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이번 프레젠테이션에서는 모노레포와 폴리레포 설정을 비교하며, 조직의 특정 요구와 역동성에 따라 선택해야 한다는 점을 강조합니다. Apache KIE Tools 모노레포 작업 경험을 공유하며, 개발자 경험을 최적화하고 피드백에 기반한 조정의 중요성을 조언합니다.

알레그로는 Google Cloud Dataflow에서 데이터 파이프라인을 운영하며, 컴퓨팅 자원 활용, VM 유형 선택, 저장소 유형에 중점을 두어 비용을 60% 절감했습니다. 특히, t2d-standard-8 VM 유형 선택과 SSD 저장소 사용이 큰 역할을 했습니다. 이러한 최적화를 통해 연간 비용이 $127k에서 $48k로 대폭 감소했습니다.

새로운 최소 기능 제품(MVP)을 개발하는 팀은 짧은 시간 내에 MVP와 이를 지원할 최소 실행 아키텍처(MVA)를 모두 개발해야 하는 어려운 상황에 처해 있습니다. 이들은 검증된 기술을 사용할지, 아니면 더 적합할 수 있는 새롭고 위험한 기술을 탐색할지의 선택을 해야 합니다. 기술 레이더는 기술 도입의 위험을 평가하는 데 널리 사용되며, 실험을 통해 학습을 극대화하는 것이 중요합니다.

Java 24에서는 JEP 450 (Compact Object Headers)를 도입하여 HotSpot의 필수 객체 헤더 크기를 줄이고, 힙 사용을 최적화할 예정입니다. 이 변경으로 힙 크기가 줄어들고, 데이터 지역성이 향상되며, GC 압력이 감소할 것으로 기대됩니다. 새로운 기능은 2025년 3월에 실험적 기능으로 출시될 예정입니다.

허깅 페이스가 새로운 SmolTools를 선보였습니다. 이는 17억 개의 파라미터를 가진 SmolLM2 모델을 기반으로 한 앱 모음으로, 요약, 문서 재작성, 작업 자동화 등의 특화된 도구를 포함하고 있습니다. 이로써 사용자들은 보다 효율적인 AI 기능을 손쉽게 활용할 수 있게 되었습니다.

구글이 OpenAI를 사용하는 개발자들이 제미니(Gemini)로 쉽게 전환할 수 있도록 새로운 'openai' 엔드포인트를 출시했습니다. 이 엔드포인트는 OpenAI의 챗 완성 API와 임베딩 API를 지원하며, 현재는 OpenAI 기능의 일부만 지원하지만, 향후 더 많은 기능이 추가될 예정입니다.

클리어뱅크는 민첩한 '파워보트' 스타트업으로 시작하여 빠르게 움직이고 쉽게 변화할 수 있었습니다. 성장하면서 자율성과 프로세스의 균형을 맞추고, 복잡한 규제 환경을 관리해야 했습니다. 개발 팀을 지원하는 역할 전환, 팀 간의 경계와 상호작용 개선, 제품 기능 도입, 플랫폼 서비스 구축 등을 통해 스케일업을 달성했습니다.

Anthropic이 클로드 3.5 하이쿠와 개선된 클로드 3.5 소넷 모델을 출시했습니다. 특히 클로드 3.5 하이쿠는 GPT-4를 능가하는 속도를 자랑합니다. 또한, 클로드 3.5 소넷에 새로 추가된 '컴퓨터 사용' 기능은 소프트웨어와 도구를 사용할 수 있게 하여, 기존 모델들을 뛰어넘는 성능을 보여줍니다.

최근 자바 관련 소식에 따르면, JDK 24와 자카르타 EE 11이 주목받고 있습니다. 특히, JDK 24는 다양한 버그 수정을 포함한 새로운 빌드가 출시되었으며, 자카르타 EE 11은 곧 출시 검토를 앞두고 있습니다. 또한, 스프링 클라우드와 오픈 리버티에서도 중요한 업데이트가 있었습니다.

이 팟캐스트에서는 소프트웨어 전문가들이 자신의 역량을 개발하고 새로운 기회를 찾기 위해 필요한 피드백과 현재 받고 있는 피드백 사이의 '피드백의 간극'에 대해 논의합니다. 효과적인 피드백은 시기적절하고, 개선을 위해 적극적으로 찾아야 합니다. 이를 통해 전문성을 키우고 조직 내에서도 성장할 수 있습니다.

엣지 컴퓨팅에서 소형 언어 모델(SLMs)은 자원 제약이 있는 기기에 AI 추론을 가능하게 하며, 실시간으로 패턴을 학습하고 적응하여 계산 부담을 줄입니다. 양자화와 가지치기 기술을 통해 모델을 더 빠르고 가볍게 만들 수 있습니다. Google Edge TPU는 이러한 최적화를 잘 보여주는 사례입니다. SLMs는 IoT 센서 네트워크, 스마트 홈 기기, 산업 자동화, 의료 기기 등에서 중요한 역할을 할 것입니다.

우버가 MyRocks 저장 엔진을 사용하는 분산 데이터베이스에 새로운 차등 백업 시스템을 개발하여 최대 70%의 저장 비용을 절감했습니다. 이 시스템은 MyRocks의 SSTable 파일의 불변성을 활용하여, 모든 파일을 복사하는 대신 새로 생성된 파일만 공유 풀에 추가합니다. 이로 인해 데이터 저장량은 평균 45% 감소했으며 백업 완료 시간은 5배 향상되었습니다.

EclipseStore는 메모리 내 자바 데이터베이스로, 기존 데이터베이스보다 빠른 데이터 처리를 약속합니다. 이 데이터베이스는 객체 ID를 메모리에 로드하여 Java Streams를 사용한 빠른 쿼리를 가능하게 합니다. 또한, 저렴한 비용과 낮은 탄소 배출을 자랑하는 클라우드 파일 저장소를 사용할 수 있습니다.

2024년 11월 첫째 주, OpenJDK 생태계에서는 여러 JDK 개선 제안(JEP)이 중요한 이정표에 도달하며 활발한 활동이 있었습니다. JDK 24에 포함될 5개의 JEP이 'Targeted'으로 지정되었고, 새로운 5개의 JEP이 'Proposed to Target'으로 검토될 예정입니다. 또한, JDK 24의 기능 세트는 이전 최고였던 JDK 16과 JDK 11을 넘어서며, 2025년 3월 18일 일반 공개가 계획되어 있습니다.

Decart.ai와 Etched.ai가 Minecraft에서 영감을 받은 실시간 상호작용이 가능한 오픈 월드 경험을 제공하는 AI 모델 Oasis를 출시했습니다. Oasis는 실시간으로 게임 플레이를 생성하며, NVIDIA H100 GPU를 사용하여 현재는 460p 해상도에서 20fps로 작동합니다. 이 AI는 게임 환경을 넘어 가상 교육 공간으로의 확장 가능성을 지니고 있습니다.

Cloudflare가 웹사이트의 보안 취약점을 보고하기 위한 security.txt 파일 생성 및 관리 대시보드를 출시했습니다. 이 표준은 보안 연구 팀이 취약점을 보고할 수 있는 표준화된 방법을 제공하지만, 현재 채택률은 낮습니다. Cloudflare는 이를 개선하기 위해 무료로 새 기능을 제공하며, 보안 관리를 강화할 수 있도록 지원합니다.

마이크로소프트가 GitHub Universe에서 개발자 도구에 마이크로소프트 Azure AI 서비스를 통합하는 새로운 기능을 발표했습니다. 이를 통해 개발자는 GitHub와 VS Code에서 Azure 리소스 관리, 애플리케이션 배포, 문제 해결을 위한 맥락 인식 지원을 받을 수 있습니다. 또한, AI 애플리케이션의 빠른 배포를 가능하게 하는 AI 앱 템플릿과 다양한 AI 모델을 실험할 수 있는 GitHub 모델도 소개되었습니다.

아마존 오로라가 재해 복구 시나리오에서 애플리케이션 라우팅을 단순화하기 위해 새로운 글로벌 데이터베이스 작성자 엔드포인트를 도입했습니다. 이 기능은 글로벌 데이터베이스 장애 조치나 전환 작업 후 애플리케이션 라우팅을 간소화하며, 모든 지역 및 MySQL과 PostgreSQL 버전에서 사용 가능합니다.

우버 엔지니어링 팀은 최근 검색 인프라를 아파치 루씬 8.0에서 9.5 버전으로 업그레이드하여 검색 기능, 성능 및 효율성을 향상시켰습니다. 이 업그레이드는 검색 속도를 최대 30%까지 빠르게 하고 CPU 사용량을 줄여 인프라 비용을 절감하는 효과를 가져왔습니다. 이는 대규모 기술 중심 운영에서 핵심 기술을 최신 상태로 유지하는 것의 중요성을 강조합니다.

Arun Joseph과 Patrick Whelan이 유럽 전역에 AI 에이전트를 배포하기 위해 개발한 멀티 에이전트 아키텍처와 플랫폼에 대해 발표했습니다. 이들은 'LMOS' 플랫폼을 통해 개발 시간을 단축하고, 배포 빈도를 높이며, 성능을 개선하는 방법을 공유했습니다. 이 플랫폼은 AI 에이전트 개발의 민주화와 확장성을 가능하게 합니다.