read: fail

GitHub이 Visual Studio Code 사용자에게 무료 Copilot 플랜을 제공한다고 발표했습니다. 이 플랜은 매월 2,000개의 코드 완성과 50개의 채팅 메시지를 무료로 제공합니다. 새로운 기능으로는 Copilot Edits, Custom Instructions, Terminal Chat 등이 있으며, 학생과 교육자는 무제한 Pro 계정을 무료로 이용할 수 있습니다.

NVIDIA가 Jetson Orin Nano 슈퍼 개발 키트를 발표했습니다. 이 손바닥 크기의 AI 슈퍼컴퓨터는 이전 모델보다 1.7배 향상된 성능을 자랑하며, INT8 성능이 70% 증가했습니다. 이 플랫폼은 NVIDIA AI 소프트웨어와 호환되며, 로봇공학과 비전 AI에 적합합니다. 클라우드 연결 없이 AI 애플리케이션을 가능하게 하여 주목받고 있습니다.

효과적인 엔지니어링 팀을 구축하려면 다른 회사의 방식을 맹목적으로 따르지 말고, 팀에 맞는지 평가해야 합니다. 개인 책임감과 자율성을 강조하며, 투명한 소통을 위한 도구를 활용하세요. 10배 개발자 신화에 주의하고, 팀의 고유한 맥락에 맞는 관행을 개발하는 것이 중요합니다.

Hugging Face와 Entalpic이 협력하여 LeMaterial을 공개했습니다. 이 오픈소스 프로젝트는 소재 과학의 주요 문제를 해결하고자 하며, 670만 개의 데이터를 통합한 LeMat-Bulk를 통해 LED, 배터리, 태양광 셀 등에서 혁신을 촉진합니다. 양자 화학과 기계 학습을 결합하여 데이터 통합 문제를 해결하고, 연구자들이 새로운 소재를 더 쉽게 발견할 수 있도록 돕습니다. LeMaterial은 표준화, 데이터셋 호환성, 중복 제거 기능을 제공하며, 특히 소재 지문화 방법으로 연구 효율성을 높입니다. 이 프로젝트는 커뮤니티 주도로 진행되며, 협력을 통해 지속 가능한 산업 재구축을 목표로 합니다.

eBPF는 커널의 동작을 맞춤화하여 강력하고 효율적인 기능을 제공합니다. Liz Rice는 eBPF의 작동 원리와 네트워킹, 보안, 관찰성에서의 활용을 설명합니다. 특히, eBPF는 컨테이너 네트워킹 성능을 향상시키고, 보안 도구를 강화하며, 서비스 메쉬를 간소화합니다. eBPF의 매력을 탐구해보세요!

속성 기반 테스트는 유연한 요구사항 설정과 간편한 사용법으로 버그를 효과적으로 발견할 수 있는 도구입니다. Eivind Jahren은 이 방법이 개발자들이 일상적으로 사용할 수 있을 만큼 가볍고, 테스트 데이터 생성기를 재사용할 수 있어 효율적이라고 설명합니다. Python의 정렬 함수 예시를 통해 Hypothesis 라이브러리를 활용한 테스트 방법을 소개하며, 예상치 못한 테스트 케이스를 생성해 흥미로운 실패를 경험할 수 있다고 강조합니다.

2024년 12월 19일, Microsoft는 Azure AI 에이전트 서비스의 공개 미리보기를 발표했습니다. 이 서비스는 개발자가 AI 에이전트를 쉽게 구축하고 확장할 수 있도록 지원하며, 루틴 작업을 자동화합니다. OpenAI SDK와 Azure AI Foundry SDK를 통해 최소한의 코드로 에이전트를 생성할 수 있으며, 다양한 외부 시스템과의 상호작용을 지원합니다. 이 서비스는 비즈니스 자동화의 미래를 열어가며, 고객 서비스와 운영 효율성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

Microsoft가 Visual Studio Code용 MSSQL 확장 기능을 대대적으로 업데이트했습니다. 이 업데이트는 Azure SQL 및 SQL Server 데이터베이스 작업을 더욱 효율적으로 만들어 줍니다. 특히, 새로운 연결 대화 시스템과 시각적 테이블 디자이너가 주목할 만합니다. 이 확장은 클라우드 통합과 고급 데이터베이스 관리를 위한 기반을 마련합니다.

PydanticAI는 생성 AI 애플리케이션 개발을 간소화하는 새로운 파이썬 프레임워크입니다. 모델-독립적 접근 방식과 타입 안전성을 강조하며, 다양한 AI 모델을 지원합니다. Logfire 통합으로 실시간 디버깅이 가능하며, FastAPI의 디자인 원칙에서 영감을 받았습니다. 개발자들 사이에서 긍정적인 반응을 얻고 있습니다.

QCon과 InfoQ Dev Summit에서 2024년의 주요 소프트웨어 개발 트렌드와 아키텍처 우선순위를 다루었습니다. 넷플릭스와 메타의 혁신적인 사례, AI 시스템의 윤리적 구축, 클라우드 보안 강화 등이 주목받았습니다. 2025년에는 뉴욕에서 새로운 이벤트가 열릴 예정입니다.

윌리안 마르틴스는 UI 시스템에 도입할 패턴과 확장 가능한 UI 아키텍처 구축 방법을 논의합니다. 그는 20년의 경험을 바탕으로 UI 시스템의 진화와 확장성을 강조하며, 팀 효율성을 높이는 모듈화와 디자인 시스템 활용을 추천합니다. 웹3와의 연관성 등 흥미로운 주제도 다룹니다.

Java 17이 가장 많이 사용되지만, Java 21의 빠른 채택률이 주목받고 있습니다. AI의 초기 혼란이 가라앉고, 실용적인 접근이 이루어지고 있으며, Commonhaus Foundation이 오픈소스 프로젝트의 지속 가능성을 지원합니다. WebAssembly가 Java 생태계에서 주목받고 있습니다. Java의 혁신과 커뮤니티 협력이 돋보이는 시기입니다.

Java는 여전히 중요한 프로그래밍 언어로, 6개월 릴리스 주기 덕분에 유연한 기능 구현이 가능합니다. Python의 인기로 인해 새로운 개발자 유치에 어려움을 겪고 있지만, 기업용 애플리케이션에서 강점을 보입니다. One Billion Row Challenge는 Java 커뮤니티의 학습과 협업을 촉진했습니다.

Lyft 엔지니어들은 iOS 앱 확장 기능 개발 시 RAM과 바이너리 크기 제한을 극복하는 방법을 공유했습니다. 동적 링크 대신 정적 링크를 사용해야 하는 상황에서, 의존성 관리를 통해 바이너리 크기를 45MB에서 15MB로 줄였습니다. 이 과정에서 Bazel과 Graphviz를 활용해 의존성 그래프를 분석했습니다.

스피로스 가스테라토스는 보안 패턴과 유해한 관행의 대안을 논의하며, 커뮤니티가 추천하는 무료 오픈 소스 도구를 소개합니다. 그는 보안은 기술이 아닌 인간에 관한 것임을 강조하며, 효과적인 보고와 측정의 중요성을 설명합니다. 보안 팀은 지원 파트너로서의 역할을 수행해야 합니다.

소프트웨어 아키텍처에서 실수는 피할 수 없지만, 실험과 데이터 수집을 통해 잘못된 경로에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다. 최소 실행 가능 아키텍처(MVA)는 아키텍처 결정의 타당성을 평가하는 실험으로, 팀이 피드백을 받고 접근 방식을 수정할 수 있게 합니다. MVA는 MVP의 기술적 타당성도 평가하며, 이는 비즈니스 가치와 직결됩니다. 각 제품 릴리스는 가치와 지원 가능성에 대한 실험으로, 피드백을 통해 개선됩니다. 아키텍처 실험은 미래의 지원과 변화 요구를 고려해야 합니다. 흥미로운 주제: 실험을 통해 아키텍처의 한계를 이해하고, 잘못된 가정을 피하는 방법을 알아보세요!

아마존이 오로라 DSQL을 발표하며 큰 주목을 받았습니다. 이 서버리스 분산 SQL 데이터베이스는 PostgreSQL과 호환되며, 무제한 확장성과 99.999%의 다중 지역 가용성을 자랑합니다. 낙관적 동시성 제어를 사용해 효율성을 높였으며, 글로벌 데이터베이스와는 달리 두 지역 모두에서 쓰기와 데이터 복제가 가능합니다. 하지만 임시 테이블과 외래 키의 부재 등 몇 가지 제한 사항도 존재합니다.

Google이 Vertex AI 플랫폼에 Veo와 Imagen 3를 도입했습니다. Veo는 텍스트나 이미지에서 고화질 비디오를 생성하고, Imagen 3는 생생한 이미지를 만듭니다. 두 모델 모두 디지털 워터마킹과 데이터 관리 기능을 갖추고 있어 안전하게 사용할 수 있습니다. 이 혁신적인 도구들은 콘텐츠 제작 방식을 크게 변화시킬 것입니다.

2024년 12월 16일, OpenAI는 Sora 비디오 생성 모델과 o1 추론 모델의 정식 버전을 발표했습니다. o1 모델은 세심한 추론을 위한 체인 오브 생각 기법을 통해 복잡한 사고 과정을 생성하며, 안전성에 중점을 두고 있습니다. Sora는 20초 길이의 1080p 비디오를 생성할 수 있으며, DALL·E와 GPT 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 모델들은 다양한 데이터셋을 활용하여 훈련되었으며, 향후 편향성 감소와 윤리적 정렬을 위한 개선이 예정되어 있습니다.

데니스 린코프는 마이크로 메트릭스를 통해 LLM의 세부적인 성능을 평가하는 중요성을 강조합니다. 그는 언어 전환 문제 해결 사례를 공유하며, 지속적인 모델 개선과 프롬프트 최적화의 필요성을 언급합니다. AI 시스템을 사용자 중심으로 유지하는 방법에 대해 알아보세요!