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테스트 계획과 테스트 케이스의 주요 차이점

테스트 계획과 테스트 케이스는 소프트웨어 테스팅의 중요한 요소입니다. 테스트 계획은 프로젝트 목표, 전략, 일정 등을 포함한 포괄적 문서이며, 테스트 케이스는 특정 기능을 검증하기 위한 구체적인 행동들로 구성됩니다. 이 둘을 이해하는 것은 효과적인 소프트웨어 개발과 테스팅 과정에 필수적입니다.

내 프로젝트에 Supabase를 BaaS로 선택한 이유

Supabase는 독립 개발자와 스타트업에 이상적인 서버리스 애플리케이션 개발 플랫폼입니다. 백엔드 복잡성을 관리하면서 프론트엔드에 집중할 수 있게 해주며, PostgreSQL 지원, 실시간 데이터베이스 업데이트, 서버리스 함수 등의 장점을 제공합니다.

CI/CD 파이프라인 구축: 단계별 가이드

CI/CD(지속적 통합 및 지속적 제공)는 소프트웨어를 자주신뢰성 있게 전달하기 위한 관행과 도구를 포함합니다. 이 가이드는 Jenkins, GitLab 등의 도구 사용법과 함께 DevOps와의 연계성, 애플리케이션 보안 통합 방법 등을 자세히 설명합니다. CI/CD는 버그 감지를 조기에 돕고, 비용을 절감하는 등 다양한 이점을 제공합니다.

Apache Doris 실행 엔진의 진화: 업계 선도적 쿼리 속도 달성하기

Apache Doris의 실행 엔진은 데이터 읽기, 필터링, 정렬, 집계 등을 담당하는 데이터베이스 관리 시스템의 핵심 구성 요소입니다. 볼케이노 모델에서 파이프라인 실행 엔진, 그리고 최신의 PipelineX로의 발전을 통해 쿼리 성능을 획기적으로 향상시켰습니다.

Datadobi StorageMAP 7.0으로 무질서한 비정형 데이터 정복하기

Datadobi StorageMAP 7.0은 비정형 데이터 관리를 단순화하고, 인프라 최적화, AI 데이터 피드, 데이터 복원력 및 운영 탁월성을 가능하게 합니다. 새로운 탐색 및 분석 모듈을 통해 데이터의 가시성을 제공하며, 사용자 정의 대시보드로 데이터 중심의 스토리텔링이 가능합니다.

NVIDIA DGX 시스템을 위한 인피니밴드 대역폭 최적화: 소프트웨어 RAID 솔루션 사용

Xinnor와 DELTA Computer Products가 협력하여 AI 및 HPC 작업을 위한 고성능 저장 솔루션을 구축했습니다. 이 솔루션은 NVMe 드라이브, 소프트웨어 RAID, 그리고 400Gbit 인피니밴드를 사용하여 최대 139 GB/s의 순차 읽기 성능을 달성했습니다. 이는 400Gbit 인피니밴드 네트워크 대역폭을 포화시킬 수 있으며, 드라이브 실패에도 성능이 영향을 받지 않습니다.

FortiGate 방화벽에서 PSK를 사용한 IPsec VPN 사이트 간 연결 문제 해결 가이드

FortiGate 방화벽에서 PSK를 사용한 IPsec VPN 사이트 간 연결 문제를 해결하기 위한 체계적인 접근 방법을 제공합니다. VPN 구성 검증, 보안 연결 확인, 네트워크 연결성 테스트, IPsec 및 디버그 로그 검토 등을 포함하여 일반적인 문제들을 진단하고 해결할 수 있습니다.

GitHub 페이지에 대한 간단한 안내

GitHub 페이지 배포는 두 가지 방법으로 가능합니다: 브랜치에서 직접 배포하거나 사용자 정의 워크플로우를 통해 배포합니다. 이제 GitHub 액션을 사용하여 더욱 유연하게 설정할 수 있으며, 간단한 프로젝트에는 '브랜치에서 배포' 옵션이 충분하다는 점을 알 수 있습니다.

2024년 국제 여성 공학자의 날: 선구자들을 축하하며

2024년 국제 여성 공학자의 날은 여성 공학자들의 성취를 조명하고 더 많은 여성이 기술 분야에 진출하도록 독려합니다. 다양성은 혁신을 촉진하며, 여성의 시각과 대표성은 다음 세대에 영감을 줍니다. 이 날은 여성들이 용기를 내고 자신의 목소리를 내야 할 중요성을 강조하며, STEM 분야의 다양성을 증진하는 데 핵심적입니다.

MaxLinear, 차세대 컴퓨팅을 위한 고속 연결성 및 데이터 가속 솔루션 제공

MaxLinear는 고성능 아날로그 및 혼성 신호 집적 회로 분야의 선두 주자로, 고급 네트워킹 및 연결 솔루션을 선보입니다. 특히, Panther III 저장소 가속기는 구조화된 데이터에 대해 최대 15:1의 압축률을 달성하며, 보다 효율적인 저장 공간과 빠른 읽기/쓰기 속도를 제공합니다.

2024년 클라우드, DevOps, SRE 분야 커리어를 위한 필독서

클라우드, DevOps, SRE 분야에서 커리어를 시작하거나 발전시키고자 하는 분들을 위해, 기술 도서 애호가인 저자가 필수 도서를 추천합니다. Linux, Python, AWS, Terraform, CI/CD, Kubernetes, 시스템 설계 등에 대한 종합적인 지식을 쌓을 수 있는 책들이 포함되어 있습니다. 단, 책만 읽는 것으로는 부족하며, 실습을 통한 경험이 매우 중요하다고 강조합니다.

JBoss EAP에서 메시지 큐 자동 배포하기

JBoss EAP와 Ansible을 사용하여 메시지 지향 미들웨어(MOM)의 배포를 완전히 자동화하는 방법에 대해 설명합니다. 이 글은 Ansible 제어 기계 설정, JBoss EAP 설치, YAML 구성을 통한 JMS 큐 배포 및 배포 검증 과정을 단계별로 안내합니다. Ansible을 활용하면 JBoss EAP의 배포와 구성을 간소화할 수 있습니다.

블록 크기가 저장 성능에 미치는 영향

블록 크기는 데이터 처리와 전송 방식을 결정하는 중요한 요소로, 저장 성능에 큰 영향을 미칩니다. 구조화된 데이터는 일반적으로 4KB에서 128KB의 작은 블록 크기를 가지며, 비구조화된 데이터는 MB 단위의 큰 블록 크기를 가질 수 있습니다. 저장 기술 선택 시, 워크로드의 블록 크기 요구사항과 저장 솔루션의 성능을 잘 맞추는 것이 중요합니다.

Heroku CI에서 테스트 스위트를 실행하는 5가지 간단한 단계

Heroku CI를 사용하여 Python 애플리케이션의 테스트 스위트를 설정하고 실행하는 방법에 대해 설명합니다. 특히, 소수 판별 API에 대한 테스트를 작성하고, Heroku 앱을 배포하며, 코드를 Heroku 리모트에 푸시하는 과정을 다룹니다. 이 글은 Heroku CI의 장점을 강조하며, 이미 Heroku를 사용 중인 개발자에게 유용한 정보를 제공합니다.

Amazon Neptune에서 PostgreSQL로 데이터 이전하기: AWS 서비스 활용 방법

Amazon Neptune 그래프 데이터베이스에서 PostgreSQL 관계형 데이터베이스로 데이터를 이전하는 단계별 가이드를 제공합니다. 이 과정은 Neptune에서 Amazon S3로 데이터를 내보내고, AWS Glue를 사용하여 데이터를 변환한 다음 PostgreSQL에 로드하는 과정을 포함합니다. AWS 서비스를 활용하여 효율적이고 원활한 데이터 마이그레이션 워크플로우를 보장합니다.

Java에서 DOCX 문서 비교 방법

DOCX 파일은 OpenXML 포맷을 기반으로 하며, 이는 프로그램을 통해 문서를 읽고 조작할 수 있게 해줍니다. Java에서 DOCX 비교 도구를 만드는 것은 제한적이지만, 전문 웹 API를 사용하면 효율적으로 문서 비교를 수행할 수 있습니다. 이는 개발자가 비교 결과를 애플리케이션에 통합하는 데 집중할 수 있게 도와줍니다.

테스트 효율성 향상: 전통적 코드 커버리지에서 코드 변경 커버리지로의 전환

코드 변경 커버리지는 최근 수정되거나 추가된 코드에 집중함으로써 테스트 효율성을 개선합니다. 이는 전통적 코드 커버리지의 여러 도전과제, 예를 들어 품질보다 양을 우선시하는 문제나 유지 관리의 고비용 등을 해결합니다. CI/CD 파이프라인에 쉽게 통합되어 배포 전에 문제를 조기에 발견하고, 구체적 요구사항과 관련된 커버리지 간극을 식별하는 데 도움을 줍니다.

IBM 클라우드 프로젝트를 통한 클라우드 자원 최적화, 파트 2: 자원 관리

IBM 클라우드 프로젝트는 인프라 코드(IaC) 배포와 관련 자원을 여러 계정에 걸쳐 조직하고 관리하는 데 사용되는 설정 모음입니다. 이 시스템은 자동화된 IaC 배포, 보안 및 규정 준수 검사를 지원하며, 자원의 생명주기를 관리하고 비용 관리를 위해 자동 태깅을 제공합니다.

람다보다 더 강력한 성능이 필요할 때

이 글에서는 복잡한 메타데이터와 콘텐츠 레이어를 관리하기 위해 Fabric.js를 사용한 출판 프로젝트를 다룹니다. AWS 람다의 한계를 넘어 EC2Heroku의 대형 다이노를 활용한 경험을 공유하며, 효율적인 엔지니어링 시간 활용의 중요성을 강조합니다.

GPU의 전체 잠재력을 발휘하는 Arc Compute

GPU는 AI와 HPC 작업에 필수적이지만, 성능과 활용도를 극대화하고 비용 및 환경적 영향을 최소화하는 데 어려움이 있습니다. Arc Compute는 이러한 도전을 해결하기 위해 ArcHPC Suite를 개발했습니다. 이 솔루션은 GPU 활용과 성능을 최적화하는 데 중점을 두고 있으며, 향후 더 큰 성과를 위한 목표를 설정하고 있습니다.