read: fail

테스트는 횡단 관심사; 데이터베이스도 마찬가지

데이터베이스 테스트는 DevOps에서 중요한 역할을 합니다. 자동화된 테스트데이터베이스 가드레일을 통해 성능 문제를 사전에 감지하고, 관찰 가능성을 높여 문제를 신속히 해결할 수 있습니다. Metis와 같은 도구는 CI/CD 워크플로우와 통합되어 효율적인 개발을 지원합니다.

스크럼 마스터 시대의 종말이 다가오는가?

스크럼 마스터의 역할이 줄어들고 있다는 세 가지 데이터 포인트를 소개합니다. 다운로드 수, 설문 참여자 수, 수강생 수 모두 감소하고 있으며, 이는 스크럼 마스터의 수요인기가 줄어들고 있음을 시사합니다. 과연 스크럼 마스터의 시대는 끝나가는 걸까요? 여러분의 의견을 댓글로 공유해 주세요!

Playwright Java로 DELETE 요청 API 테스트하기

API 테스트는 최근 많은 주목을 받고 있습니다. 특히 DELETE 요청은 서버에서 자원을 삭제하는 중요한 기능입니다. 이 튜토리얼에서는 Playwright Java를 사용해 DELETE API를 테스트하는 방법을 설명합니다. DELETE 요청은 비가역적이므로 주의가 필요하며, 테스트 후 GET API로 삭제 여부를 확인하는 것이 좋습니다. 자동화 테스트로 시스템의 안정성을 확보하세요!

적응형 프레임워크의 진화

적응형 프레임워크는 실시간 맞춤형 업데이트를 통해 전통적인 협업 도구의 한계를 극복합니다. 이 프레임워크는 의료, 교육 등 다양한 산업에서 효율성과 참여도를 높이며, AI엣지 컴퓨팅을 활용해 성능을 최적화합니다. 미래에는 블록체인과의 결합으로 더욱 발전할 것입니다.

데이터 패브릭에서 보안과 신뢰를 달성하는 방법: 제로 트러스트 아키텍처의 역할

제로 트러스트 아키텍처(ZTA)는 데이터 패브릭에서 보안과 신뢰를 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터가 다양한 환경을 오가며 보안을 유지하는 것은 복잡하지만, ZTA는 '절대 신뢰하지 말고 항상 검증하라'는 원칙을 통해 이를 해결합니다. 최소 권한 접근연속 모니터링을 통해 데이터 무결성을 보장하며, 마이크로 세그멘테이션으로 사이버 위협을 최소화합니다. ZTA는 데이터 패브릭의 보안 백본으로 작용하여, 적응성을 높이고 규제 준수를 간소화하며 사이버 보안 복잡성을 줄입니다. AI와 6G 같은 기술 발전과 함께 ZTA의 원칙이 어떻게 진화할지에 대한 논의도 기대됩니다.

Presto로 매일 수십억 행 효율적으로 처리하기

Presto를 활용해 대규모 데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 소개합니다. 파티셔닝버킷팅을 통해 데이터 검색 속도를 높이고, 정렬을 통해 쿼리 성능을 최적화할 수 있습니다. 이러한 전략은 데이터 저장과 검색을 최적화하여 컴퓨팅 비용을 절감하는 데 큰 도움이 됩니다.

성공적인 기업은 왜 DBA가 없을까?

성공적인 기업들은 DBA 없이도 효율적으로 운영됩니다. 전통적인 DBA 역할은 팀워크를 방해하고 개발자의 책임감을 저하시킬 수 있습니다. 대신, 데이터베이스 가드레일을 통해 개발자들이 직접 데이터베이스를 관리하며, DBA는 전략적 역할에 집중합니다. 이로써 조직의 생산성협업이 향상됩니다.

Rust로 Llama 3.2와 대화하는 명령줄 인터페이스 만들기

이 튜토리얼은 Rust로 Llama 3.2와 대화할 수 있는 명령줄 인터페이스(CLI)를 만드는 방법을 설명합니다. Ollama 라이브러리를 사용하여 Jarvis라는 CLI를 구축하고, 시간 확인, 디렉토리 목록 등 기본 명령을 실행할 수 있습니다. Rust의 성능과 안전성을 활용하여 AI 프로젝트에 도전해보세요!

글로벌화 테스트: 전 세계 사용자에게 다가가는 열쇠

글로벌화 테스트는 앱이나 웹사이트가 다양한 문화언어에 적응할 수 있는지를 평가하는 과정입니다. 이는 현지화 테스트와 달리 여러 지역과 문화에 대한 적응성을 중점으로 합니다. 글로벌 시장에서 성공하려면 날짜, 시간, 통화 형식 등 지역별 요소를 고려해야 하며, 자동화 도구인간 테스터의 협력이 필수적입니다. 이 테스트는 디지털 준수를 보장하고 사용자 경험을 향상시킵니다.

모바일 위협과 개발자를 위한 방어 전략

모바일 기술의 성장은 혁신을 이끌지만, 동시에 위험도 초래합니다. 모바일 앱의 보안 위협이 증가하고 있으며, 특히 악성코드피싱 공격이 두드러집니다. 개발자는 보안 코딩데이터 암호화를 통해 이러한 위협에 대비해야 합니다. 다중 인증정기 업데이트도 필수적입니다. 모바일 보안은 지속적인 노력이 필요합니다.

StormForge로 Kubernetes 워크로드 자동 최적화

Kubernetes 워크로드의 자원 활용성능을 최적화하는 것은 쉽지 않은 일입니다. StormForge는 머신러닝을 활용해 이를 자동화하여 비용 절감과 성능 유지를 동시에 달성할 수 있도록 돕습니다. 이 글에서는 StormForge를 통해 Kubernetes 환경에서 워크로드를 최적화하는 방법을 소개합니다. 효율적인 자원 관리지속적인 최적화에 관심이 있다면 주목하세요!

파이썬 자동화 테스트 예제

파이썬프론트엔드 테스트 자동화에 탁월한 선택입니다. 다양한 라이브러리프레임워크를 지원하며, Seleniumpytest를 활용해 eCommerce 플랫폼의 기능을 검증할 수 있습니다. 병렬 테스트웹 스크래핑도 쉽게 수행할 수 있어 QA 전문가들에게 인기가 많습니다. 파이썬으로 테스트 자동화를 시작해보세요!

스프링 부트 애플리케이션을 위한 로컬 카프카 컨테이너 설정

Apache Kafka는 마이크로서비스와 이벤트 기반 아키텍처에서 필수적입니다. 로컬 개발 환경에서 스프링 부트와 통합하기 위해 Docker Desktop을 사용하여 카프카 컨테이너를 설정하는 방법을 알아보세요. spring-kafka 패키지를 활용하여 간단하게 로컬 카프카 인스턴스를 실행할 수 있습니다.

2025년 커리어를 변화시킬 소프트웨어 아키텍처 필독서 5선

2025년, 소프트웨어 아키텍처를 통해 커리어를 한 단계 업그레이드하세요! 이 글에서는 아키텍처 사고를 키우고, 협업진화를 강조하는 5권의 필독서를 소개합니다. 트레이드오프실용적 접근법을 배우며, 복잡한 기술적 도전에 대비하세요. 이 책들은 초보자와 전문가 모두에게 유용한 통찰을 제공합니다.

데이터 패브릭으로 스트림 처리 혁신하기

데이터 패브릭은 다양한 출처의 데이터를 연결하고 조직화하여 쉽게 접근할 수 있게 해주는 시스템입니다. 이를 통해 실시간 데이터 스트림을 효과적으로 관리하고 분석할 수 있습니다. Apache Kafka 같은 오픈소스 플랫폼은 데이터 패브릭을 지원하여 실시간 데이터 스트리밍을 가능하게 합니다. 데이터 패브릭은 지능형 처리일관된 거버넌스를 제공하여 데이터의 보안과 품질을 유지합니다. 스마트 시티에서 교통 센서와 날씨 정보 등을 실시간으로 통합하여 교통 관리에 활용할 수 있는 흥미로운 사례가 있습니다.

LLM에서 지식 표현을 위한 그래프 데이터베이스 가지치기

그래프 데이터베이스 가지치기는 LLM의 속도와 효율성을 높여줍니다. 불필요한 정보를 제거하고, 추천을 개선하며, 전력과 자원을 절약할 수 있습니다. 특히, 도메인에 특화된 작업에서 정확성을 높여 고객 경험을 향상시킵니다. 가지치기는 LLM의 성능을 최적화하는 중요한 도구입니다.

애자일에서의 버전 관리: 팀을 위한 모범 사례

애자일 개발에서 버전 관리는 필수입니다. 명확한 브랜칭 전략작고 빈번한 커밋은 협업을 원활하게 하고, 코드 리뷰자동화된 테스트는 품질을 보장합니다. 일관된 가이드라인정리된 저장소는 혼란을 줄이고 생산성을 높입니다. 이러한 모범 사례로 팀은 더 빠르고 유연하게 소프트웨어를 제공할 수 있습니다.

이벤트 기반 AI: Kafka와 Flink로 연구 보조 도우미 만들기

이벤트 기반 아키텍처(EDA)는 AI 애플리케이션의 유연한 통합을 가능하게 합니다. PodPrep AI는 팟캐스트 인터뷰 준비를 돕는 AI 연구 보조 도우미로, Kafka와 Flink를 활용해 실시간 데이터 스트림을 처리합니다. 이 시스템은 데이터 흐름을 비동기적으로 관리하여 팀 간 독립적인 작업을 지원합니다.

Java에서 CyclicBarrier와 CompletableFuture를 활용한 효율적인 비동기 처리

비동기 처리는 여러 작업을 동시에 진행할 수 있게 해주어, 특히 네트워크 요청과 같은 외부 자원을 기다려야 하는 작업에서 효율성응답성을 높입니다. 이 글에서는 CyclicBarrierCompletableFuture를 결합하여 대량의 데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 소개합니다. Java의 동시성 기능을 활용하여 부서별 평균 급여를 빠르게 계산하는 방법을 배워보세요!

클라우드에서의 쿠버네티스: 가시성 가이드

쿠버네티스가시성은 시스템을 이해하고 문제를 빠르게 해결하며 성능을 향상시키는 데 필수적입니다. 메트릭, 로그, 트레이스를 통해 애플리케이션과 인프라를 분석하여 성능 병목 현상을 식별하고 시스템 복원력을 강화할 수 있습니다. OpenTelemetry와 같은 도구를 활용하면 데이터 수집이 용이해져, 데이터 기반의 결정을 내리고 애플리케이션의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 모니터링과 가시성의 차이를 이해하고, 비즈니스 목표에 맞춘 최적화를 통해 경쟁력을 확보하세요!