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JavaOne 2025에서 Oracle의 Per-Åke Minborg는 JDK 22에 도입된 Foreign Function & Memory API (FFM)를 소개했습니다. 이 API는 JNI의 복잡성과 비효율성을 해결하며, 안전하고 효율적인 네이티브 메모리 접근을 제공합니다. 특히, jextract 도구를 통해 자바와 네이티브 함수 간의 상호 운용성을 크게 향상시킵니다.

소프트웨어 개발자는 개인 브랜드를 통해 영향력을 높일 수 있습니다. 파블로 프레드릭슨은 QCon 샌프란시스코에서 목표 설정, 가시적인 프로젝트 참여, 도움을 주는 것이 중요하다고 강조했습니다. 이는 개인과 조직 모두에게 이익이 됩니다. 내부 브랜드는 회사 내 신뢰성을 높이고, 외부 브랜드는 새로운 기회를 창출합니다. Fredrikson은 협력과 지원의 중요성을 자신의 경험을 통해 설명하며, 리더십 논의에 참여하고 가시적인 프로젝트를 통해 인정을 받으라고 조언합니다.

관찰 가능성은 LLM 기반 시스템의 복잡성을 관리하는 데 필수적입니다. Honeycomb의 CEO Christine Yen은 KubeCon EU에서 사용자 경험을 개선하기 위해 연속 배포, 생산 환경 테스트, 서비스 수준 목표와 같은 방법론을 강조했습니다. 특히, 예측 불가능한 사용자 행동을 이해하는 데 관찰 가능성이 중요하다고 설명했습니다.

Cloudflare가 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버의 원격 호스팅 기능을 도입했습니다. 이를 통해 AI 애플리케이션과 외부 서비스 간의 표준화된 상호작용이 가능해졌습니다. OAuth 통합으로 보안이 강화되었으며, 웹 및 모바일 애플리케이션에서 AI 에이전트와의 통합이 더욱 쉬워졌습니다. 이로 인해 혁신적인 AI 워크플로우가 가능해질 전망입니다.

Igor Canadi는 Rockset의 아키텍처를 설명하며, RocksDB를 기반으로 한 실시간 검색 분석 SQL 데이터베이스를 소개합니다. 이 시스템은 클라우드 네이티브 설계, RocksDB 복제, 공유 핫 스토리지 솔루션을 통해 확장성, 낮은 지연 시간, 높은 동시성을 목표로 합니다. QCon London에서 발표된 이 내용은 현대 분석 요구를 충족시키기 위한 혁신적인 접근 방식을 강조합니다.

아마존이 Nova Act SDK를 통해 개발자들이 웹 브라우저 내에서 작업을 수행할 수 있는 AI 모델을 선보였습니다. 이 플랫폼은 Python을 활용한 맞춤화가 가능하며, 복잡한 작업을 더 작은 단계로 나누어 처리할 수 있습니다. 미국 사용자들은 이 새로운 플랫폼을 통해 AI 모델을 실험하고 활용할 수 있습니다.

GitLab이 Amazon Q와의 통합을 통해 GitLab Duo를 선보였습니다. 이로써 개발자들은 GitLab 내에서 AI의 도움을 받아 코드 업그레이드와 리뷰, 유닛 테스트 등을 수행할 수 있게 되었습니다. 특히 Java 8과 11의 코드베이스 업그레이드에 유용하며, AI가 반복적인 작업을 대신 처리해 개발자들이 혁신에 집중할 수 있도록 돕습니다.

DKB의 플랫폼 팀이 제품 사고방식을 도입한 경험을 공유합니다. 사용자 가치와 효과적인 커뮤니케이션의 중요성을 강조하며, 플랫폼 정의와 성숙도 모델을 통해 소프트웨어 개발자와 엔지니어링 리더에게 유용한 통찰을 제공합니다. Kubernetes와 같은 기술의 가치를 높이는 방법도 논의됩니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트 생성에 뛰어나지만, 도메인 특화 생성 모델은 운영 제약을 학습하여 최적의 비즈니스 전략을 개발할 수 있습니다. 이러한 모델은 비용 효율적이고 확장 가능하여 AI 기반 의사결정에 적합합니다. AI의 진정한 가치는 단순한 텍스트 생성이 아닌, 핵심 비즈니스 기능에서 나옵니다. 도메인 특화 모델은 실시간 비즈니스 조건에 맞춘 구조화된 의사결정을 가능하게 합니다.

Bun v1.2가 출시되어 Node.js 호환성을 크게 향상시키고, Postgres 클라이언트를 추가했습니다. 이 버전은 S3 객체 저장소 API를 내장하고, HTTP/2 모듈을 지원하여 속도를 2배로 향상시킵니다. Bun은 클라우드 네이티브 애플리케이션을 위한 확장성을 목표로 하며, 외부 의존성을 줄입니다.

OpenAI가 GPT-4o를 통해 이미지 생성 기능을 대폭 개선했습니다. 이제 이 모델은 업로드된 이미지를 수정하거나 새로운 이미지를 생성할 수 있으며, 텍스트 생성도 향상되었습니다. 특히, 텍스트 렌더링이 뛰어나고, 사용자 의도를 존중하는 기능이 주목받고 있습니다. 안전성을 위해 AI 생성 이미지에는 C2PA 태그가 포함됩니다.

Neil Vass는 Co-op의 180년 역사를 통해 현대 소프트웨어 개발에 미친 영향을 설명합니다. 그는 Co-op Digital의 발전과 애자일 원칙의 도입, 그리고 다양한 팀에서의 도전 과제를 공유합니다. 협업과 지속적인 개선의 중요성을 강조하며, 변화가 지속되기 위한 커뮤니티 구축의 필요성을 이야기합니다.

Azure가 AI 작업을 위한 서버리스 GPU를 일반 출시하며, NVIDIA A100 및 T4 GPU와 NVIDIA NIM 마이크로서비스를 지원합니다. 이로 인해 GPU 가속 작업의 배포와 관리가 간소화되며, 실시간 모델 추론과 자동 리소스 스케일링이 가능해졌습니다. 사용자는 활성 컴퓨팅 시간에 대해서만 요금이 부과되며, 유연한 컴퓨팅 옵션을 통해 AI 애플리케이션 개발에 집중할 수 있습니다. 이 기능은 비용 효율적이고 확장 가능한 AI 추론 및 컴퓨팅 집약적 작업에 적합합니다.

인터롭 2025의 주요 기능인 앵커 포지셔닝, 뷰 전환 API, 스토리지 접근 API가 연말까지 모든 브라우저에서 안정화될 예정입니다. 특히, 앵커 포지셔닝은 툴팁과 팝오버 관리가 쉬워지고, 뷰 전환 API는 사용자 경험을 향상시킵니다. 이 기능들은 웹 개발을 더욱 간편하게 만들어 줄 것입니다.

OpenAI가 음성 인식과 음성 생성을 위한 새로운 모델을 발표했습니다. 이 모델들은 다양한 환경에서 더 나은 정확성과 유연성을 제공합니다. 특히, gpt-4o-mini-tts 모델은 AI 음성을 맞춤화할 수 있어, 고객 서비스나 스토리텔링에 적합합니다. 개발자들은 이제 더 쉽게 음성 기능을 통합할 수 있습니다.

Amitai Stern은 OpenSearch의 비용 절감 자동 확장 토폴로지를 소개하며, 구조화되지 않은 데이터 시스템의 확장 문제를 다룹니다. 그는 버스트 인덱스와 버스트 클러스터 같은 아키텍처 패턴을 통해 자원 활용을 최적화하고 변동하는 부하를 효과적으로 관리하는 방법을 설명합니다. QCon San Francisco에서 발표된 이 내용은 기술 리더들에게 큰 관심을 끌고 있습니다.

미스트랄 AI가 복합 문서를 디지털화하는 OCR API를 선보였습니다. 이 API는 과학 연구나 역사적 문서를 디지털화하는 데 유용하며, 구글 문서 AI와 Azure OCR보다 뛰어난 성능을 자랑합니다. 다양한 언어와 글꼴을 지원하며, 2000페이지를 1분에 처리할 수 있어요!

안전한 다자간 계산(SMPC)은 개인 정보 보호와 정확성을 보장하며, 신뢰가 제한된 상황에서 여러 당사자가 입력을 공유하지 않고도 함수를 함께 계산할 수 있게 합니다. J.P. Morgan, Google, Apple 등 다양한 산업에서 활용되며, 비밀 투표나 의료 연구 협업에도 사용됩니다. SMPC의 매력적인 점은 비밀 공유와 봉투 트릭을 통해 개인의 입력을 숨기면서도 공동 계산이 가능하다는 것입니다.

마이크로소프트와 NVIDIA의 협력으로 Azure AI Foundry에 NVIDIA NIM과 AgentIQ가 통합되었습니다. 이로 인해 AI 에이전트 개발이 가속화되고, 비용 절감과 성능 향상이 기대됩니다. 특히, NVIDIA NIM은 고성능 AI 추론을 지원하며, AgentIQ는 AI 에이전트의 효율성을 극대화합니다. 이 통합은 의료 분야 등 다양한 산업에서 혁신을 촉진할 것입니다.

GitGuardian의 보고서에 따르면, 공개 GitHub 저장소에서의 비밀 유출이 2024년에 25% 증가했습니다. 특히 일반적인 비밀이 많이 발견되었으며, 이는 하드코딩된 비밀번호와 데이터베이스 연결 문자열을 포함합니다. 개인 저장소가 더 안전하다는 잘못된 인식도 문제로 지적됩니다. GitHub와 GitGuardian은 비밀 유출 방지를 위한 도구를 개발 중입니다.