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Thoughtworks의 데이터 및 AI 부사장인 Danilo Sato는 도메인 주도 설계와 팀 토폴로지 원칙을 사용하여 데이터 제품을 구현하는 것의 중요성을 강조했습니다. 그는 데이터 캡슐화가 개발자 중심으로 이동하는 복잡한 환경에서 효과적이라고 설명했습니다. 또한, 데이터 아키텍처의 진화와 '아키텍트 엘리베이터' 개념에 대해 논의하며, 데이터를 시스템 내외부 및 기업 수준에서 고려하는 것이 중요하다고 말했습니다.

Neon의 스토리지 엔지니어링 리더인 John Spray가 Neon Serverless Postgres를 사례로 들어 상태 유지 클라우드 서비스 설계의 복잡성을 논의했습니다. 데이터 관리, 저장 방법, 다중 지역 배포의 비용과 성능 균형, 그리고 Kubernetes를 사용한 상태 유지 서비스의 고려 사항에 대해 설명했습니다.

생성적 AI가 사기와 위험 관리를 혁신할 수 있는 비전에 대해 Neha Narkhede가 논의했습니다. 이 기술은 사기 탐지 방법의 한계를 극복하고, 연간 5조 달러가 넘는 글로벌 손실을 줄이는 데 기여할 수 있습니다. 생성적 AI는 새로운 사기 패턴에 지속적으로 적응하고, 데이터 증강을 통해 훈련 데이터셋을 풍부하게 하며, 사용자 행동을 이해함으로써 이상 징후를 개선합니다.

Trainline은 연간 £5 billion의 티켓 판매를 담당하며, 최대 350회/초의 검색 요청과 380만 개의 독특한 노선을 처리합니다. 이 회사는 API 통합과 출발 직전 티켓 구매로 인한 수요 급증을 주요 도전 과제로 극복하고자 기술과 제품을 더욱 효과적으로 조화시키기 위해 조직 구조를 발전시켰습니다.

Elastic이 .NET용 OpenTelemetry SDK의 알파 버전을 발표했습니다. 이 배포판은 트레이싱, 메트릭, 로그 수집을 사전 구성하고 OTLP 익스포터를 기본적으로 활성화합니다. 개발자는 Elastic OpenTelemetry NuGet 패키지를 참조하기만 하면 되며, ASP.NET Core를 위한 추가 구성도 지원합니다. 현재는 알파 버전으로, 아직 생산 환경에는 권장되지 않습니다.

2024년 보안 상태에 대한 웨비나에서 Laura Bell은 개발자 경험을 개선하고 보안 프로세스 및 도구에 집중할 것을 강조했습니다. 또한, 보안 팀은 개발 팀의 엔지니어링 생산성을 우선시하고, 레거시 시스템의 보안도 지원해야 한다고 주장했습니다. 이는 인터넷을 운영하는 데 중요합니다.

트레이시 배넌은 QCon 런던에서 기조연설을 통해 차세대 AI가 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC)를 향상시킬 수 있으나, 현재는 '코드 완성' 단계에 불과하다고 강조했습니다. 그녀는 AI가 보안 문제를 일으킬 수 있으므로, AI를 도입하기 전에 SDLC를 개선하고, 사이버보안을 최우선으로 고려할 것을 촉구했습니다.

프레드 헤버트는 신뢰성과 복원력 엔지니어링을 다루는 팀의 접근 방식과 패턴에 대해 논의합니다. 그는 조직의 동태를 이해하고, 피드백 루프를 강화하는 것의 중요성을 강조하여 복잡성을 효과적으로 관리할 수 있는 방법을 제시합니다.

구글 연구팀이 인포그래픽과 사용자 인터페이스를 이해하기 위한 다중 모달 AI 모델인 ScreenAI를 개발했습니다. 이 모델은 PaLI 아키텍처를 기반으로 하며, 여러 벤치마크에서 최고의 성능을 달성했습니다. ScreenAI는 웹을 크롤링하고 앱과 자동으로 상호작용하여 생성된 스크린샷 데이터셋에서 사전 훈련되었습니다.

Google은 Google Cloud의 Apigee API 관리 솔루션에서 쉐도우 API 탐지 기능을 미리보기로 발표했습니다. 이 기능은 보안 취약점을 줄이고 규제 준수 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. AWS와 Azure와 같은 다른 클라우드 제공업체들도 비슷한 기능을 제공합니다.

최근 자바 관련 소식으로, JDK 23의 새로운 기능과 버그 수정이 포함된 빌드 18이 출시되었습니다. Spring Framework는 새로운 기능과 버그 수정을 포함한 여러 버전을 발표했습니다. 또한, Payara Platform과 Open Liberty 등 다양한 자바 플랫폼과 라이브러리가 업데이트되었습니다. 새로운 비영리 단체 Commonhaus 재단이 소개되었고, Devnexus 2024 컨퍼런스가 개최되었습니다.

클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF)은 CloudEvents가 졸업했다고 발표했습니다. CloudEvents는 플랫폼, 서비스, 시스템 간의 상호 운용성을 보장하기 위해 이벤트 메타데이터를 표준화된 방식으로 노출하는 사양입니다. 이는 IT 업계에서 유일하게 모든 주요 메시징 프로토콜과 인코딩에 바인딩되어 있습니다.

LinkedIn은 '알 수도 있는 사람'과 같은 다양한 AI/ML 기능을 제공하며, 이는 회사의 AI/ML 플랫폼에 의해 구동됩니다. 이 플랫폼은 데이터 과학자와 엔지니어의 생산성 향상에 중점을 두고 있으며, Frame, FedEx, King Kong, Model Cloud 등의 기술을 사용합니다. 또한, VeniceDB는 AI/ML 사용 사례를 지원하기 위해 특별히 개발된 온라인 저장소 플랫폼입니다.

아디다스는 GitOps 원칙을 적용하여 전 세계 인프라의 효율성과 유연성을 향상시켰습니다. 이들은 글로벌 설정, 환경별 구성, 지역별 요구사항, 클러스터별 설정을 포함하는 계층적 구조로 전환하였습니다. 이로 인해 플랫폼 관리가 간소화되고, 안정성을 위한 알림 시스템이 마련되었으며, 배포 전 구성 변경 사항을 미리 볼 수 있게 되었습니다.

AWS가 최근 AWS 배치에서 멀티-컨테이너 작업을 지원한다고 발표했습니다. 이 새로운 기능은 자율 주행 차량과 로봇과 같은 복잡한 시스템 테스트를 위한 대규모 시뮬레이션을 간소화합니다. 개발 시간을 단축하고, 여러 팀의 작업 통합을 위한 맞춤형 도구의 필요성을 제거합니다.

RB 글로벌의 란비르 차울라 부사장은 회사를 수동적 시스템에서 현대적 이벤트 기반 아키텍처로 전환한 여정을 공유했습니다. 이 변화는 내부 작업의 간소화와 함께 판매자와 구매자에 대한 배려를 유지하는 것을 목표로 했습니다. 이제 그들의 엔지니어링 조직은 RB 글로벌의 경쟁 우위로 간주됩니다.

Lyft는 iOS의 Live Activities 기능을 활용하여 실시간 업데이트와 앱을 열지 않고도 작업을 수행할 수 있는 동적 콘텐츠를 추가했습니다. 이 기능은 사용자 경험을 향상시키는 데 성공적이었으며, 기술적 복잡성에도 불구하고 많은 도전을 극복했습니다.

QCon 런던에서 아도라 노워도는 다중 클라우드를 애플리케이션 아키텍처와 배포 과정에 통합하는 복잡성에 대해 설명했습니다. 그녀는 성공적인 통합을 위한 '4P 접근법'을 제시하며, 보안 도전과 이를 극복하기 위한 전략도 공유했습니다. 이는 다중 클라우드 환경에서의 효율적인 작업을 위한 중요한 지침을 제공합니다.

개발자 경험을 개선하기 위해 인지 과학을 활용하는 방법에 대한 팟캐스트 요약입니다. 조직은 인지 피로와 컨텍스트 전환의 영향을 이해하고, 이를 기반으로 개발자의 생산성을 높이기 위한 투자를 해야 합니다. 이러한 투자는 비즈니스에 상당한 이점을 가져다 줄 수 있습니다.

야오 유에는 트위터에서 프로젝트를 확장하면서 효과적인 성능 엔지니어링에 대한 주요 교훈을 요약했습니다. 성능 엔지니어링은 하드웨어 개선이 느려지고 소프트웨어 복잡성이 증가함에 따라 더욱 중요해지고 있습니다. 이 발표에서는 데이터 기반 접근 방식과 조직 내 다른 팀들이 성능 데이터를 활용할 수 있도록 지원하는 플랫폼의 역할에 대해 강조했습니다.