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AWS에서 SQL 서버의 고가용성 및 재해 복구 (HADR)

AWS에서 SQL 서버를 설정하고, 고가용성재해 복구를 관리하는 방법에 대해 설명합니다. 이 글은 데이터베이스의 연속성과 접근성을 보장하는 Always On Availability GroupsLog Shipping을 활용한 상세한 절차를 제공합니다.

OpenID Connect 플로우: 암묵적 플로우부터 PKCE 및 BFF를 포함한 인증 코드 플로우까지

이 기사는 OpenID Connect 인증 플로우의 발전을 다루며, 암묵적 플로우에서 시작해 PKCE를 포함한 인증 코드 플로우BFF(Backend for Frontend)로 더욱 안전해진 방법까지 설명합니다. 이러한 플로우들의 취약점과 보안 강화 방법을 이해하는 것은 OpenID Connect 기반 애플리케이션을 안전하게 구현하는 데 중요합니다.

설명 가능한 AI: 모델 해석을 위한 7가지 도구 및 기법

특히 투명성책임성이 중요한 의료, 금융, 법률 분야에서 복잡한 AI 모델을 이해하는 데 설명 가능한 AI(XAI)가 필수적입니다. 이 기사는 개별 예측을 설명하는 LIME, 기능 중요도를 할당하는 SHAP, 입력 경로를 강조하는 Integrated Gradients 등 7가지 주요 도구와 기법을 소개합니다.

AWS Generative AI CDK Constructs를 활용하여 앱 개발 속도 향상하기

AWS Generative AI Constructs 라이브러리를 사용하여 RAG 애플리케이션을 배포하는 방법을 설명합니다. Amazon Bedrock, OpenSearch Serverless, S3 버킷, AWS LambdaAPI Gateway 등 다양한 컴포넌트를 활용한 단계별 지침을 제공하여, 개발자가 빠르고 효율적으로 애플리케이션을 구축할 수 있도록 돕습니다.

AWS에서 Apache Flink를 이용한 실시간 신용카드 사기 탐지 시스템 구현

이 글은 AWS에서 Apache Flink를 사용하여 실시간 신용카드 사기 탐지 시스템을 구현하는 방법에 대해 설명합니다. Apache Flink는 실시간 분석에 적합한 분산 스트림 처리 엔진으로, 사기 탐지와 같은 애플리케이션에 잘 맞습니다. 구성 요소, 설정 방법, 코드 구현부터 모니터링까지 상세한 단계별 지침을 제공합니다.

프론트엔드 애플리케이션 성능 모니터링 (APM) 비교: Dynatrace vs AppDynamics

프론트엔드 애플리케이션 성능 관리는 종종 간과되지만, ReactAngular과 같은 기술로 구축된 엔터프라이즈 웹 애플리케이션에 필수적입니다. 이 글에서는 DynatraceAppDynamics 두 주요 APM 도구의 장단점과 구현 세부사항을 비교합니다.

로우 코드의 규모, 속도, 비용: 로우 코드 플랫폼의 장단점

로우 코드 개발은 비즈니스 요구 사항과 사용자 수요 증가에 따라 확장 가능하며, 속도비용 측면에서 전통적인 개발 방식보다 유리합니다. 하지만, 성능 병목 현상, 표준화된 구성 요소로 인한 혁신 제한, 장기적인 유지 관리 비용 등의 잠재적인 단점도 고려해야 합니다.

시민 개발자를 위한 로우코드 및 노코드 도구의 활용: 개발자 워크플로우 변화와 비기술 직원의 앱 개발 장려

로우코드와 노코드(LCNC) 플랫폼의 부상은 개발자의 역할에 대한 논쟁을 촉발시켰습니다. 이러한 플랫폼들은 모델 기반 개발, 자동화된 테스팅, 고급 데이터 모델링과 같은 강력한 기능을 제공하며, 소프트웨어 창작을 민주화하고 비기술 직원들이 코딩 경험 없이도 솔루션을 개발할 수 있게 합니다.

PostgreSQL 양방향 복제 설정 방법

이 글에서는 PostgreSQL에서 pglogical 모듈을 사용하여 양방향 복제를 설정하는 방법을 자세히 설명합니다. 특히, 사용자 정의 PostgreSQL Docker 이미지 생성, 복제 및 충돌 해결을 위한 설정, 두 PostgreSQL 인스턴스 간의 복제 설정 방법이 포함됩니다. 'first_update_wins' 충돌 해결 전략을 통해 먼저 완료된 트랜잭션이 유지되는 방식을 보여줍니다.

자바 소프트웨어 아키텍트가 알아야 할 20가지

자바 소프트웨어 아키텍트를 위한 필수 지식으로는 마이크로서비스 아키텍처, 클라우드 네이티브 애플리케이션, 컨테이너화 및 오케스트레이션, 리액티브 프로그래밍, 서버리스 컴퓨팅 등이 있습니다. 이 외에도 보안, DevOps, API 설계, 데이터 관리 등 다양한 분야가 포함됩니다.

MuleSoft VPN 마이그레이션 성공적으로 계획하기 (2부)

MuleSoft VPN 마이그레이션을 성공적으로 수행하기 위해 현재 VPN 구조의 개선 필요성을 평가하고, 롤백 전략을 개발하며, 마이그레이션 과정을 철저히 테스트하고 문서화해야 합니다. 또한, 사용자와의 소통을 통해 계획을 명확히 전달하는 것이 중요합니다. 이러한 철저한 준비가 VPN 마이그레이션의 성공을 보장합니다.

Microsoft Graph API를 활용한 통합 데이터 접근 및 인사이트 확보

Microsoft Graph API는 Office 365, Azure AD, OneDrive, Teams 등 다양한 Microsoft 서비스와 연결하는 게이트웨이 역할을 합니다. 이 API를 통해 데이터 접근, 보안, 분석 기능을 중앙화된 엔드포인트에서 제공받을 수 있습니다. 팀워크 개선, 워크플로우 자동화, 인사이트 획득 등을 위해 활용할 수 있으며, 시작 방법과 주요 사용법도 상세히 설명되어 있습니다.

AWS CDK: 추상 데이터 타입으로서의 인프라

AWS CDK는 프로그래밍 언어를 사용하여 클라우드 인프라를 정의하는 고수준 객체 지향 추상화를 제공합니다. 이 글에서는 간단한 CDK 애플리케이션을 만드는 과정을 소개하며, CDK의 장점과 다른 IaC 도구들과의 비교를 통해 그 유용성을 설명합니다.

퓨어 스토리지, 강력한 쿠버네티스 및 클라우드 네이티브 솔루션으로 애플리케이션 현대화 가속화

퓨어 스토리지가 개발자의 민첩성과 IT의 통제 사이의 간극을 해소하는 강력한 플랫폼을 통해 조직의 애플리케이션 현대화를 가속화하고 있습니다. 이 회사는 쿠버네티스 성장을 지원하는 포트웍스 솔루션과 하이브리드 클라우드 환경에서의 스토리지 관리를 단순화하는 솔루션을 제공하여, 효율적인 확장성지속 가능성을 추구합니다.

Apache Kafka 클러스터에서 핫 데이터와 콜드 데이터를 분리하여 최적의 성능 달성하기

Apache Kafka에서 핫 데이터는 자주 접근하는 데이터를, 콜드 데이터는 덜 자주 접근하는 데이터를 의미합니다. 핫 데이터는 NVMe나 SSD와 같은 고성능 저장소에, 콜드 데이터는 Amazon S3 같은 클라우드 저장소에 저장하여 비용을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 이러한 데이터 분리는 저장 자원을 최적화하고 비용 효과적인 저장 관리를 가능하게 합니다.

2024년 웹 애플리케이션 개발의 최전선: 기대할 점

2024년 웹 애플리케이션 개발은 PWA의 확산, 서버리스 아키텍처, AI 및 머신러닝 통합, 강화된 보안 조치, WebAssembly, 저코드·무코드 플랫폼, 마이크로 프론트엔드, 모션 UI, GraphQL, 그리고 지속 가능한 개발 관행 등 다양한 기술이 도입되며 변화할 것입니다. 이러한 트렌드는 성능, 보안, 사용자 경험, 지속 가능성을 중심으로 웹 애플리케이션의 미래를 형성할 것입니다.

Spring AI: 자바로 GenAI 애플리케이션 작성하기

이 기사는 자바를 사용하여 GenAI 애플리케이션을 구축하는 방법에 대해 설명합니다. Spring AI 프레임워크RAG를 활용하여 새로운 콘텐츠를 생성하고, 정확도와 신뢰성을 향상시키는 방법을 다룹니다. 특히, 책 추천 시스템을 만드는 과정을 자세히 설명하며, 이는 개발자들에게 매우 흥미로운 주제일 것입니다.

모바일 앱 성능 테스트로 잠재력을 펼치다

모바일 앱 성능 테스트는 사용자 기대에 부응하는 안정적이고 강력한 애플리케이션을 보장하는 데 필수적입니다. 이 테스트는 장치 테스트, 서버/API 테스트, 네트워크 성능 테스트를 포함하며, 다양한 네트워크 조건에서의 테스트와 실제 성능 모니터링을 강조합니다. 앱 성능을 향상시키기 위한 팁도 제공합니다.

JSON에서 FlatBuffers로: 데이터 직렬화 성능 향상

FlatBuffers는 JSON 및 Protobuf보다 속도와 메모리 효율성에서 우수하여, 자원이 제한된 장치와 고성능 애플리케이션에 이상적입니다. 직렬화된 데이터에 대한 직접 접근을 허용하여 매우 빠른 데이터 접근을 가능하게 하고, 오버헤드를 줄입니다. 성능 향상이 중요한 경우 FlatBuffers 사용을 고려해 보세요.

로우코드 플랫폼을 활용한 IAT, IPA, RPA 통합: 고급 자동화 및 테스팅의 이점과 도전

로우코드 플랫폼과 IAT(지능형 자동 테스트), IPA(지능형 프로세스 자동화), RPA(로봇 프로세스 자동화)를 통합하면 시장 출시 시간 단축, 비용 절감, 생산성 향상 등의 이점을 제공합니다. 이러한 통합은 현대 소프트웨어 개발과 프로세스 자동화에서 패러다임 변화를 나타내며, 조직이 변화하는 환경에서 경쟁력을 유지하고 성장할 수 있게 돕습니다.