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새로운 안드로이드 15 업데이트는 보안, 생산성 향상 및 앱 접근성 강화에 중점을 두고 있습니다. 특히, 앱이 기본적으로 화면 가장자리까지 표시되고, 탭하여 결제하는 기능이 더욱 원활해졌으며, 새로운 텍스트 정렬 기능도 지원합니다. 베타 버전은 2024년 4월 11일에 출시되었으며, 최종 버전은 8월에 출시될 예정입니다.

메타가 OpenAI, Mistral, Anthropic, 그리고 Elon Musk의 xAI와 경쟁하기 위해 새로운 세대의 오픈 소스 대형 언어 모델인 라마 3을 출시했습니다. 이 모델들은 업계 벤치마크에서 최고의 성능을 자랑하며, 추론, 코드 생성, 지시 사항 따르기 등의 능력이 향상되었습니다.

아시아 태평양 지역의 기업들이 클라우드 비용을 낭비하고 있으며, 87%의 기업이 지난 2년 동안 예산을 초과했다고 합니다. 클라우드 작업량은 향후 2년간 크게 증가할 것으로 예상되지만, 비용 관리 도구는 충분한 절감 효과를 내지 못하고 있습니다. 이에 따라, 기업들은 클라우드 아키텍처와 통합 개선에 집중해야 할 필요가 있습니다.

ASP.NET Core 8에서는 경량 API를 구축하기 위한 새로운 미니멀 API 기능이 도입되었습니다. 이 기능들은 폼에서의 파라미터 바인딩, 안티포지 토큰 지원, 그리고 시작 시간 개선을 위한 Native AOT 컴파일을 포함합니다. 또한, ASP.NET Core 9에서의 추가 개선 사항도 언급되어 있습니다.

자바 커뮤니티에서는 모듈 전체를 한 번에 임포트할 수 있게 하는 제안이 나왔습니다. 이는 개발자들이 모듈러 라이브러리를 더 쉽게 재사용하고 필요한 API에 접근할 수 있게 해, 프로그래밍의 효율성을 높일 것으로 기대됩니다.

AWS는 대량의 데이터를 클라우드로 이전하는 데 도움을 주던 스노모빌 서비스를 2016년에 출시한 이후 최근 종료했습니다. 기술의 빠른 발전과 온라인 데이터 전송 선호로 인해 더 효율적이고 경제적인 대안이 등장했기 때문입니다. AWS는 이제 DataSync, Direct Connect, Snowball Edge, Snowcone 등 다른 옵션을 제공합니다.

마이크로소프트는 대규모 모노레포와 분산 팀을 지원하기 위해 'Scalar'라는 Git 포크를 개발했습니다. Scalar는 필요한 파일만 다운로드하는 가상 파일 시스템인 GVFS를 기반으로 하며, 대용량 리포지토리 관리를 위한 다양한 최적화 기능을 제공합니다.

마이크로소프트는 Windows와 같은 거대한 모노레포를 관리하기 위해 Git을 확장하는 도구를 개발했습니다. 이 회사는 필요할 때만 파일을 다운로드하는 Git Virtual File System(GVFS)과, 캐싱 및 백그라운드 작업을 관리하는 .NET 명령줄 도구인 Scalar를 만들었습니다. 이러한 도구들은 Git의 한계를 극복하고 거대한 코드베이스를 효율적으로 관리할 수 있게 해줍니다.

Datadog의 '2024 DevSecOps 현황' 보고서에 따르면, 자바 서비스가 타사 라이브러리로 인해 도입된 중대하거나 심각한 취약점에 가장 취약한 것으로 나타났습니다. 이는 분석된 언어 중 가장 높은 비율입니다. 보고서는 또한 현대 DevOps 관행이 강력한 보안 조치와 함께 이루어져야 함을 강조합니다.

오픈 소스 프로젝트에 코드를 기여하는 과정을 '업스트리밍'이라고 합니다. 이는 코드의 품질을 높이고, 개발을 더 쉽게 하며, 유지 관리 부담을 줄이고, 프로젝트의 지속 가능성을 높이는 데 도움이 됩니다. '업스트림 퍼스트' 정신을 채택하면 이러한 혜택을 누릴 수 있습니다.

OpenAI의 어시스턴트 API가 새로운 업데이트를 통해 파일 검색, 벡터 저장소 확장 및 새로운 도구 선택 매개변수를 추가하여 더 빠르고 효율적인 AI 어시스턴트 구축을 지원합니다. 이 업데이트로 개발자들은 더욱 유연한 모델 조정과 애플리케이션 구축이 가능해졌습니다.

LF AI & Data Foundation과 여러 기술 회사들이 협력하여 기업용 AI 오픈 플랫폼(OPEA)을 출시했습니다. 이 플랫폼은 유연하고 확장 가능한 GenAI 시스템을 개발하는 것을 목표로 하며, 인텔, VMWare, 레드햇 등 주요 기술 회사들이 지원하고 있습니다. OPEA는 AI 혁신의 최전선에 서게 될 것입니다.

Streamlit은 HTML, JavaScript, CSS를 몰라도 웹 기반 파이썬 데이터 앱을 만들 수 있는 파이썬 라이브러리입니다. 이 도구는 선언적 스타일로 작성되며, 데이터 프레임, 차트, 지도 등의 인터랙티브 컴포넌트를 제공합니다. 또한, Docker나 클라우드 서비스를 통해 쉽게 배포할 수 있습니다.

ECMAScript 2024에서는 Promise.withResolvers, Object.groupBy & Map.groupBy, Atomics.waitAsync, 그리고 String.isWellFormed & String.toWellFormed 같은 흥미로운 새 기능들을 선보입니다. 이 기능들은 프로그래밍을 더 편리하고 효율적으로 만들어 줄 것입니다.

SAS Viya는 신뢰할 수 있는 AI를 위한 특징들을 통합하고 있습니다. 이는 편향 감지, 설명 가능성, 결정 감사 가능성 등을 포함합니다. 또한, SAS는 데이터 윤리 실천을 설립하여 인간 중심의 공정한 AI 촉진을 목표로 하고 있습니다. 신뢰성 있는 AI를 달성하기 위해서는 산업, 정부, 학계, 대중 간의 협력이 필수적입니다.

Java의 G1 가비지 수집기에 제안된 변경사항이 메모리 및 처리 오버헤드를 줄이고, C2 최적화 JIT 컴파일러의 실행 속도를 높여 클라우드 배포에 유리하게 작용할 것으로 보입니다. 이는 클라우드 기반 Java 배포의 증가로 인해 JVM의 전반적인 오버헤드 감소에 대한 중요성이 커지고 있기 때문입니다.

최근 설문에 따르면 개발자 83%가 데브옵스 관련 활동에 참여하고 있습니다. 그러나 경험이 적은 개발자들은 데브옵스 실천과 기술을 덜 채택하며, 이는 DORA 지표에 따른 배포 성능 저하와 관련이 있습니다. 소스 관리와 이슈 추적이 가장 널리 사용되는 기술입니다.

Qdrant 하이브리드 클라우드는 오픈소스 벡터 유사성 검색 엔진과 Rust로 작성된 벡터 데이터베이스를 기반으로 합니다. 이 서비스는 다양한 클라우드 플랫폼과 개인 인프라에서 쿠버네티스 지원으로 운영될 수 있으며, 관리형 클라우드 서비스의 이점을 유지하면서 환경 선택에 따라 벡터 데이터베이스를 배포할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스는 생성적 AI 애플리케이션 구축에 필수적인 요소로 부상하고 있습니다.

현대 소프트웨어 애플리케이션은 API, 마이크로서비스, 클라우드 서비스의 복잡한 네트워크에 의존하고 있습니다. 기존의 네트워킹 기술로는 이러한 도전을 효과적으로 다루기 어렵습니다. CAKES는 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 오픈소스 애플리케이션 네트워킹 스택으로, 보다 나은 API, 네트워킹, 보안, 그리고 규정 준수를 지원합니다.

클라우드 플랫폼에서 대규모 언어 모델(LLM)을 효과적으로 배포하는 데는 잘 알려지지 않은 비밀이 있습니다. 비용 효율성과 확장성 관리, 데이터 개인 정보 보호, 그리고 상태 유지 모델 처리가 중요합니다. 이러한 요소들을 잘 관리하면 비용이 많이 드는 실수를 피할 수 있습니다.