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Datadog 보안 팀은 최근 AWS의 비생산 엔드포인트를 이용해 권한 열거를 수행하는 보안 문제를 공개했습니다. 이러한 엔드포인트는 종종 보안 조치에서 간과되어 비인가 접근이나 권한 상승, 심지어 생산 환경의 위험에 노출될 수 있습니다. AWS는 문제를 해결했지만, 비슷한 문제를 일으킬 수 있는 수천 개의 비생산 엔드포인트가 여전히 존재합니다.

Redis가 특정 워크로드와 사용 사례에 맞춰 사전 구성된 Redis Cloud 패키지를 출시했습니다. 이를 통해 개발자는 수동 설정을 건너뛰고 Redis 인스턴스 관리의 번거로움을 줄일 수 있습니다. AI 애플리케이션을 위한 벡터 검색 기능도 제공하여 더 효율적인 개발 환경을 지원합니다.

GitHub은 개발자들이 자주 사용하는 코드 푸시의 신뢰성과 효율성을 높이기 위해 기술적 개선을 단행했습니다. 복잡한 단일 작업을 여러 독립적이고 병렬적인 프로세스로 분할하고, 새로운 Kafka 토픽을 도입하여 이벤트를 방송함으로써, 문제의 영향 범위를 줄이고 처리의 신뢰성을 높였습니다.

전체 조직을 관리하는 것이 거버넌스의 핵심입니다. 거버넌스는 때때로 조직 내에서 복잡성을 초래할 수 있으나, 적응성을 가능하게 하고 일상 업무에 통합될 때 더욱 효과적입니다. 투명성, 지도적 리더십, 작업 시스템, 데이터 기반 추론, 인간 중심의 접근 방식이 중요한 다섯 가지 요소입니다.

아마존이 개발자의 자연어 입력을 사용하여 기능을 생성하고 버그를 수정하며 단위 테스트를 수행할 수 있는 AI 파워드 어시스턴트, '아마존 Q 개발자 에이전트'를 출시했습니다. 이 도구는 대규모 언어 모델과 생성적 AI를 활용하여 코드베이스를 분석하고 필요한 코드 변경을 생성합니다. 이는 소프트웨어 개발의 다양한 작업을 자동화하고 효율화하는 데 목표를 두고 있습니다.

Nischal HP가 기업 고객을 위한 애플리케이션을 구축하기 위해 대규모 언어 모델과 생성 AI를 활용하는 방법에 대해 설명합니다. 신뢰성과 예측 가능성을 중심으로, 기업 사용자의 요구에 맞춘 도메인 특화 애플리케이션을 개발하는 것이 목표입니다. 이 발표는 기업이 대규모 언어 모델의 창의력을 활용하면서도 신뢰할 수 있는 애플리케이션을 구축할 수 있는 방법을 제시합니다.

대규모 복잡한 소프트웨어 시스템은 개발자들이 교차 관심사와 인지 과부하를 다루어야 하기 때문에 기업의 혁신과 빠른 적응을 방해할 수 있습니다. '런타임으로서의 플랫픔(PaaR)' 접근 방식은 개발 과정을 간소화하고 조직의 운영 관행과 통합하는 데 중점을 둡니다.

애플의 언어 및 런타임 팀 리더이자 Swift 코어 팀 멤버인 Ted Kremenek이 Swift 6에서 새로운 데이터 레이스 안전 모드를 소개했습니다. 이 모드는 개발자들이 데이터 레이스가 없는 동시성 프로그램을 만들 수 있도록 컴파일 시간에 정적 검출기를 사용합니다. 이 기능은 선택적으로 사용할 수 있으며, 기존 코드에 일부 변경이 필요할 수 있습니다.

데이터 메시는 데이터의 책임을 생산자와 소비자에게 되돌려주는 조직적 패러다임 변화입니다. 각 사업부는 자체 데이터를 제품처럼 관리하며, 클라우드 서비스와 데이터 조정 도구 등을 활용합니다. 이로 인해 구현 시간이 단축되고, 일관된 도구와 표준이 제공되며, 자율성과 품질, 협업 문화가 조성됩니다.

Google Cloud가 계층적 네임스페이스(HNS) 기능을 클라우드 스토리지 서비스에 도입했습니다. 이 기능은 사용자가 스토리지 버킷을 계층적 파일 시스템 구조로 조직할 수 있게 하여, 성능, 일관성, 관리 용이성을 향상시킵니다. 특히 대규모 데이터 분석, 콘텐츠 관리 시스템 등에 유용합니다.

발표자 Ghida Ibrahim은 IT 운영과 인프라 관리를 향상시키고 자동화하는 AI 기술인 AIOps의 개념을 소개합니다. 그녀는 MLOps로의 진화와 기존 오케스트레이션 도구의 한계를 넘어서는 AIOps의 가능성에 대해 설명하며, 이를 통해 ML과 LLM의 대중화를 더욱 촉진할 수 있다고 강조합니다.

이 기사는 애플리케이션 통합에서 '금지된 시나리오' 개념을 다루며, 시스템 간 긴밀한 결합이 지연, 신뢰성, 거래 관리 문제를 일으킬 수 있음을 설명합니다. 인터페이스 유형을 분류하기 위한 프레임워크 개발 과정을 통해, 다양한 인터페이스 유형과 그 구현 방법에 대한 자세한 지침을 제공합니다.

발표에서는 조직이 목표를 달성하는 데 있어 사건이 불가피하다고 하지만, 이를 기회로 전환할 수 있는 복원력 문화에 투자해야 한다고 강조합니다. 반네사 후에르타 그란다는 쌍둥이 육아를 사건 수명주기에 비유하며, 사건에 대응하고, 분석하며, 교훈을 얻는 과정을 설명합니다. 이를 통해 조직은 문제를 해결하고 창의적으로 개선할 수 있는 환경을 조성할 수 있습니다.

보스턴에서 열린 InfoQ 개발자 서밋에서 저스틴 쉬히가 책임 있는 개발자가 되는 방법에 대해 강조했습니다. 그는 AI 시스템을 배우고, 현명하고 안전하게 사용하며, 피해를 최소화하면서 만드는 것의 중요성을 강조했습니다. 또한, AI의 편향과 오용에 대해 경고하며, 도움이 되고, 정직하며, 해가 없는 AI 원칙을 소개했습니다.

Azure Functions Flex Consumption 계획은 고성능 HTTP 확장을 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. 이 계획은 사용자가 비용을 관리하면서 고처리량을 달성할 수 있도록 인스턴스별 동시성을 사용자 정의할 수 있습니다. 실제 테스트에서는 7초 만에 0에서 32,000개의 요청까지 확장할 수 있었습니다.

ASP.NET Core 9 Preview 5에서는 정적 웹 자산 배포 최적화, Blazor 서버 재연결 경험 개선, 컴포넌트 렌더 모드 실시간 감지, Blazor 웹 앱의 인증 상태 직렬화 간소화, 그리고 새로운 .NET MAUI Blazor 하이브리드 및 웹 솔루션 템플릿을 소개합니다. 이 업데이트는 개발자들이 더 효율적으로 웹 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.

IT 부문은 전 세계 탄소 배출량의 1.4%를 차지하며, 이는 연간 약 16억 톤의 온실가스 배출과 같습니다. 그린옵스(GreenOps)는 자원 사용을 최적화하고 탄소 배출을 줄이는 데 도움을 주어, 지속 가능한 소프트웨어 개발로 나아갈 수 있는 첫걸음이 될 수 있습니다.

앳라시안이 최근 개발자 경험 플랫폼인 '컴패스'를 발표했습니다. 이 플랫폼은 소프트웨어 아키텍처의 성능을 향상시키고, 코드 저장소 및 도구 체인 데이터를 통합하여 지속적인 개선을 위한 건강 기준을 설정합니다. 컴패스는 개발자가 코드의 맥락을 이해하고 효율적으로 작업할 수 있도록 도와줍니다.

메타의 FAIR 팀이 개발한 카멜레온 AI 모델은 텍스트와 이미지를 혼합한 콘텐츠를 이해하고 생성할 수 있습니다. 실험에서는 GPT-4를 넘어서는 성능을 보였으며, 혼합 모달 입력을 지원하는 버전이 연구용으로 공개되었습니다. 이 기술은 AI의 미래에 중요한 발전을 의미합니다.

JDK 23에서 sun.misc.Unsafe의 메모리 접근 메소드를 제거하기 위해 JEP 471이 제안되었습니다. 이는 개발자들이 VarHandle API(JEP 193) 및 Foreign Function & Memory API(JEP 454) 같은 대체 기술로 이전할 수 있도록 준비하는 것을 목표로 합니다. 이 변경은 Java 플랫폼의 안정성과 보안을 강화하는 중요한 단계입니다.