read: fail

데브옵스 환경에서 취약점 관리는 소프트웨어 생명주기 전반에 걸쳐 취약점을 식별하고 수정하는 것이 필수적입니다. 코드 결함, 구성 문제, 구식 소프트웨어, 약한 인증 등 다양한 취약점이 있으며, 이를 관리하지 않으면 보안 침해나 운영 중단 등 심각한 문제를 초래할 수 있습니다.

연속적인 네트워크 성능 데이터에서 이상치를 자동으로 탐지하는 방법에 대해 설명합니다. 특히, Z-점수와 수정된 Z-점수 기법에 초점을 맞추며, 이들 방법의 장단점과 실제 스트리밍 데이터에서의 구현 제안까지 다룹니다. 데이터가 치우친 경우에는 수정된 Z-점수가 더 효과적입니다.

Automatic 1111에서 사용자 정의 API를 추가하는 방법에 대해 설명합니다. 특히, 이미지 생성을 위한 기본 모델을 확인하는 새로운 API 엔드포인트 /sdapi/v1/selected-model의 추가 과정을 자세히 다룹니다. 이를 통해 사용자는 자신의 필요와 워크플로에 맞게 애플리케이션을 맞춤 설정할 수 있습니다.

Apache APISIX는 요청 속도를 제한하기 위해 세 가지 플러그인(limit-conn, limit-req, limit-count)을 제공합니다. 특히, 사용자별 또는 사용자 그룹별로 속도 제한을 다르게 설정할 수 있어, 관리가 용이하고 그룹 간의 속도 제한을 공유할 수 있는 장점이 있습니다.

PostgreSQL은 35년 이상의 개발을 거쳐 가장 신뢰할 수 있고 포괄적인 데이터베이스 솔루션 중 하나가 되었습니다. 이 가이드에서는 Docker에서 PostgreSQL을 시작하는 방법, 모던 SQL 기능, JSON 지원, 전문 검색 기능 및 pgvector 확장을 통한 AI 통합 방법을 탐구합니다. '그냥 PostgreSQL을 사용하라'는 이 데이터베이스 커뮤니티의 모토가 되었습니다.

Java 애플리케이션의 성능 문제를 조사하는 데 있어 플레임 그래프는 필수 도구가 되었습니다. 이 글에서는 OpenJDK의 내장 기능인 JDK Flight Recorder(JFR) 기록으로부터 플레임 그래프를 생성하는 Jeffrey CLI 도구 사용법을 소개합니다. 사용자들은 이 도구를 실험하고 피드백을 제공함으로써 더 나은 성능 분석 기법을 개발할 수 있습니다.

GitOps는 클라우드 네이티브 애플리케이션에 지속적인 배포를 적용하는 방법으로, Git을 선언적 인프라와 애플리케이션의 단일 진실의 원천으로 사용합니다. ArgoCD와 FluxCD는 Kubernetes에서 GitOps를 구현하는 데 사용되는 인기 있는 도구입니다. 이들은 각각의 장점을 가지고 있으며, 효율적인 배포 전략과 건강 상태 모니터링을 제공합니다.

이 기사에서는 Ilum이라는 도구를 사용하여 쿠버네티스에서 아파치 스파크를 신속하게 설정하고 실행하는 방법을 설명합니다. Ilum은 설치와 관리를 간소화하여 초보자와 경험자 모두에게 적합합니다. 또한, 쿠버네티스에서 스파크를 실행하는 이점과 빅데이터 워크로드를 위한 새로운 트렌드에 대해서도 다룹니다.

자바 애플리케이션의 성능과 확장성을 향상시키기 위해 멀티 레벨 캐싱 기법을 소개합니다. 이 기법은 로컬 캐시(L1)와 분산 캐시(L2)를 결합하여 데이터베이스 부하를 줄이고, 빠른 접근 시간과 높은 가용성을 제공합니다.

대규모 언어 모델(LLMs)을 이용한 실시간 이상 탐지는 금융, 의료, 사이버보안 등 다양한 산업에서 중요합니다. 이 기술은 문맥 분석과 패턴 인식을 통해 전통적인 방법이 어려워하는 대용량 스트리밍 데이터의 이상을 탐지할 수 있습니다. 또한, 실시간 처리와 다양한 학습 방법을 통해 효과적으로 적용될 수 있습니다.

아파치 아이스버그는 대규모 분석 데이터셋을 위한 고성능 테이블 포맷입니다. 이 포맷은 데이터를 일관된 형식으로 구성하여 쿼리, 업데이트 및 관리를 단순화합니다. 테이블 관리는 성능 유지, 데이터 무결성 보장 및 저장 공간 최적화에 필수적입니다. 스냅샷 만료, 고아 파일 삭제 및 병합은 이러한 관리 작업의 일부입니다.

이 글은 OpenTelemetry(OTel)를 사용하여 애플리케이션의 추적 데이터를 개선하는 방법을 다룹니다. 자동 계측을 통해 기본 추적 데이터를 수집하고, 수동 계측을 추가하여 더 상세한 인사이트를 제공하는 방법을 설명합니다. 특히, Python 애플리케이션 예제를 통해 실용적인 접근법을 보여줍니다.

이 글은 HTML, CSS, 그리고 JavaScript를 사용하여 계산기 앱을 만드는 방법을 단계별로 설명합니다. 개발 환경 설정부터 시작하여, HTML 구조 생성, CSS로 스타일링, JavaScript 기능 추가까지의 과정을 다룹니다. 또한, 사용자가 입력한 숫자의 모든 인수를 표시하는 '인수 계산기' 예제도 포함되어 있어요.

Snowflake는 클라우드 기반 데이터 플랫폼으로, 데이터 주도적인 작업을 처리할 수 있는 완전 관리형 서비스를 제공합니다. Snow Pipe는 이벤트 기반 메커니즘을 통해 다양한 페이로드를 쉽게 처리하며, Cortex AI와 Snow Park는 실시간 인사이트 생성을 가능하게 합니다. 이 기술들은 스트리밍 데이터의 연속적인 전송과 실시간 처리를 지원합니다.

AI가 데이터베이스 개발과 유지 관리를 혁신할 수 있는 방법을 탐구해보세요. 생성적 AI는 요구 사항 분석, 스키마 생성, 쿼리 최적화 등 다양한 작업을 도울 수 있습니다. 또한, 벡터 데이터베이스와 대규모 언어 모델 운영을 통해 효율성과 정확성을 높이며 생산성을 증가시킬 수 있습니다.

쿠버네티스의 일시적인 특성은 전통적인 네트워킹과 다른 접근 방식을 요구합니다. Cilium은 eBPF를 사용하여 보안 정책을 IP 주소가 아닌 워크로드 메타데이터에 따라 적용할 수 있게 하며, 다양한 네트워킹 기능을 처리할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이러한 도구들은 성능과 보안 측면에서 혜택을 제공합니다.

빌드가 '그린'이라는 것은 코드가 컴파일되고, 테스트가 통과되며, 중대한 문제가 없다는 것을 의미합니다. 그러나 이것이 소프트웨어가 배포 준비가 되었다는 것을 반드시 의미하지는 않습니다. 빌드의 신뢰성과 반복 가능성을 높이기 위한 전략이 중요하며, 이는 소프트웨어가 진정으로 배포 준비가 되었음을 확신할 수 있게 합니다.

서버리스 컴퓨팅은 개발자가 서버나 백엔드 인프라를 관리하지 않고도 애플리케이션을 구축하고 실행할 수 있는 모델입니다. 비용 효율성, 확장성, 생산성 향상 등의 이점이 있으며, AWS Lambda, Vercel 등의 플랫폼과 AWS CloudWatch, Datadog 같은 도구를 사용하여 모니터링과 문제 해결이 이루어집니다.

AI의 발전은 생성 시스템과 대규모 언어 모델(LLMs)의 개발로 이어졌습니다. 이들은 새로운 텍스트, 이미지, 음악 등을 생성하고 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 특히, 트랜스포머 구조는 더 강력한 LLMs를 가능하게 했습니다. 이 기술들은 의료, 금융, 엔터테인먼트 등 다양한 산업에서 활용되고 있으며, 동시에 편향, 프라이버시 문제 등의 도전과제도 안고 있습니다.

이 기사에서는 SingleStore를 활용하여 Iceberg 카탈로그를 관리하는 방법을 소개합니다. JDBC 카탈로그 구현을 통해 관계형 데이터베이스 시스템의 트랜잭션 및 확장성 이점을 활용할 수 있습니다. 또한, Apache Spark와 함께 SingleStore에서 Iceberg Lakehouse를 생성하고 상호 작용하는 예제를 제공합니다.