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기술 리더들은 조직의 핵심 가치, 미션, 비전을 전달하고, 팀의 자율성을 지원하며, 다양성과 포용성을 증진시키는 방법을 공유합니다. 또한, 지식 공유를 통해 혁신과 효율성을 높이는 것이 중요하다고 강조합니다. 이 글은 효과적인 지원과 조정을 통해 자율적인 소프트웨어 팀을 어떻게 이끌어갈지에 대한 통찰력을 제공합니다.

QCon 런던 2024에서는 AI의 부상, 클라우드 관련 주제, 소프트웨어 아키텍처의 사회기술적 측면, 그리고 환경에 미치는 영향 등 다양한 주제가 다뤄졌습니다. 특히 AI의 민주화, 개발자 경험 개선, 그리고 대규모 AI/ML 플랫폼 구축에 대한 교훈이 주목받았습니다.

QCon 런던 2024에서 Flutter의 Andy Burgin이 개발자 경험(DevEx)을 운영 철학으로 채택하는 것에 대해 발표했습니다. Flutter는 2016년부터 배포를 간소화하기 위한 플랫폼을 구축하기 시작했으며, 이는 DevEx 여정의 기반이 되었습니다. 발표에서는 DevEx의 성공적인 실행을 위해 진정한 참여, 반복적 개선, 그리고 적응성이 필수적임을 강조했습니다.

머신러닝 시스템을 구축할 때는 데이터 관리, 모델 훈련 및 평가, 생산성 유지 등 다양한 도전이 따릅니다. 하지만 중요한 것은 단순히 도구가 아니라, 시스템을 구축하고 유지하는 문화와 관행에 초점을 맞추는 것입니다. 특정 문제를 정확히 진단하고 적절한 해결책을 도입하는 것이 중요합니다.

AWS 람다의 콜드 스타트는 종종 잘못 이해되어 여러 오해가 존재합니다. 이에 대한 올바른 이해와 관리는 서버리스 애플리케이션 최적화에 핵심적입니다. AWS는 SnapStart, Provisioned Concurrency 등을 통해 이를 효과적으로 관리할 수 있는 전략을 제공합니다.

Jules Damji가 대규모 AI/ML/LLM 워크로드를 확장하기 위한 현대 인프라와 컴퓨팅 스택에 대해 설명합니다. 그는 기존 스택의 주요 도전 과제를 지적하고, 이를 해결하기 위해 Ray라는 분산 프레임워크를 제시합니다. Ray Data와 Ray Train을 활용한 대규모 언어 모델의 분산 튜닝 방법도 소개합니다.

GitHub이 보안과 회복력을 강화하기 위해 두 가지 새로운 기능을 출시했습니다: Dependabot을 GitHub Actions 워크플로우로 활성화하고, Artifact Attestations을 도입하여 빌드 아티팩트의 출처를 간소화합니다. 이러한 변화는 소프트웨어 공급망의 보안과 투명성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

메타 AI가 오픈 소스 대형 언어 모델(LLM)인 '라마 3'을 출시했습니다. 이 모델은 기존 모델보다 향상된 토크나이저와 효율적인 그룹화된 쿼리 주의 기능을 갖추고 있으며, 코딩 및 추론 작업 성능을 개선하기 위해 최신 학습 방법을 사용했습니다. 또한, 메타는 '코드 실드'와 같은 새로운 안전 도구도 함께 발표했습니다.

Microsoft의 Azure Monitor는 텔레메트리 데이터를 수집, 시각화 및 분석하는 클라우드 모니터링 서비스입니다. 최근에는 Azure Monitor edge 파이프라인을 통해 데이터를 클라우드로 보내기 전에 수집 및 라우팅할 수 있는 기능을 추가했습니다. 이 파이프라인은 ETL 프로세스처럼 작동하여 다양한 소스에서 데이터를 효율적으로 수집할 수 있습니다.

웹어셈블리(WebAssembly, Wasm)는 브라우저를 넘어 클라우드, 엣지, 임베디드 환경에서도 사용되고 있습니다. 웹어셈블리 컴포넌트 모델(WCM)을 통해 다양한 언어로 작성된 라이브러리가 원활하게 상호 작용할 수 있으며, 이는 진정한 다중 언어 프로그래밍을 가능하게 합니다.

JobRunr 7.0은 JDK 21을 실행하는 애플리케이션을 위해 기본적으로 활성화된 가상 스레드를 지원합니다. 이는 특히 I/O 바운드 작업에서 전통적인 스레드보다 향상된 동시성과 감소된 오버헤드를 제공합니다. 또한, 데이터베이스 성능을 개선하기 위한 시간 기반 UUIDs 도입과 개발 및 테스트 중 빠른 작업 처리를 위한 InMemoryStorageProvider의 향상이 포함되어 있습니다.

Podman 5는 맥과 윈도우에서 podman machine 명령어를 완전히 재작성하여 하이퍼바이저 지원을 개선했습니다. 이제 맥에서는 QEMU 대신 Apple Hypervisor를 사용하여 안정성과 부팅 시간, 파일 공유 성능이 향상되었습니다. 또한, Pasta를 기본 무근접 네트워킹 백엔드로 채택하여 성능을 높였습니다.

소피아 프레이터가 오브젝트 지향 UX (OOUX)에 대해 설명합니다. 이 방법은 시스템 내의 객체와 관계를 식별하고, 디자이너와 제품 소유자, 엔지니어, 건축가 간의 소통과 협업을 개선합니다. ORCA 프로세스를 통해 객체, 관계, 행동 호출, 속성을 정의하며, 이는 소프트웨어 개발의 효율성을 높입니다.

CSS 프레임워크는 초기에는 속도와 일관성을 제공하지만, 애플리케이션의 코드베이스가 성숙해짐에 따라 유지 관리가 점점 더 어려워집니다. 커스텀 CSS를 작성하는 것이 프레임워크 사용보다 유지 관리가 용이하며, 현대 CSS는 변수, 범위, 중첩 등의 기능을 제공하여 프레임워크 없이도 유지 관리 가능한 스타일을 작성할 수 있습니다.

Devoxx Genie IntelliJ 플러그인은 로컬 및 클라우드 기반의 대규모 언어 모델(LLM)에 접근하여 유닛 테스트 생성, 코드 설명, 리뷰 및 개선을 돕습니다. 이 플러그인은 다양한 LLM 제공업체를 지원하며, 'LLM 환각' 문제를 해결하기 위한 RAG Genie 프로토타입도 소개되었습니다.

Infinispan 15.0.0 버전이 Redis 클라이언트와의 상호작용을 가능하게 하는 RESP 엔드포인트를 포함하여 출시되었습니다. 이 버전은 클러스터 간 통신 최적화, 트레이싱 시스템 강화, 서버 관리 콘솔 개선 등을 특징으로 하며, 최소 JDK 17이 필요합니다. 또한, BigDecimal과 BigInteger 지원이 추가되었습니다.

최근 자바 생태계의 주요 업데이트를 살펴보면, OpenJDK JEPs에서는 여러 JEP가 JDK 23을 목표로 하고 있으며, 스프링 프레임워크와 쿼커스 등 다양한 프로젝트들이 새로운 버전을 발표했습니다. 또한, 하이버네이트와 JHipster의 새로운 알파 버전도 출시되었습니다.

컨플루언트는 실시간 데이터 처리와 고품질 데이터 스트림 생성을 위한 아파치 플링크용 컨플루언트 클라우드의 정식 버전을 출시했습니다. 이 서비스는 서버리스 제공, 탄력적 자동 확장, 자동 업데이트 등을 특징으로 하며, AI 모델 추론 기능을 통해 AI 및 ML 애플리케이션 개발을 가속화합니다.

최근 출시된 Node.js 22는 자바스크립트 네이티브 모듈(ESM)과 웹 API와의 호환성을 강화했습니다. 이 버전은 V8 자바스크립트 엔진을 12.4 버전으로 업데이트하고, 스트림 성능을 향상시켰으며, 브라우저 호환 WebSocket 클라이언트 API를 실험적으로 지원합니다. 이러한 변화는 Node.js의 성능 개선에 기여할 것입니다.

소프트웨어 엔지니어 Maciej Pocwierz는 빈 S3 버킷이 하루에 거의 1억 번의 PUT 요청을 유발하여 $1,300의 청구서를 받게 될 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이 문제는 오픈 소스 도구의 기본 설정 때문에 발생했으며, 추가 보안을 위해 버킷 이름에 무작위 접미사를 추가하고, 요청 시 AWS 지역을 명시하는 것이 중요하다는 교훈을 남겼습니다.