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RSAC 2024에서 주목받은 7개의 애플리케이션 보안 스타트업을 소개합니다. 이 스타트업들은 DevSecOps, 소프트웨어 공급망 보안, 소프트웨어 개발 생명 주기 보안에 중점을 두고 있습니다. AppSentinels의 AI 기반 API 보안, Endor Labs의 개발자 워크플로우 최적화, Lineaje의 종속성 트리 분석, Myrror Security의 바이너리 코드 비교, Scribe Security의 증명 기반 기술, Seal Security의 오픈 소스 취약점 패치, Tromzo의 취약점 우선순위화 등 다양한 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 이 스타트업들은 애플리케이션 보안의 주요 과제를 해결하며 주목받고 있습니다.

생성적 AI 개발은 전통적인 머신러닝과 매우 다릅니다. 주요 단계로는 모델 선택, 프롬프트 엔지니어링, 하이퍼파라미터 튜닝, 검색-증강 생성, 에이전트 사용, 모델 파인 튜닝, 그리고 지속적인 모델 사전 훈련이 포함됩니다. 이 과정은 모델을 처음부터 훈련시키기보다는 프롬프트와 하이퍼파라미터를 반복적으로 조정하는 데 초점을 맞춥니다.

그라파나는 토르켈 외데고르가 이베이 스웨덴에서 플랫폼 엔지니어로 일하며 쿠버네티스 시스템의 상태를 시각화하는 데 어려움을 겪으면서 만들어졌습니다. 이제 그라파나는 과학 연구에서 탄소 발자국 추적부터 벌집 활동 시각화까지 다양한 용도로 사용되는 인기 있는 오픈 소스 프로젝트가 되었습니다.

AI 코딩 도구는 평균 개발자가 더 많은 코드를 생성하는 데 도움을 줄 수 있지만, 그 코드가 항상 사용 가능한 것은 아닙니다. 경험 많은 개발자는 AI의 출력이 결함이 있는지를 인식할 필요가 있습니다. AI는 유용한 도구이지만, 그 한계를 아는 것이 중요합니다.

레드햇이 라이트스피드 인공지능 기술을 레드햇 오픈시프트와 레드햇 엔터프라이즈 리눅스(RHEL)에 적용합니다. 이 기술은 애플리케이션 배포 및 확장을 간소화하고, 리눅스 환경의 유지보수를 용이하게 할 것입니다. 또한, 사용자 맞춤 모델 조정과 대시보드를 통한 데이터 확인이 가능해집니다.

ASP.NET Core에서 Dapper와 SQLite를 사용하는 방법에 대한 실용적인 가이드입니다. SQLite는 개발 및 테스트에 이상적인 경량 데이터베이스 엔진이며, Dapper는 데이터 접근을 단순화하면서도 높은 성능을 보장합니다. 이 조합을 통해 효율적인 데이터베이스 구동 애플리케이션 개발이 가능합니다.

클라우드 시장에서 AWS, Microsoft, Google이 전체의 67%를 차지하지만, Huawei, Snowflake, MongoDB, Oracle 같은 2차 클라우드 제공업체들이 성장하고 있습니다. 또한, AI 시장을 위한 특수 서비스를 제공하는 소규모 '마이크로클라우드'도 등장하고 있습니다. 이러한 변화는 가격, 성능, 데이터 규제 준수에서 이점을 제공할 수 있는 맞춤형 클라우드 서비스에 대한 수요가 증가하고 있음을 반영합니다.

Python 3.13 버전에서는 실험적 JIT 컴파일러가 도입되어 실행 시간에 기계 코드를 생성하며, GIL을 제거한 'free-threaded' 빌드로 진정한 스레드 병렬 실행이 가능해졌습니다. 또한, Python REPL의 사용성이 향상되었고, 오류 메시지와 타입 힌팅 시스템이 개선되었습니다. 이외에도 사용되지 않는 모듈들이 정리되었습니다.

OpenAI가 ChatGPT 및 OpenAI API를 포함한 생성 AI 모델의 원하는 행동을 형성하기 위한 '모델 사양' 문서를 소개했습니다. 이 문서는 개발자와 사용자를 돕고, 인류에게 이익을 주며, OpenAI의 이미지를 긍정적으로 반영하는 것을 목표로 합니다. 또한, 법을 준수하고, 창작자를 존중하는 등의 규칙을 설정하였습니다.

GitHub이 소프트웨어 공급망 보안을 강화하기 위해 Artifact Attestations 기능을 도입했습니다. 이 기능은 Sigstore 기반의 소프트웨어 서명 및 검증 기능으로, GitHub Actions 워크플로에서 생성된 소프트웨어 빌드의 무결성을 보호합니다. 이를 통해 소프트웨어 아티팩트와 생성 과정을 연결하는 '변조 방지, 위조 불가능한 문서'를 만들 수 있습니다.

Azure AI 콘텐츠 안전은 악의적인 프롬프트로부터 사용자와 애플리케이션을 보호하고, LLM의 출력이 데이터에 근거하도록 지원합니다. 이 도구는 안전한 프롬프트 작성을 위한 가이드와 위험 모니터링을 제공하여 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 돕습니다.

장고는 여전히 74%의 개발자에게 선호되는 프레임워크이지만, 작년 대비 감소하며 다른 프레임워크에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 또한, API 개발에 더 많은 초점을 맞추고 있는 추세입니다. 새롭고 간단한 프레임워크 및 Tailwind CSS의 인기가 높아지고 있으며, GitHub Actions는 CI 도구로 가장 많이 사용됩니다.

Red Hat이 Podman AI Lab을 공개했습니다. 이는 개발자가 컨테이너 내에서 생성적 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 돕는 Podman Desktop 그래픽 인터페이스의 확장판입니다. 레시피 카탈로그와 플레이그라운드 환경을 제공하여 개발자가 챗봇, 텍스트 요약기 등을 쉽게 시작할 수 있습니다.

Istio는 Kubernetes 네트워크에서 마이크로서비스 간 데이터 공유를 관리하는 오픈 소스 서비스 메시 플랫폼입니다. 데이터 플레인과 컨트롤 플레인을 제공하여 네트워크 트래픽을 관리하고, 서비스 발견, 정책, 보안, 관찰 가능성을 처리합니다. Istio의 주요 이점으로는 복잡한 서비스 메시 관리를 추상화하고, 비파괴적 구성 변경을 가능하게 하며, 자세한 관찰 가능성을 제공하는 것입니다.

Visual Studio와 Visual Studio Code 선택은 작업 스타일과 필요한 언어 지원 및 기능에 따라 달라질 수 있습니다. Visual Studio Code는 다양한 프로그래밍 언어를 지원하는 확장 기능을 통해 Windows, macOS, Linux에서 실행되는 경량이면서 강력한 코드 편집기입니다. 반면, Visual Studio는 소프트웨어 개발, 디버깅, 테스트, 협업 및 배포를 위한 다양한 도구를 제공하는 Microsoft의 주력 IDE입니다. 개인의 선호도, 프로젝트 기간, 테스트 주도 개발 필요성, 협업 요구 사항 등이 선택에 영향을 미칠 수 있습니다.

이 글은 자주 찾는 7가지 자바스크립트 언어 요소에 대해 자세히 설명합니다. 배열, 반복문, 함수형 루프 등 기본적인 빌딩 블록을 이해하는 것은 초보자와 경험 많은 개발자 모두에게 필수적입니다. 코드 예시를 통해 각 요소의 사용법과 기능을 쉽게 이해할 수 있습니다.

레드햇이 새로운 RHEL AI를 출시했습니다. 이 플랫폼은 사용자가 생성적 AI 모델을 보다 원활하게 개발하고 배포할 수 있도록 설계되었습니다. IBM의 Granite 대형 언어 모델과 InstructLab의 모델 조정 도구가 포함되어 있으며, 하이브리드 클라우드 전반에 걸쳐 개별 서버 배포를 지원합니다.

Deno 1.43 버전에서는 언어 서버의 성능 개선이 이루어졌습니다. 이제 대형 프로젝트에서의 자동완성 기능이 6-8초에서 1초 미만으로 줄어들었으며, 메모리 소비도 감소했습니다. 또한, JSX 변환 개선, Node.js 및 NPM과의 호환성 향상 등 다양한 업데이트가 포함되어 있습니다.

오라클이 개발자들의 효율을 높이기 위해 AI 기반 코딩 보조 도구인 'Oracle Code Assist'를 출시했습니다. 이 도구는 Java, SQL, OCI 등을 최적화하여 다양한 프로그래밍 언어의 코드 작성, 업그레이드, 리팩토링을 지원합니다. 또한, 코드 생성, 주석 처리, API 문서화 등 다양한 기능을 통해 개발 속도를 향상시킬 것입니다.

마이크로소프트가 구글의 제미니와 OpenAI의 GPT-4에 대항하기 위해 MAI-1이라는 코드명의 새로운 대규모 언어 모델을 개발 중입니다. 이 모델은 5000억 개의 파라미터를 가지며, 머스타파 술레이만이 이끌고 있습니다. 이번 개발은 흥미로운 AI 경쟁의 새로운 장을 예고합니다.