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Terraform을 위한 행동 주도 개발(BDD) 프레임워크

Terraform 구성을 테스트하기 위해 Python 기반 BDD 프레임워크인 Behave와 결합하여 인프라가 다양한 조건에서 예상대로 동작하는지 확인할 수 있습니다. 이 통합은 문제의 조기 발견과 인프라 코드의 신뢰성을 높이는 데 도움이 됩니다. BehaveTerraform을 함께 사용하면 개발자들이 인프라 배포의 견고함을 보장하는 체계적인 테스팅 접근 방식을 채택할 수 있습니다.

CI/CD에서 고가용성 달성을 위한 관찰 가능성

클라우드 예산이 사상 최고치를 경신할 것으로 예상되면서, CI/CD 파이프라인관찰 가능성은 시스템의 고가용성을 보장하는 데 필수적입니다. 관찰 가능성 도구를 통해 조직은 배포 빈도를 높이고, 위험을 최소화하며, 고가용성 시스템을 구축할 수 있습니다. 이 글은 관찰 가능성의 핵심 개념과 CI/CD에 통합하는 방법을 소개합니다.

T3 스택 vs. T4 스택: 어떤 스타터 키트를 선택해야 할까?

T3 스택과 T4 스택은 웹 개발 프로세스를 가속화하는 스타터 키트입니다. T3는 타입세이프 Next.js 앱 개발에 초점을 맞추고, T4는 리액트 전체 스택 앱 개발에 중점을 둡니다. 두 스택 모두 개발자의 생산성과 앱 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

애자일 역할의 미래: 민첩성의 미래

최근 애자일 역할을 맡은 사람들이 해고되는 소식이 자주 들려오고 있습니다. 이는 기업들이 애자일을 '실행'하는 것에서 애자일 '되기'로의 전환을 모색하거나, 경제적 환경 속에서 비용 절감을 위한 결정을 내리는 경우가 많습니다. 애자일 역할에 있는 분들은 비즈니스에 실질적인 영향을 미치는 방향으로 팀의 효과성을 지속적으로 개선하는 것에 집중해야 합니다. 이러한 변화는 우리 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 깨우침의 기회가 될 수 있습니다.

Docker Swarm 환경에서의 로깅 및 모니터링

Docker Swarm은 컨테이너화된 애플리케이션 관리를 용이하게 하는 인기 있는 기술입니다. 로깅 및 모니터링은 문제 해결, 성능 최적화, 확장성, 보안 등을 위해 중요합니다. 이 글에서는 Docker Swarm 환경에서의 로깅 및 모니터링, 그리고 클러스터를 원활하게 운영하기 위한 최선의 방법과 도구에 대해 알아봅니다.

XML을 관계형 데이터로 변환하는 영리한 방법 공개

오늘날 데이터 주도적인 세계에서, XML을 관계형 데이터로 변환하는 것은 혁신과 의사결정의 핵심입니다. 이 글에서는 XML을 관계형 데이터로 변환하는 영리한 접근법을 탐구하며, 데이터 통합과 분석에 새로운 가능성을 열어줍니다. Flexter와 같은 도구를 활용하여 변환 과정을 간소화하고 데이터 자산의 전체 잠재력을 실현할 수 있습니다.

Python 웹 애플리케이션에서 OAuth 2.0 인증 흐름 테스트하기: 보안 및 준수 보장 가이드

이 가이드에서는 Python과 Flask를 사용하여 OAuth 2.0 인증 서버를 구축하는 방법을 단계별로 설명합니다. 환경 설정부터 클라이언트 등록, 인증 코드 흐름, 액세스 토큰 발급까지의 기본 OAuth 흐름을 다룹니다. 또한, 웹 애플리케이션에서 OAuth 2.0 인증 흐름을 테스트하는 과정을 상세히 설명하여 보안과 기능성을 보장하는 방법을 제시합니다.

문화, 커뮤니티, 창조, 소명

성공적인 직업 탐색에 있어 중요한 것은 회사의 문화, 창조, 커뮤니티, 소명 등에 대한 관심입니다. Patagonia, NFL, Taylor Swift, Crayola와 같은 예시를 통해, 자신이 열정을 느끼는 분야에서 일하는 것의 중요성을 강조합니다. 진정한 관심과 열정은 면접에서도 빛을 발하며, 이는 가짜로 만들 수 없는 소중한 자산입니다.

다양한 인프라 평가에서 얻은 발견들을 풀어내다 (파트 2)

AWS의 서비스 혁신은 비용 절감과 성능 향상을 가능하게 합니다. 예를 들어, gp3는 독립적인 IOPS, 처리량, 볼륨 크기 설정을 통해 유연성을 제공합니다. 또한, AWS Graviton3 프로세서는 이전 세대보다 25% 더 나은 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 인프라의 핵심 요구 사항을 평가하는 것은 AWS 서비스를 아는 것만이 아니라, 시스템의 신뢰성, 보안 사고 대응, 결함 감소 및 운영 우수성 개선에 대해 이해하는 것입니다.

Django 배포 자동화: GitHub Actions와 Heroku와의 CI/CD 통합

이 가이드는 GitHub Actions를 사용하여 Django 애플리케이션에 대한 CI/CD 파이프라인을 설정하는 기본 단계를 설명합니다. 자동 테스트부터 Heroku에 대한 배포까지, 코드베이스가 항상 최신 상태로 유지되도록 보장하는 과정을 거칩니다. 자동화된 테스팅무중단 배포로 개발의 효율성을 높여보세요!

클라우드 네이티브 관찰 가능성의 함정: 프로토콜 정글 가이드

클라우드 네이티브 환경에서 관찰 가능성을 확장하려는 조직이 직면하는 주요 문제 중 하나는 다양한 프로토콜과 표준 사이에서 길을 잃기 쉽다는 것입니다. 이 글에서는 오픈 스탠다드의 중요성과 Prometheus, OpenTelemetry, Fluent Bit와 같은 CNCF 프로젝트를 통해 어떻게 이러한 문제를 해결할 수 있는지를 탐구합니다. 올바른 도구와 접근 방식을 선택함으로써, 우리는 미래 지향적이고 확장 가능한 클라우드 네이티브 관찰 가능성 솔루션을 설계할 수 있습니다.

Apache APISIX를 사용한 API 보안 강화 방법 (2부)

Apache APISIX를 활용해 API 보안을 강화하는 방법 중 데이터 은닉, 암호화, 오류 처리, 보안 헤더, WAF, API 버전 관리 등을 소개합니다. 이러한 방법들은 API 보안을 한층 더 강화하는 데 도움이 됩니다.

Angular의 진화: 웹 개발 환경에서 변화를 받아들이기

Angular는 웹 개발 프레임워크의 세계에서 지속적인 영향을 미치며 진화해왔습니다. Angular 1.0의 출시부터 Angular 16의 새로운 장을 열기까지, 이 글은 Angular가 직면한 도전과 변화하는 기술 환경에서 현 relevancy를 유지하기 위해 적응하는 방법을 탐구합니다. 특히, Angular 16의 signals 도입은 상태 관리에 대한 새로운 접근 방식을 제공하며, Angular 커뮤니티에 새로운 활력을 불어넣고 있습니다.

테스터를 위한 코드 그래프 가이드

현대 소프트웨어의 복잡성이 증가함에 따라, 코드 그래프는 복잡한 코드 로직을 시각적으로 탐색하는 강력한 도구로 부상하고 있습니다. 이 글에서는 코드 그래프가 소프트웨어 테스터들에게 어떻게 효율성과 초점을 향상시키고, 문제를 조기에 발견하는 데 도움을 주며, 문서화와 유지보수를 개선하는지에 대해 탐구합니다. 코드 그래프를 활용하면 테스팅 노력을 높이고, 강력하고 신뢰할 수 있는 소프트웨어 개발로 이어질 수 있습니다.

Postgres 변경 사항에서 실시간 머티리얼라이즈드 뷰 구축하기

Neon의 Postgres 논리 복제 기능 지원을 통해 Apache Kafka와 ksqlDB를 활용하여 실시간으로 데이터베이스 변경 사항을 스트리밍하고 머티리얼라이즈드 뷰를 생성하는 방법을 배울 수 있습니다. 이를 통해 데이터 변경에 반응하여 업데이트되는 머티리얼라이즈드 뷰를 만들 수 있습니다.

IBM Cloud App Configuration을 사용하여 React 애플리케이션에서 기능 플래그 활용하기

현대 애플리케이션 개발에서 개인화된 사용자 경험을 제공하는 것이 중요합니다. 이를 위해 기능 플래그를 도입하여 개발자들이 사용자의 필요와 선호에 따라 애플리케이션을 실시간으로 조정할 수 있게 되었습니다. IBM Cloud App Configuration을 활용하면, React 애플리케이션에 기능 플래그를 쉽게 통합하여 개발 과정에서의 유연성과 제어력을 향상시킬 수 있습니다.

2024년 JS 도구 상자: 번들러와 테스트 프레임워크

JavaScript 생태계는 어느 때보다 커지고 있으며, 번들러테스트 프레임워크는 개발 과정을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. Webpack, EsBuild, Vite, Parcel 2와 같은 인기 있는 번들러들과 MochaJS, Jest, Jasmine, Puppeteer, Selenium, Playwright 등 다양한 테스트 프레임워크를 살펴보며, 프로젝트에 적합한 도구 선택의 중요성을 강조합니다. 이 글은 개발자들이 더 나은 결정을 내리도록 돕기 위해 각 도구의 장단점을 분석합니다.

GenAI의 문을 지키다: AI 진화에서의 보안 도전 과제

인공지능의 혁신, GenAI는 실제 데이터부터 텍스트, 오디오, 이미지, 코드 생성에 이르기까지 새롭고 현실적인 데이터를 만들어낼 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 하지만 이러한 혁신은 데이터 보안과 개인 정보 보호에 대한 중요한 우려를 제기합니다. 이 기사에서는 GenAI의 기술적 측면과 데이터 보안에 미치는 영향, 잠재적 취약점 및 완화 전략에 대해 탐구합니다. 보안 도전 과제책임감 있는 개발을 위한 협력적 노력의 필요성을 강조합니다.

증분 뷰 유지 관리(IVM)란 무엇인가?

증분 뷰 유지 관리(IVM)는 물리적 테이블로 쿼리 결과 세트를 저장하는 물리화 뷰를 최신 상태로 유지하는 방법을 제공합니다. 이는 전체 데이터셋을 다시 계산하는 대신 변경된 부분만 계산하고 적용하여, 복잡한 쿼리나 대규모 데이터셋에 대한 계산 부담을 줄이고 데이터 검색 속도를 높입니다. pg_ivm 확장을 통해 PostgreSQL에서 IVM을 사용할 수 있으며, 이는 물리화 뷰를 실시간 사용 사례에 더 적합하게 만듭니다.

분산 데이터베이스 일관성에 대한 대화: PACELC, CAP 이론, Raft, Paxos

ScyllaDB Summit에서는 분산 데이터베이스 일관성이 지속적으로 중요한 주제였습니다. 특히, PACELC 이론의 창시자인 Dr. Daniel Abadi와 ScyllaDB의 Kostja Osipov가 이에 대해 흥미로운 대화를 나누었습니다. 이들은 CAP 이론PACELC, 그리고 일관성과 지연 사이의 트레이드오프, Paxos와 Raft의 목적과 차이점 등에 대해 논의했습니다. 데이터베이스 일관성에 관심이 있다면, 이 대화는 꼭 확인해야 할 내용입니다!