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오라클이 지원하는 Micronaut 프레임워크를 기반으로 한 Graal Cloud Native 4.2.1이 구글 클라우드 플랫폼 지원을 추가했습니다. 이를 통해 개발자들은 클라우드 네이티브 자바 마이크로서비스를 더 쉽게 개발할 수 있게 되었으며, GraalVM Native Image를 사용한 사전 컴파일로 더 빠른 시작 시간과 적은 리소스 사용이 가능해졌습니다.

ngrok이 개발자 플랫폼에서 인터넷으로의 트래픽을 전달하는 서비스를 제공하는 회사로, API 게이트웨이-서비스를 새롭게 선보였습니다. 이 서비스는 JWT 인증, 속도 제한, 요청/응답 조작 등 다양한 기능을 제공하여 개발자들이 API를 더 빠르고 안전하게 배포할 수 있도록 돕습니다.

검색 강화 생성(RAG)은 자연어 처리(NLP)에서 정보 검색과 텍스트 생성을 결합한 강력한 접근 방식입니다. 이를 통해 AI 모델은 더 정확하고 정보적이며 문맥에 맞는 응답을 제공할 수 있습니다. RAG는 특히 실시간 애플리케이션에 적합하며, 팩트 체크가 중요한 연구, 고객 지원 또는 콘텐츠 생성 작업에 유용합니다.

생성 AI와 대규모 언어 모델(LLMs)은 산업과 경제에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 하지만, 이를 활용하기 위한 조직의 여정은 특정 목적을 위한 데이터가 필요할 때마다 반복되는 패턴을 보입니다. 문서 데이터베이스는 개발자들이 유연한 데이터 스키마와 빠른 개발 주기를 가지고 애플리케이션을 구축할 수 있게 해주며, 생성 AI 기능 개발에 이상적입니다. MongoDB Atlas는 AI 주도 프로젝트의 복잡성을 줄이고, 새로운 AI 기반 경험을 빠르고 비용 효율적으로 시장에 출시할 수 있도록 지원합니다.

생성 AI와 대규모 언어 모델(LLMs)의 등장은 비즈니스 리더와 일반 소비자 모두를 매료시켰습니다. 이러한 환경에서 시장 차별화의 핵심은 고유한 독점 데이터를 생성 AI와 LLMs 위에 쌓는 것입니다. MongoDB Atlas의 문서 데이터 모델은 이전의 표 형식 데이터 모델에서는 불가능했던 방식으로 독점 데이터와 LLM 기반 인사이트를 결합할 수 있는 잠재력을 해방합니다. 이는 진정으로 차별화된 AI 기반 경험을 가능하게 합니다.

로우코드 개발이 개발자들에게 생산성 향상을 가져다주는 것은 컴포넌트나 모듈 수준에서의 추상화 재사용 능력 때문입니다. 이는 맞춤형 소프트웨어 개발에 필요한 시간을 줄여줍니다. 로우코드는 개발자들이 더 창의적이고 생산적인 애플리케이션을 만들 수 있게 해주며, 혁신을 촉진하고 고도로 맞춤화될 수 있습니다. 또한, 로우코드는 AI와 달리 편향성이 없는 개발 도구입니다.

하이브리드 클라우드가 비효율적이라는 편견을 피하기 위해, 측정 가능한 목표, 맞춤형 아키텍처, 그리고 지속적인 테스팅과 모니터링을 구현하는 것이 중요합니다. 성능 문제는 대부분 엔지니어링이나 아키텍처 문제에서 비롯되며, 이를 해결하기 위해서는 철저한 성능 엔지니어링이 필요합니다.

클라우드 인프라를 프로그래밍 가능하게 만드는 것은 개발자들에게 새로운 기회를 제공합니다. 인프라를 코드(IaC)와 파이썬을 사용하는 것은 이러한 변화를 주도하고 있습니다. Pulumi CEO Joe Duffy는 개발자들이 이미 익숙한 프로그래밍 언어를 사용하여 클라우드 리소스를 더 쉽게 관리할 수 있도록 하는 접근 방식을 강조합니다. 이는 클라우드 인프라를 더욱 강력하고 유연하게 만들어 AI와 같은 분야에서 혁신을 가속화할 수 있습니다.

생성 AI는 육체 산업의 AI 주도 제품 개발 방식을 재정립할 것입니다. 특히, 위험하거나 어려운 상황에 대한 합성 데이터 세트 생성에서 그 잠재력이 두드러집니다. 이를 통해 안전 문제 해결, 효율적인 모델 구축이 가능해지며, 실제 사고 없이도 문제를 감지하고 경고할 수 있는 새로운 모델을 훈련시킬 수 있습니다.

Dart 3.3은 Flutter 앱을 WebAssembly로 컴파일하는 기반을 마련하고, 새로운 SDK는 앱에 AI 기능을 구축하기 위한 Gemini API를 통합합니다. 이 업데이트는 웹 애플리케이션의 성능을 향상시키고, 개발자들이 더 강력한 AI 기능을 앱에 쉽게 통합할 수 있게 해줍니다.

Astral이 Rust 기반의 uv 패키지 관리자를 출시하여, 기존의 pip을 대체할 수 있는 초고속 파이썬 패키지 설치기를 선보였습니다. 캐시가 미리 준비된 상태에서는 pip보다 최대 115배 빠른 속도를 자랑합니다. 이로써 파이썬 개발자들에게 새로운 선택지를 제공하게 되었습니다.

클라우드 컴퓨팅의 부상에도 불구하고, 메인프레임은 여전히 중요한 가치를 지니고 있다. 일부 애플리케이션과 데이터 세트는 클라우드로 이전하기에 적합하지 않으며, 메인프레임과 클라우드의 공존이 필요하다. 또한, 메인프레임은 훈련 데이터의 주요 서버 역할을 할 수 있으며, 디지털 생태계에서 여전히 중요한 역할을 한다. 이러한 현실을 인식하고, 다양한 플랫폼 간의 통합과 공존 전략을 모색하는 것이 중요하다.

Microsoft는 Visual Studio 17.9를 일반에 공개하고 Visual Studio 17.10의 미리보기를 소개했습니다. 이 업데이트들은 새로운 GitHub Copilot 기능을 지원합니다. Visual Studio 17.9는 AI가 생성한 Git 커밋 메시지를 추가하고, 17.10은 IDE 내에서 AI 기반 채팅을 제공합니다. 이 기능들은 GitHub Copilot 구독이 필요합니다.

오라클이 자사의 자율 데이터베이스에 AI 대화 지원을 추가함으로써 AWS, Google, IBM, Snowflake 등 경쟁사들과의 경쟁에서 앞서 나갈 수 있는 발판을 마련했습니다. 이 업데이트는 개발자들의 부담을 줄이고 생산성을 향상시킬 것으로 기대됩니다. Select AI는 이제 대화형 쿼리를 지원하여 사용자가 자연어로 데이터를 분석할 수 있게 해줍니다.

Perforce가 데이터 관리 제공업체 Delphix를 인수한다고 발표했습니다. 이번 인수는 개발 운영(DevOps) 포트폴리오에 Delphix의 데이터 관리 기능을 추가하는 것으로, 데이터 가상화와 마스킹 기술을 통해 개발 운영 팀이 개인 식별 정보나 민감한 기업 데이터를 오용하지 않고도 테스트를 용이하게 할 수 있게 합니다. 이로 인해 Perforce 고객들은 클라우드 데이터 환경을 더 쉽게 구성하고 해체할 수 있게 될 것으로 기대됩니다.

C# 프로그래밍에서 클래스, 구조체, 레코드는 각각 다른 특성과 용도를 가지고 있습니다. 클래스는 객체 지향 개념을 지원하는 참조 타입이고, 구조체는 성능이 뛰어난 값 타입입니다. C# 9에서 도입된 레코드는 클래스와 구조체의 장점을 결합한 참조 타입으로, 기본적으로 불변성을 지원합니다. 이들을 언제 사용해야 할지 알아보는 것은 깔끔하고 효율적인 코드를 작성하는 데 중요합니다.

LinkedIn은 머신러닝 모델을 테스트하고 조정하는 더 나은 방법이 필요했기에, Visual Studio Code에 통합되는 자체 도구인 FlyteInteractive를 개발했습니다. 이 도구는 개발자들이 거의 실제 환경에서 모델 작동을 검토하고 다양한 매개변수를 테스트할 수 있게 해주며, Kubernetes 컨테이너와 Visual Studio Code 원격 서버의 디버깅 기능을 활용할 수 있습니다. FlyteInteractive는 머신러닝 모델 개발을 현대적인 애플리케이션 개발에 가깝게 만들어 줍니다.