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개인 브랜딩은 소프트웨어 엔지니어가 경력을 발전시키고 기회를 창출하는 데 필수적입니다. 기술력만으로는 부족하며, 신뢰와 가시성을 높여야 합니다. 오픈 소스 기여나 블로그 작성 등으로 자신을 알리고, 네트워크를 통해 긍정적인 인상을 남겨보세요!

프로메테우스는 시스템 성능을 추적하는 도구로, 카운터, 게이지, 히스토그램, 서머리 같은 다양한 메트릭 유형을 제공합니다. 카운터는 증가만 하는 숫자, 게이지는 변동 가능한 숫자, 히스토그램은 값 범위를 추적, 서머리는 정확한 백분위수를 계산합니다. 올바른 메트릭 선택이 모니터링의 시작입니다!

대형 언어 모델(LLM)은 자연어 처리 분야를 혁신했지만, 긴 문서 처리에 어려움을 겪습니다. 이를 해결하기 위해 청킹 전략이 사용됩니다. 고정 크기, 재귀적, 의미적, 에이전트 청킹 등 다양한 방법이 있으며, 각 방법은 LLM의 성능을 향상시킵니다. 특히, RAG 시스템은 실시간 데이터 검색을 통해 더 정확한 응답을 제공합니다.

AWS에서 제공하는 Apache Flink 관리 서비스를 통해 개발자들은 기반 인프라 관리 없이 Flink 기반 스트림 처리 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 이 대시보드는 작업 상태, 작업 성능 및 리소스 사용에 대한 통찰을 제공하여 실시간 디버깅과 문제 해결을 가능하게 합니다.

이 글에서는 SingleStore와 WebAssembly를 사용하여 Stack Overflow 댓글의 감정 분석을 수행하는 방법을 소개합니다. VADER 라이브러리를 통해 감정을 분석하고, 결과를 시각화하여 댓글 점수와 감정 극성(긍정적 vs 부정적)의 관계를 보여줍니다. 관련 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

디지털 시대에 실시간 데이터와 분석은 의사 결정을 주도하고 운영을 최적화하는 데 필수적입니다. 클라우드 데이터 플랫폼은 이를 위한 확장성, 낮은 지연 시간, 장애 허용성, 그리고 통합 기능을 제공합니다. 또한, AI/ML, 엣지 컴퓨팅, 서버리스 컴퓨팅의 발전이 향후 실시간 데이터 처리와 분석을 더욱 향상시킬 전망입니다.

자카르타 EE를 활용한 웹소켓은 클라이언트와 서버 간의 실시간 양방향 통신을 가능하게 합니다. 이 가이드에서는 Open Liberty를 사용하여 간단한 실시간 채팅 애플리케이션을 구축하는 방법을 단계별로 설명합니다.

오픈소스 데이터베이스를 효율적으로 관리하면서 비용을 절감하는 방법에는 적합한 데이터베이스 선택, 인프라 효율적 사용, 스토리지 최적화, 성능 튜닝 등이 포함됩니다. 이러한 전략들은 데이터베이스의 성능을 높이고 관리 비용을 줄이는 데 중요합니다.

스토리북은 UI 컴포넌트를 독립적으로 개발할 수 있는 오픈소스 라이브러리입니다. React, Vue, Angular와 같은 프론트엔드 라이브러리와 통합되며, 컴포넌트 기능성 테스트와 디자이너와의 협업을 용이하게 하고, 자동 문서 생성을 지원합니다. 이는 프론트엔드 개발자에게 매우 유용한 도구입니다.

이 기사에서는 Milvus, 고성능 벡터 데이터베이스를 사용하여 검색-증강 생성(RAG) 시스템을 구축하는 방법을 자세히 설명합니다. RAG는 대규모 언어 모델의 한계를 극복하고, 정확하고 최신의 응답을 생성할 수 있도록 돕습니다. Milvus의 오픈소스 특성은 개발자의 요구에 지속적으로 적응하며 개선될 수 있는 장점을 제공합니다.

GenAI는 프로젝트 관리의 첫 단계인 계획 단계에서 생산성을 촉진하고, 실시간 진행 상황을 추적하는 데 도움을 줍니다. 이 기술은 목표 설정, 용량 평가, 기능 우선 순위 지정, 계획 소통, 진행 상황 모니터링, 위험 관리 등에서 혁신적인 개선을 가능하게 합니다.

일일 시간 제한 라이선스는 소비자에게 비용 효율적인 옵션을 제공하며, ISV들이 새로운 고객을 유치하고 에코 디자인을 구현하는 데 도움을 줍니다. 이러한 라이선스는 다양한 산업에서 일일 사용 시간을 제한함으로써 작업-생활 균형을 촉진하고 비용을 절감할 수 있습니다.

JSON은 경량이며 언어 독립적인 데이터 교환 형식으로, 웹 애플리케이션과 API에서 널리 사용됩니다. Google의 Gson 라이브러리를 통해 Java 객체와 JSON 형식 간의 변환을 가능하게 하며, 다양한 방식으로 JSON 파일을 읽는 방법을 제공합니다.

이 글에서는 고랭(Golang)으로 구현된 블록 기반 2-심볼 허프만 코딩 알고리즘을 소개합니다. 이 알고리즘은 데이터를 2바이트 쌍으로 처리하여, 특정 데이터 유형에 대해 더 나은 압축 비율을 제공할 수 있습니다. 특히 이미지 데이터에 대해 상당한 압축을 제공하며, 텍스트와 소스 코드에 대해서는 보통 수준의 압축을 제공합니다.

Java 애플리케이션에서 CPU 스파이크를 진단하고 문제를 해결하는 효과적인 방법을 소개합니다. 이 글에서는 애플리케이션 코드나 설정을 변경하지 않고 외부 데이터를 활용하는 비침습적 접근법의 중요성을 강조합니다. 또한, 여러 스레드 덤프를 통해 RUNNABLE 상태의 스레드를 분석하는 방법을 설명하고, 실제 사례 연구를 통해 문제 해결 사례를 제시합니다.

IBM App Connect 제품은 세 가지 주요 형태로 제공됩니다: ACE, ACEcc, ACEaaS. 이들 간의 로깅과 추적은 다양하며, 사용자 추적, 서비스 추적, 활동 로그 등 다양한 수준에서 설정할 수 있습니다. 각 형태에 따라 로깅 노드의 작동 방식과 추적 구성이 다르므로, 사용자는 이를 통해 로깅 전략을 조정할 수 있습니다.

데이터 통합과 접근성을 위한 두 가지 주요 접근법인 ETL과 ELT에 대해 설명합니다. ETL은 전통적으로 온프레미스 시스템과 구조화된 데이터에 적합하며, ELT는 클라우드 기반 아키텍처와 복잡한 데이터에 최적화되어 있습니다. 각각의 장단점과 적합한 사용 사례를 비교하여 데이터 파이프라인을 최적화하는 방법을 제시합니다.

이 기사는 슈퍼마켓의 계산대를 예로 들어 분산 시스템의 성능 최적화를 설명합니다. 단일 작업자의 기본 성능 측정, 포화점 도달 시점 파악, 작업자 추가로 처리량 확장, 작업의 균등 분배 등의 전략을 통해 시스템을 효율적으로 관리하는 방법을 제시합니다.

현재의 GenAI 열풍이 1990년대 말의 닷컴 버블과 유사하다고 보는 저자는 GenAI 붕괴가 불가피하다고 경고합니다. 비용 증가, 수익성 부족, 지속 불가능한 에너지 소비 등이 붕괴의 징후입니다. 이러한 위기에서 벗어나기 위해 비즈니스 가치 집중, 과도한 VC 투자 경계, AI 투자 다각화, 경쟁에서 돋보이는 'no GenAI 전략' 고려 등을 권장합니다.

데이터 엔지니어링과 소프트웨어 엔지니어링은 데이터 오케스트레이션이 필요하다는 점에서 역사적으로 대립해왔습니다. 이제 아파치 파케이와 아파치 애로우 같은 오픈 스탠다드를 통해 데이터 시스템의 구성 요소 간 직접적인 데이터 공유를 가능하게 하여, 복잡한 시스템의 조정에서 벗어나 더욱 통합된 접근 방식으로 나아가고 있습니다.