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머신러닝과 AI 애플리케이션 개발에는 많은 GPU가 필요합니다. 복잡한 작업을 여러 작은 단위로 나누어 처리할 수 있는 GPU의 SIMD 스트림 아키텍처는 특히 대규모 언어 모델과 생성 AI 애플리케이션에 이상적입니다. 하지만, 일부 머신러닝 작업은 병렬 처리가 필요 없는 경우 CPU로도 충분히 실행 가능합니다. GPU 기반 앱 개발을 용이하게 하기 위해 Nvidia 등은 다양한 도구와 프레임워크를 제공하고 있으며, 온프레미스 GPU 대비 클라우드 GPU는 유연성과 최신 기술 접근성 측면에서 이점을 제공합니다.

AI 코딩 도구들, 예를 들어 Amazon CodeWhisperer와 GitHub Copilot은 초보 개발자와 전문 개발자 모두의 생산성을 향상시키고 있습니다. 이러한 도구들은 AI가 코딩 분야에 가져온 변화의 시작일 뿐입니다. AWS의 접근 방식은 개발자가 코드에 더 집중할 수 있도록 하며, CodeWhisperer는 개발 과정에서 코드 제안을 제공하여 생산성을 높입니다.

생성형 AI 시스템은 데이터의 질에 크게 의존하며, 부정확한 데이터는 AI 모델을 오류로 이끌 수 있습니다. 이러한 시스템은 상식이 부족하고, 입력 문구에 민감하게 반응하여 때때로 예상치 못한 결과를 낳습니다. 또한, 저작권이 있는 데이터를 사용할 위험도 있습니다. 이 모든 문제들은 생성형 AI가 비즈니스에 가져다주는 위험을 증가시킵니다.

2024년 3월 Tiobe 프로그래밍 언어 인기 지수에서 파이썬이 C 언어를 크게 앞서며 역대 가장 큰 격차로 1위를 차지했습니다. 또한, Scratch가 상위 10위 안으로 재진입하고 Rust는 17위로 올라섰습니다. 이 지수는 엔지니어, 강좌, 제3자 벤더 수를 기반으로 합니다.

Alation이 비즈니스 라인리지라는 새로운 기능을 추가하여 기업 시스템 전반에 걸친 메타데이터의 흐름을 시각적으로 매핑할 수 있게 되었습니다. 이 기능은 데이터의 신뢰도를 높이고 의사결정을 위한 인사이트 도출 시간을 단축시키는 데 도움을 줍니다. 비즈니스 라인리지는 데이터 거버넌스 능력을 제공하고, 데이터 유지 관리 비용을 줄이는 데에도 기여합니다.

TiDB는 분산 SQL 데이터베이스로, 페타바이트 크기의 데이터를 처리할 수 있도록 설계된 오픈소스 프로젝트입니다. 이 아키텍처는 스케일 아웃과 고가용성을 기본으로 하여, 데이터와 트랜잭션 부하가 증가함에 따라 자동으로 확장됩니다. Raft 합의 알고리즘을 사용하여 데이터 일관성과 고가용성을 보장하며, 분산 트랜잭션을 지원하여 ACID 속성을 유지합니다. 이러한 특성은 TiDB를 현대적인 애플리케이션에 이상적인 데이터베이스 솔루션으로 만듭니다.

생성적 AI는 저코드 개발의 미래에 큰 영향을 미칠 것입니다. AI 코파일럿과 코드 생성기는 저코드 플랫폼과 유사한 이점을 제공하지만, 같지는 않습니다. 이 기술의 발전은 개발자들이 더 빠르게 앱을 구축하고, 비즈니스 사용자가 워크플로우로 스프레드시트를 전환하며, IT 부서가 애플리케이션 현대화를 가속화하는 데 도움을 줄 것입니다. 또한, 저코드 플랫폼의 채택과 사용에 어떤 영향을 미칠지에 대한 업계 리더들의 의견이 주목받고 있습니다.

Google이 Android, iOS, 웹 플랫폼에서 대규모 언어 모델(LLM)을 기기 내에서 완전히 실행할 수 있게 하는 실험적 API를 출시했습니다. 이 API는 개발자들이 Gemma, Phi 2, Falcon, Stable LM과 같은 LLM을 쉽게 통합할 수 있도록 지원하며, 아직 활발히 개발 중입니다. MediaPipe LLM 추론 API를 통해, 개발자들은 몇 단계만으로 기기 내 LLM을 구현할 수 있으며, Google은 향후 더 많은 플랫폼과 모델로 API를 확장할 계획입니다.

Google이 Android, iOS, 웹 플랫폼에서 대규모 언어 모델(LLM)을 기기 내에서 완전히 실행할 수 있는 실험적 API를 출시했습니다. 이 MediaPipe LLM 추론 API는 개발자들이 웹, 안드로이드, iOS 플랫폼에서 LLM 통합을 간소화할 수 있도록 설계되었으며, Gemma, Phi 2, Falcon, Stable LM 등 네 가지 LLM을 초기 지원합니다. Google은 이 API가 여전히 활발히 개발 중이라고 경고하면서도, 연구자와 개발자들이 기기 내에서 공개적으로 사용 가능한 모델을 프로토타입하고 테스트할 수 있는 기능을 제공합니다.

Swift 5.10은 동시성 코드에서 완전한 데이터 격리를 강제하여 동시에 동일한 메모리를 읽고 쓰는 스레드를 방지합니다. 이는 Swift 6 출시를 위한 준비 단계로, 데이터 레이스로부터의 안전성을 제공합니다. 이러한 발전은 Swift 언어 개발의 중요한 초점이 되었습니다.

공공 클라우드 제공업체들이 기능과 서비스 면에서 점점 유사해지고 있습니다. AWS, Microsoft Azure, 그리고 Google Cloud Platform과 같은 선두 제공업체들은 혁신을 주도하며, 기업들이 필요로 하는 저장, 처리, 데이터 이해 및 애플리케이션 호스팅 등의 서비스를 제공하고 있습니다. 하지만, 스케일러빌리티, 마켓플레이스 생태계, 그리고 생성적 AI 및 머신러닝 능력 등에서 차별화를 시도하고 있음에도 불구하고, 기본적인 기능들에서는 큰 차이가 없어 보입니다. 이러한 상황은 기업들이 클라우드 제공업체를 선택할 때, 단순히 기능 세트를 넘어서 가격 전략, 규제 준수, 데이터 센터의 지리적 위치 등을 고려하게 만듭니다.

Entity Framework Core에서 DbContext는 도메인 클래스와 데이터베이스 사이의 다리 역할을 하며, 데이터를 쿼리하거나 엔티티를 데이터베이스에 저장하는 데 사용됩니다. DbContext 인스턴스를 생성하는 여러 방법이 있으며, 이를 통해 데이터 액세스, 변경 추적 및 트랜잭션 관리를 지원합니다. 의존성 주입을 사용하여 DbContext 인스턴스의 수명을 관리하는 것이 좋습니다.

LinkedIn이 데이터 관리 도구인 OpenHouse를 오픈 소스로 공개했습니다. 이 도구는 데이터 엔지니어와 관련 인프라 팀이 제품 개발 노력을 줄이고 배포 시간을 단축하는 데 도움을 줄 수 있습니다. OpenHouse는 이미 LinkedIn에서 3,500개 이상의 관리 테이블을 운영 중이며, 매일 550명 이상의 활성 사용자에게 서비스를 제공하고 있습니다. 이 흥미로운 도구는 데이터 레이크하우스와 호환되며, 선언적 카탈로그와 데이터 서비스 모음으로 구성된 제어 평면을 제공합니다.

Swift 5.10은 동시성 코드에서 완전한 데이터 격리를 강제하여 동시에 같은 메모리를 읽고 쓰는 스레드를 방지함으로써 데이터 레이스에 대한 안전성을 달성했습니다. 이는 Swift 6 출시를 위한 준비 단계로, 데이터 레이스로부터의 보호는 프로그래밍 언어의 중요한 이정표입니다.

Netlify의 AI 기능이 탑재된 배포 지원은 배포 실패와 빌드 오류를 진단하고 수정 방안을 제안합니다. 이 기능은 개발자가 로그를 수동으로 검토하고 실패한 빌드를 디버깅하는 데 소요되는 시간을 줄이고, 개발자 경험을 개선하는 것을 목표로 합니다. Netlify CTO Dana Lawson은 이 AI가 다양한 도구 세트 전반에 걸쳐 문제를 해결하는 데 도움이 된다고 설명했습니다.

많은 사람들이 Kubernetes가 비용이 많이 든다고 동의하지만, 문제는 애플리케이션을 구축하는 방식에 있습니다. Kubernetes가 비용이 많이 드는 이유는 초기에는 비용 절감이라는 이점이 있었지만, 시간이 지나면서 비용이 많이 드는 시스템으로 변했습니다. 컨테이너의 신뢰성 비용, 사이드카의 리소스 소비, 그리고 비용 관리가 단순한 추가 기능이 아니어야 한다는 점이 주요 원인입니다. 서버리스와 WebAssembly가 이 문제에 대한 해답을 제공하며, Kubernetes 클러스터 내에서 자원 할당을 최적화하여 비용을 절감할 수 있습니다.

Microsoft는 Windows 11과 .NET에서 비밀번호 없는 인증을 위한 도구를 제공합니다. 이는 Windows Hello와 WebAuthn 프로토콜을 중심으로 하며, FIDO2 패스키를 통해 사용자 인증과 검증을 자동화합니다. 이제 개발자들은 이러한 기술을 활용하여 보다 안전한 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 비밀번호 없는 인증은 더 안전하고 편리한 디지털 환경으로의 전환을 의미합니다.

GitHub Enterprise Server 3.12 버전이 배포 롤아웃을 제한하는 태그 패턴과 풀 리퀘스트 병합 자동화 기능을 도입했습니다. 이는 소프트웨어 개발을 위한 자체 호스팅 플랫폼의 최신 버전으로, 개발자들이 보다 효율적으로 작업을 관리하고 코드의 안정성을 높일 수 있게 해줍니다.

Salesforce가 CRM 앱에 AI 기능을 통합할 수 있게 해주는 저코드 개발 도구인 Einstein 1 Studio를 출시했습니다. 이 툴킷은 사용자가 특정 비즈니스 작업을 수행하기 위한 맞춤형 AI 액션을 구축할 수 있게 해주며, Salesforce 데이터를 다양한 대규모 언어 모델에 연결하는 기능을 제공합니다. AI를 업무 흐름에 자연스럽게 통합하고자 하는 기업에게 흥미로운 소식입니다.

자바 22에서는 여러 새로운 스레드 관련 기능을 도입했는데, 그 중에서도 ScopedValue가 주목받고 있어요. 이는 멀티스레드 환경에서 공유 값을 다루는 새로운 방식으로, ThreadLocal과 비슷한 동작을 하지만 더 간단하게 사용할 수 있답니다. VirtualThreads와 StructuredTaskScope와 함께 작동하여 스레딩을 간소화하고 강화하는 데 목적이 있어요.