 위해 실라DB의 변경 데이터 캡처(CDC) 기능을 활용하기 위한 것이었습니다. 이 과정은 데이터 타입과 TLS 연결 문제 등 여러 도전을 극복하며 진행되었습니다.

이 에피소드에서는 조프리 힌튼과 존 폰 노이만의 업적을 조명합니다. 힌튼은 신경망 부흥을 이끌었으며, 폰 노이만은 현대 컴퓨팅의 기초를 마련했습니다. 두 과학자 모두 각자의 분야에서 혁신적인 기여를 했으며, AI 기술의 사회적 영향에 대한 우려도 표현했습니다.

AI는 마법이 아니라 코드이며, 현재 AI에 대한 과장된 주장이 많습니다. 개발자는 AI의 실제 능력과 한계를 투명하게 전달하고, 책임 있는 개발을 우선시하여 해로운 AI 열풍에 기여하지 않도록 해야 합니다.

마이크로소프트가 .NET을 위한 현대적 웹 앱(MWA) 패턴을 발표했습니다. 이 패턴은 애플리케이션의 클라우드 현대화를 가속화하기 위한 것으로, 마이크로서비스로의 기능 분해를 장려하고 독립적인 버전 관리 및 스케일링을 가능하게 합니다. 또한, 점진적 현대화를 위한 스트랭글러-피그 패턴을 채택하였습니다.

아마존 웹 서비스가 브리아 AI의 최신 텍스트-이미지 기반 모델을 세이지메이커 점프스타트에 통합하여, 기업용 생성 AI 기능을 확장했습니다. 이번 추가로 브리아 2.3, 브리아 2.2 HD, 브리아 2.3 Fast 등 다양한 기업 요구에 맞춘 세 가지 버전이 제공됩니다. 이 모델들은 저작권 문제에 대한 우려를 해소하며, 고품질 이미지 생성에 강점을 보입니다.

GitHub이 Google Cloud와 협력하여 개발자들이 최대 200만 토큰을 처리할 수 있는 AI 도구인 Gemini 1.5 Pro 모델을 GitHub Copilot에 도입했습니다. 이 모델은 대규모 코드베이스 분석과 복잡한 코드에 대한 세밀한 통찰을 제공하며, 개발자들은 이를 통해 코딩 워크플로우를 더욱 세밀하게 조정할 수 있습니다.

엘론 머스크의 xAI가 Grok 모델을 위한 새로운 API 서비스를 공개했습니다. 이 서비스는 개발자들이 xAI의 대규모 언어 모델을 자신의 애플리케이션에 통합할 수 있게 해주며, 현재는 Grok-beta 모델만 사용 가능합니다. 이 API는 OpenAI와 Anthropic의 API와 유사하며, 가격 정책에서 차이가 있습니다.

OpenAI가 ChatGPT의 새로운 검색 기능을 출시했습니다. 이 기능은 AI가 웹을 검색하고 현재 정보를 응답에 포함할 수 있게 해, 기존의 훈련 데이터에만 의존하지 않습니다. 사용자는 자동 검색을 허용하거나 UI 버튼을 통해 수동으로 검색을 시작할 수 있습니다. 이는 새로운 콘텐츠 발견과 출판사의 도달 범위 확장에 도움을 줄 것입니다.

AI가 점점 '세계를 잠식'하고 있으며, 개발자들이 이미 AI 엔지니어라는 주장이 제기되었습니다. 또한, JavaScript, CSS, HTML의 새로운 기능들이 소개되어 웹 애플리케이션의 성능과 접근성을 향상시키는 방법에 대해 설명했습니다. 이번 발표는 AI의 접근성 증대와 현대 웹 애플리케이션과의 통합에 중점을 두고 있습니다.

메타 연구진은 작은 언어 모델에서도 품질이 파라미터 수에 직접적으로 비례하지 않으며, 모델 아키텍처를 세심하게 설계하는 것이 중요하다고 밝혔습니다. 이들은 125M에서 1B 파라미터 범위의 모델을 개발하여, 제로샷 추론, 질문 응답, 독해 작업에서 이전의 최고 성능 모델들을 능가했습니다. 이 모델들은 모바일 기기에서 효율적으로 작동할 수 있도록 설계되었으며, 클라우드 비용, 지연 시간 및 환경적 영향을 줄이는 것을 목표로 합니다.

자바 기반의 노코드 및 로우코드 개발 플랫폼들은 제품 개발의 공통 기반을 마련하고 개발 속도를 높여줍니다. JHipster, Openkoda, Appsmith, Wavemaker 등 다양한 도구들이 있으며, 각각의 도구는 특정 프로젝트 유형에 적합하며 장단점이 있습니다.

JDK 24에서 '가상 스레드의 동기화 개선'을 목표로 하는 JEP 491이 제안되었습니다. 이는 가상 스레드가 플랫폼 스레드에 묶이는 핀잉 현상을 해결하고, 더 높은 처리량을 가진 애플리케이션 개발을 가능하게 할 전망입니다.

소형 언어 모델(SLM)은 7-8억 개 미만의 파라미터를 가지며, 큰 언어 모델과 달리 로컬 기기에서 실행할 수 있습니다. 이러한 SLM은 AI의 민주화를 촉진하고, 개인 정보 보호와 보안 문제를 해결하며, AI를 더욱 접근하기 쉽고 비용 효율적으로 만듭니다. AI 구동 PC와 결합되어, AI의 활용을 대폭 넓히고 있습니다.

셀 기반 아키텍처는 시스템의 탄력성을 높이고, 장애의 영향 범위를 줄입니다. 이는 다운타임이 허용되지 않거나 사용자에게 부정적인 영향을 미칠 수 있는 시스템에 적합합니다. 복잡성과 비용에 대한 조직의 동의를 얻는 것이 도전적일 수 있으나, 점진적 도입과 철저한 모니터링을 통해 성공적으로 구현할 수 있습니다.

Apache Tomcat 11.0은 Java의 Project Loom에서 도입된 가상 스레드를 지원하여 더욱 확장 가능한 동시성 모델을 제공합니다. 또한, Jakarta WebSocket 2.2로의 업그레이드를 통해 WebSockets의 성능과 확장성이 개선되었으며, Jakarta Servlet 6.1 지원으로 HTTP 요청 처리 및 비동기 처리가 향상되었습니다.