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AWS CDK와 Quarkus를 활용한 클라우드 네이티브 애플리케이션 구축, 2부

AWS CDK와 Quarkus 프레임워크를 결합하여 클라우드 네이티브 애플리케이션을 구축하는 방법에 대해 설명합니다. CdkApiGatewayApp 클래스CdkApiGatewayStack 클래스를 통해 모듈식 인프라를 구현하는 과정이 자세히 다뤄지며, 코드의 재사용성효율적인 배포가 강조됩니다.

시詩 설명: 고정되지 않은 의존성의 위험성

시詩(Poetry)는 다양한 라이브러리 의존성으로 인해 발생할 수 있는 '의존성 지옥'을 해결하기 위한 도구입니다. 이 도구는 버전 고정, 충돌 해결, 환경별 의존성 관리 등의 기능을 제공하여 프로젝트의 안정성을 높여줍니다. 특히, pyproject.toml 파일을 사용해 의존성을 효과적으로 관리하며, poetry.lock 파일로 의존성 버전을 확실히 고정시킵니다.

MLflow를 활용한 머신러닝 라이프사이클 관리 완벽 가이드

MLflow는 실험 관리, 코드 패키징, 모델 관리, 배포를 포함한 머신러닝 라이프사이클 전반을 관리하는 오픈소스 플랫폼입니다. 이 가이드는 파이썬 코드 예제를 통해 초보자부터 고급 사용자까지 MLflow 사용법을 자세히 설명합니다.

Phoenix LiveView에서 WebComponents 사용하기

Phoenix LiveView 앱에서 일관된 사용자 인터페이스를 구축하는 데 있어 WebComponents가 어떻게 도움이 될 수 있는지 설명합니다. 서버에서 HTML을 생성하는 LiveView와 달리, WebComponents는 커스텀 HTML 태그를 정의하여 복잡한 UI 컴포넌트를 가능하게 합니다. 이 기술은 UI 구성 요소를 재사용하고 일관된 사용자 경험을 유지하는 데 효과적입니다.

MERN 스택 마스터하기: 초보자를 위한 종합 가이드

MERN 스택은 MongoDB, Express.js, React, Node.js로 구성되어 강력한 웹 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 기술들은 유연성과 확장성을 제공하며, 문서에서는 MERN 스택 애플리케이션 설정 방법을 단계별로 설명합니다.

IMGProxy와 Apache APISIX를 이용한 동적 워터마킹 구현

이 글에서는 IMGProxyApache APISIX 도구를 사용하여 동적 워터마킹 기능을 구현하는 방법에 대해 설명합니다. APISIX가 특정 URL 패턴을 받으면 imgproxy에 필요한 매개변수와 함께 호출되어 원본 이미지에 워터마크를 적용하는 과정을 자세히 다룹니다. 이 기술은 이미지 보호에 효과적입니다.

AI 에이전트 101: 인공지능 에이전트 이해하기

AI 에이전트는 자율적으로 작동하며, 특정 목표를 달성하기 위해 환경과 상호작용하는 AI 시스템의 한 분류입니다. 이들은 디지털 환경에서 작동하는 소프트웨어 에이전트와 물리적 세계와 상호작용하는 임베디드 에이전트로 나뉩니다. 다양한 산업에서 효율성을 높이고 사용자 경험을 개선하기 위해 활용되고 있습니다.

자바에서 일반 문서를 PNG 이미지 배열로 변환하는 방법

자바를 사용하여 Office, PDF, 이미지 등 다양한 문서 형식을 PNG 이미지 배열로 변환하는 방법을 설명합니다. PNG는 손실 없는 압축을 제공하며, 고화질의 문서 내용을 저장하고 표시하기에 적합합니다. 이 글에서는 웹 API를 활용한 실제 변환 예시와 코드 샘플을 제공합니다.

GraphQL 소개: 실제 예시를 통한 데이터 페칭 간소화

GraphQL은 API를 위한 쿼리 언어로, 클라이언트가 필요한 데이터만 요청할 수 있게 해주어 데이터 과다 및 부족 페칭 문제를 줄여줍니다. 이 글에서는 GraphQL 스키마 정의, 서버 설정, 데이터 쿼리 방법을 간단히 설명하고, React 애플리케이션에서 Apollo Client를 사용하는 방법을 보여줍니다.

백엔드 개발의 보이지 않는 예술성

백엔드 개발은 종종 기능적인 기술로만 인식되지만, 사용자 경험을 형성하는 중요한 창의적 결정들이 필요합니다. 기술 스택, 아키텍처 패턴, 제3자 통합, 데이터 구조와 같은 백엔드 설계 결정은 애플리케이션의 성능, 확장성, 유지보수성에 결정적인 영향을 미칩니다. 이러한 결정들은 사용자에게는 보이지 않지만, 지속적인 만족을 위해 강력한 시스템 설계가 필수적입니다.

Go에서 고루틴 누수 찾기 및 해결 방법

Go 언어에서 고루틴 누수는 더 이상 필요하지 않은 고루틴이 제대로 종료되지 않아 메모리와 자원을 소모하는 문제입니다. 이를 감지하고 해결하기 위한 방법으로는 runtime 패키지를 사용한 모니터링, pprof 패키지를 이용한 프로파일링, golangci-lint와 같은 정적 분석 도구 사용, 그리고 Prometheus와 Grafana를 통한 모니터링이 있습니다. 또한, 채널을 올바르게 닫거나 context 패키지를 사용하여 고루틴을 취소하는 전략이 포함되어 있습니다.

최신 LLM이 MoE(전문가 혼합) 구조를 사용하는 이유

MoE(전문가 혼합) 구조는 특정 입력마다 전문 '전문가' 모델의 부분 집합을 동적으로 활성화하여 효율성과 성능을 향상시키는 신경망 디자인입니다. 이 구조는 OpenAI의 GPT-4Mistral AI의 Mixtral 8x7B와 같은 인기 모델에서 사용되어 확장성, 효율성, 유연성 및 특화된 정확성을 개선합니다.

Ansible 네임스페이스 변경 방법: FQCN 마이그레이션 도구 사용법

Ansible 플레이북을 컬렉션 내에 패키징하는 것은 재사용 가능한 자동화 콘텐츠를 배포하는 최선의 방법입니다. FQCN 마이그레이션 도구를 사용하면, community에서 ansible로 네임스페이스를 변경하는 과정을 간소화할 수 있습니다. 이 도구는 또한 인증된 버전을 생성하는 데에도 활용됩니다.

Google Apache Kafka for BigQuery 선택을 피해야 할 경우

Google Apache Kafka for BigQuery는 새로운 관리형 서비스로, 다양한 클라우드 제공업체와 경쟁합니다. 이 서비스는 데이터베이스나 데이터 웨어하우스의 대체재가 아니며, 특정 사용 사례나 필요한 지원 수준에 따라 다른 Kafka 서비스를 선택하는 것이 더 적합할 수 있습니다. 데이터 스트리밍 시장은 빠르게 발전하고 있으며, 이 서비스는 업계에 긍정적인 발전입니다.

Oracle SQL: 실행 계획과 성능 튜닝 이해하기

Oracle SQL에서 실행 계획은 쿼리 성능과 최적화를 이해하는 데 중요합니다. 이 글은 인덱스 추가, 통계 수집을 통해 쿼리 비용을 줄이는 예를 들어 설명합니다. 적절한 인덱싱, 쿼리 재작성, 실행 계획 캐싱 활용 등이 포함된 일반 최적화 전략을 제시하며, 데이터베이스 효율성을 높이는 데 필수적입니다.

파이썬에서의 빅 오 표기법 이해하기

이 글은 파이썬을 사용하여 시간 복잡도공간 복잡도를 측정하는 방법을 설명합니다. 빅 오 표기법은 알고리즘의 최악의 시나리오를 설명하며, 다양한 복잡도 예시와 함께 최적화된 코드 작성에 도움을 줍니다. 특히, 리스트의 첫 번째 요소에 접근하거나 리스트를 순회하는 등의 예시가 포함되어 있습니다.

가상 스레드: 동시성을 위한 게임 체인저

자바 가상 스레드는 프로젝트 룸에서 도입되었으며, 자바의 동시성 처리 방식에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이 가상 스레드는 운영 체제(OS) 스레드에 구속되지 않고, 블로킹 I/O 작업을 만났을 때 일시 중지할 수 있어, 메모리 소비가 적고 생성 속도가 빠릅니다. 웹 서버, 마이크로서비스, 데이터 처리와 같이 높은 동시성과 효율적인 자원 관리가 요구되는 애플리케이션에 큰 이점을 제공합니다.

셀레니움 그리드 튜토리얼: 병렬 테스팅 가이드 및 예시

이 글은 셀레니움 그리드를 사용하여 다양한 브라우저와 운영 체제에서 병렬 테스트를 실행하는 방법을 자세히 설명합니다. 셀레니움 그리드 4의 주요 기능과 함께, 로컬 그리드와 LambdaTest 클라우드 그리드를 이용한 병렬 테스팅 예시가 포함되어 있어, 효율적인 크로스 브라우저 테스팅을 위한 유용한 정보를 제공합니다.

마이크로서비스 아키텍처에서의 API 버전 관리

API 버전 관리는 시간에 따른 API 변경을 관리하는 기술로, 다양한 버전이 공존할 수 있게 합니다. 이는 소프트웨어 개발에서 후방 호환성, 변경 관리, 유연성, 명확한 소통, 안정성을 보장하는 데 중요합니다. 특히 마이크로서비스클라우드 컴퓨팅 환경에서 서비스가 독립적으로 진화해야 할 때 필수적입니다.

Datafaker Gen: 구글 클라우드 플랫폼에서 BigQuery Sink 활용하기

Datafaker Gen을 사용하여 BigQuery 테이블에 현실적인 데이터를 채우는 방법을 설명합니다. 이 도구는 다양한 타입의 필드를 정의할 수 있으며, BigQuery 연결 설정을 구성하는 방법도 자세히 안내합니다. 개발자와 데이터 분석가가 실제 조건에서 애플리케이션을 시뮬레이션하고 테스트할 수 있도록 돕습니다.