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OpenJDK의 새로운 제안은 자바의 미래 버전에서 '값 클래스 및 객체'를 도입할 예정입니다. 이는 필드 값에 의해서만 구별되는 객체를 통해 메모리 사용량, 로컬리티, 그리고 가비지 컬렉션 효율성을 개선하는 것을 목표로 합니다. 이 제안은 아직 구체적인 버전 번호는 없으며, 'struct' 기능 도입은 계획에 포함되어 있지 않습니다.

SingleStoreDB가 아파치 아이스버그 표준을 통합하여 데이터 레이크하우스에서 저장된 데이터 활용을 강화합니다. 이는 저비용으로 실시간 성능과 양방향 데이터 흐름을 제공하며, 메모리 최적화 기능을 사용하여 테이블 쿼리 속도를 획기적으로 개선합니다.

오라클이 HeatWave 데이터 분석 클라우드 서비스에 새로운 기능을 추가했습니다. 이제 HeatWave Gen AI를 통해 데이터베이스 내에서 대규모 언어 모델(LLMs)을 지원하여 인프라 비용을 절감할 수 있습니다. 또한, CPU에서 실행되어 비용 효율적인 작업이 가능한 Mistral-7B와 Meta의 Llama 3-8B 모델을 사용합니다.

파이썬 설치는 올바른 버전 선택부터 시작합니다. 윈도우, 리눅스, 맥OS에서의 설치 방법과 함께, 가상 환경 사용의 중요성을 강조하며, 여러 버전의 파이썬을 관리하는 법도 알려줍니다. 설치 시 흔히 발생할 수 있는 문제들을 피하는 팁도 제공합니다.

eBPF(확장된 버클리 패킷 필터)는 사용자가 리눅스 커널 내에서 직접 커널을 변경하지 않고도 사용자 정의 프로그램을 안전하게 로드하고 실행할 수 있게 해줍니다. 이는 네트워킹, 보안, 관찰성 분야에서 커널의 기능을 확장하고, 클라우드 네이티브 애플리케이션과 인프라의 빠른 변화에 대응할 수 있게 도와줍니다.

자바 22에서는 데이터 스트림을 조작하기 위한 새로운 메커니즘인 스트림 수집기가 소개되었습니다. 이를 통해 개발자들은 복잡한 스트림 작업을 단순화할 수 있는 사용자 정의 중간 연산자를 만들 수 있습니다. 윈도잉, 폴딩, 스캐닝과 같은 작업을 수행할 수 있으며, 이는 자바 스트림 작업을 더욱 쉽게 확장하고 사용자화할 수 있게 해줍니다.

GitLab의 2024년 글로벌 DevSecOps 보고서에 따르면, 자동화와 인공지능(AI) 도입에서 진전을 보이고 있으며, 보안이 클라우드를 제치고 IT 투자의 최우선 순위로 부상했습니다. 또한, 개발자들은 점점 더 많은 오픈 소스 라이브러리를 사용하고 있지만, 소프트웨어 자재 목록을 사용하는 조직은 여전히 적습니다.

OpenAI가 실시간 분석 데이터베이스 회사 Rockset을 인수하여 ChatGPT의 실시간 데이터 처리 능력을 향상시켰습니다. 이번 인수는 OpenAI의 제품에 Rockset의 기술을 통합하여 데이터를 실질적인 인텔리전스로 변환하는 데 도움을 줄 것입니다. 이는 OpenAI가 Google과 Amazon과 같은 경쟁사와 경쟁하기 위해 필수적인 단계입니다.

자바의 프로젝트 레이든이 조기 접근 버전으로 출시되었습니다. 이 프로젝트는 자바 프로그램의 시작 시간, 최고 성능 도달 시간, 그리고 메모리 사용량을 개선하기 위해 만들어졌습니다. 주요 기능으로는 AOT 컴파일, 상수 풀 항목의 조기 해결, 아카이브된 메소드 프로파일 등이 있습니다.

DataStax가 인공지능 기반 애플리케이션 개발을 쉽고 빠르게 할 수 있도록 도구를 업데이트했습니다. 특히, Langflow 1.0은 개발자가 시각적으로 프로토타입을 만들고 반복 개발할 수 있는 웹 기반의 노코드 그래픽 인터페이스를 제공합니다. 또한, RAGStack 1.0은 지식 그래프 RAG, Text2SQL 등 새로운 기능을 포함하고 있습니다.

자바 1.4부터 도입된 어설션은 프로그램의 정확성에 대한 가정을 테스트하고 디버깅하는 메커니즘입니다. assert 문과 java.lang.AssertionError 클래스를 사용하여 구현되며, 불리언 표현식을 검사하여 거짓일 경우 AssertionError가 발생합니다. 주로 코드의 전제조건과 사후조건을 강제하는 데 사용됩니다.

시니어 개발자들은 명확성이 왕이라는 것을 알고 있습니다. 그들은 코드를 읽기 쉽고 디버깅하기 쉽게 작성하며, 복잡성을 피합니다. 또한, 단기적인 아픔을 감수하면서 장기적인 이득을 추구하고, 서두르지 않고 처음부터 올바르게 일을 처리하는 인내심을 가지고 있습니다.

기업들이 생성적 AI(genAI)를 채택하고 활용하는 초기 단계에 있습니다. 매킨지 조사에 따르면, 기업의 65%만이 genAI를 정기적으로 사용하고 있으며, 사용 사례는 주로 영업/마케팅 분야에 국한되어 있습니다. genAI의 잠재력은 크지만, 기업들은 더 큰 변화를 위해 실험과 학습의 과정이 필요합니다.

기업들은 AI 필요에 따라 클라우드와 온프레미스 플랫폼 사이에서 선택해야 하는 압박을 느끼지만, 해결책은 일률적이지 않습니다. 이 글은 단일 솔루션에 국한되지 않고, 하이브리드 접근법을 추천하며, 각 비즈니스의 독특한 요구사항을 고려할 것을 강조합니다.

JetBrains가 Google Cloud Vertex AI 개발 플랫폼을 사용하여 Google Gemini AI 모델을 자사의 AI 어시스턴트에 통합할 계획입니다. 이 AI 어시스턴트는 JetBrains IDE와 연동되어 코드 생성, 수정 제안, 기능 리팩토링 및 문맥 이해를 바탕으로 질문에 답할 수 있습니다.

클라우드 자격증은 채용 관리자에게 신뢰를 주고, 기술과 지식을 검증받을 수 있습니다. 특히 AWS Certified Machine Learning - Specialty, AWS Certified Solutions Architect - Professional, Google Certified Professional Cloud Architect, Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert와 같은 자격증은 경쟁이 치열한 취업 시장에서 눈에 띄게 해줍니다.

아마존 Q 개발자는 코드 완성, 코드 챗, AWS 기능을 지원하는 Amazon CodeWhisperer의 최신 버전입니다. 다양한 프로그래밍 언어와 AWS 기능을 지원하며, 코드 생성, 토론, 유닛 테스트 작성, 코드 최적화, 취약점 스캔 및 수정 제안이 가능합니다. Visual Studio Code, JetBrains IDEs 등에서 사용할 수 있습니다.

C#에서 추상 클래스는 인스턴스화할 수 없으며, 추상 및 구체적인 메소드를 포함할 수 있습니다. 반면, 인터페이스는 메소드 선언만 포함하고, 필드나 생성자는 가질 수 없습니다. 공통 기능을 제공하고자 할 때는 추상 클래스를, 메소드 집합의 계약만 정의하고자 할 때는 인터페이스를 사용하는 것이 좋습니다. 이는 C# 애플리케이션 설계 시 유용한 지침을 제공합니다.

Microsoft는 Azure에서 대규모 AI 작업을 지원하기 위해 하드웨어와 소프트웨어 인프라 구축에 투자를 아끼지 않고 있습니다. 이들은 14,400개의 Nvidia H100 GPU를 갖춘 최신 AI 트레이닝 슈퍼컴퓨터를 운영하며, Maia라는 자체 개발 추론 가속기를 통해 대규모 AI 모델을 효율적으로 실행합니다. 또한, Azure는 서버를 더 효율적으로 배치하기 위해 전력 모니터링과 조절 기술을 사용하고, 고대역폭 네트워킹과 Project Forge 소프트웨어 플랫폼을 통해 일관된 성능을 제공합니다.

자바, 스프링 부트, 타임리프와 함께 HTMX를 사용하여 Todo 앱을 구축하는 방법에 대해 설명합니다. HTMX는 HTML에 Ajax와 DOM 조작 기능을 추가하는 기술로, 자바스크립트 사용을 최소화하면서도 복잡한 웹 애플리케이션을 구축할 수 있게 해줍니다.