read: fail

소프트웨어 개발 생명주기(SDLC) 전반에 걸쳐 보안이 매우 중요합니다. 공격자들은 데이터를 도용하거나 운영을 방해하기 위해 소프트웨어의 취약점을 노립니다. SAST, DAST, IAST와 같은 다양한 애플리케이션 보안 테스트 방법이 개발되어 이러한 도전에 대응하고 있습니다.

자바에서는 코드의 실행 순서가 최적화를 위해 변경될 수 있습니다. 이에 'happens-before' 보장이라는 원칙을 통해, 코드의 실행 결과가 순차적인 것처럼 일관되게 유지되도록 합니다. 이 원칙에는 여러 규칙이 있는데, 예를 들어 모니터의 잠금 해제는 이후의 모든 잠금에 앞서 발생합니다. 이러한 규칙들은 자바 프로그래밍에서 중요한 역할을 합니다.

이 문서는 Istio Ambient와 Istio 사이드카 서비스 메시의 성능 결과를 탐구합니다. 주요 발견은 Istio Ambient Mesh가 Istio 사이드카보다 20% 더 나은 성능을 보이지만, 기본 Kube CNI에 비해 뚜렷한 개선은 없다는 것입니다. Cilium과 Istio의 조합은 성능 향상에 권장되지 않습니다.

Apache Kafka와 Apache Flink를 결합하여 데이터 스트리밍과 스트림 처리를 통해 비용을 절감하고 데이터 품질을 향상시키며, Snowflake와 같은 데이터 웨어하우스에서 실시간 사용 사례에 대해 역 ETL을 사용하는 것은 비효율적입니다. 이러한 '왼쪽으로 이동' 아키텍처는 비용 효율성과 신선한 데이터 제공, 일관된 데이터 처리를 가능하게 합니다.

음성 인식 기술은 상업적 장치와 응용 프로그램에서 점점 더 흔해지고 있으며, VUI 시장의 성장이 예상됩니다. 이 기술은 소리를 기계가 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 '특징 추출'과 음성의 음향적 단위와의 통계적 관계를 설정하는 '음향 모델링' 두 단계로 구성됩니다. 배경 소음, 다중 발화자, 방언 등의 도전이 있지만, 혁신적인 모델과 전이 학습이 이를 해결하는 데 도움을 주고 있습니다.

RTK Query는 Redux 기반 애플리케이션에서 API 호출과 상태 관리의 어려움을 해결합니다. 이 도구는 로딩, 오류, 캐싱 상태를 자동으로 관리하며, 복잡한 패턴을 쉽게 처리할 수 있게 해줍니다. 이로 인해 개발자는 보다 효율적으로 작업할 수 있습니다.

이 기사에서는 Go를 사용하여 Amazon Bedrock에서 Mistral AI 모델을 활용해 생성 AI 애플리케이션을 구축하는 방법을 설명합니다. Mistral 7B 모델을 사용한 기본 예제부터, 보다 복잡한 '채팅' 예제까지 다양한 사용 사례가 소개되어 있습니다. 또한, Python뿐만 아니라 다른 프로그래밍 언어도 사용할 수 있다는 점이 강조됩니다.

DLP 제품의 주요 기능은 정책 집행, 데이터 모니터링, 민감한 데이터 손실 방지, 그리고 사고 대응입니다. 이 기술들은 크게 세 가지로 나뉘며, 직접 콘텐츠 매칭, 구조화 및 비구조화 콘텐츠 매칭, 그리고 AI 기반 매칭이 포함됩니다. 이러한 다양한 감지 기술을 통합함으로써 조직 내 민감한 데이터를 효과적으로 보호할 수 있습니다.

ChatGPT-4를 사용하여 코드 변경 사항을 자동으로 리뷰하는 아이디어를 소개합니다. 이 기술은 보안 취약점, 코드 품질 문제, 성능 문제 등을 감지하고 개발자에게 실행 가능한 피드백을 제공할 수 있습니다. Python을 사용한 구현 방법도 제공되어, 개발자의 생산성과 코드 품질을 향상시킬 수 있는 흥미로운 주제입니다.

마이그레이션 프로젝트는 배틀-하든드 소프트웨어 개발자로 성장하는 데 중요한 경험을 제공합니다. 새 시스템을 구축할 때와는 다른 제약과 도전을 경험하게 되며, 이는 아키텍처 문제를 해결하고 더욱 견고한 시스템을 설계하는 데 도움을 줍니다. 비록 화려하지 않을 수 있지만, 이러한 프로젝트는 귀중한 학습 기회를 제공합니다.

배치 처리는 정해진 시간에 데이터를 모아 처리하는 반면, 실시간 처리는 데이터가 도착하는 즉시 지연 없이 처리합니다. 배치 처리는 대용량 데이터에 효율적이지만, 실시간 처리는 즉각적인 통찰력을 제공합니다. 두 처리 방식의 선택은 사용 사례에 따라 달라지며, 점점 하이브리드 접근 방식을 사용하는 추세입니다.

아파치 플링크는 스트리밍 데이터 파이프라인, 실시간 분석, 이벤트 기반 애플리케이션 구축을 위한 강력한 스트림 처리 도구입니다. 플링크는 데이터 스트림 API와 테이블/SQL API를 제공하며, 클러스터에서 작업 관리자와 태스크 관리자를 통해 운영됩니다. 다양한 사용 사례에 적합하며, 소프트웨어를 다운로드하여 설치한 후 적합한 API를 선택하면 됩니다.

이 글에서는 Jmix 프레임워크를 사용하여 15분 이내에 CRUD(생성, 읽기, 업데이트, 삭제) 애플리케이션을 만드는 방법을 설명합니다. Jmix는 개발자 경험을 단순화하고, 유지보수가 용이한 기능을 빠르게 구축할 수 있는 도구와 아키텍처를 제공합니다. 특히, 직원과 부서를 관리하는 애플리케이션 생성 과정을 자세히 안내합니다.

GPU에서 AI 작업을 실행하려면 AMD와 NVIDIA와 같은 GPU 제조업체에서 제공하는 적절한 커널 드라이버와 사용자 공간 라이브러리를 설치해야 합니다. 이 글은 리눅스 시스템에서 AMD GPU용 ROCm 소프트웨어 스택과 NVIDIA GPU용 CUDA 소프트웨어 스택을 설치하는 방법을 다룹니다. PyTorch를 사용하여 GPU의 계산력을 완전히 활용하기 위해 소프트웨어 스택과 GPU 하드웨어의 호환성을 확인하는 것이 중요합니다.

이 기사는 자바스크립트 프레임워크의 발전을 다룹니다. 초기의 jQuery부터 MVC 패턴을 도입한 AngularJS, Backbone.js, 그리고 현재 주류를 이루는 React, Angular, Vue.js에 이르기까지의 변화를 살펴봅니다. 또한, Redux와 Vuex 같은 상태 관리 라이브러리의 중요성과 서버 사이드 렌더링(SSR), 정적 사이트 생성(SSG) 같은 최신 트렌드도 소개합니다.

RAG(검색 증강 생성)는 도메인 특화 데이터를 활용하여 대규모 언어 모델(LLM)의 정확성을 향상시키는 주요 방법입니다. 효율적으로 확장하기 위해서는 데이터 스트리밍 아키텍처가 필요하며, 이는 독립적으로 작업하고 혁신을 가속화할 수 있는 환경을 제공합니다. 데이터 스트리밍 모델은 LLM과 RAG의 전체 잠재력을 발휘하는 최선의 방법입니다.

이 기사에서는 스노우플레이크의 Cortex AI/ML 스위트가 제공하는 SNOWFLAKE.ML.ANOMALY_DETECTION 함수를 사용하여 시계열 데이터에서 이상을 탐지하는 방법을 단계별로 설명합니다. 이상 탐지는 예상 결과에서 데이터의 편차를 식별하는 과정으로, 예측 모델의 품질을 향상시키는 데 중요합니다.

반지도 학습은 소량의 레이블이 지정된 데이터와 대량의 레이블이 없는 데이터를 활용하는 기계 학습 접근법입니다. 이 방법은 신뢰도와 일관성을 중시하며, GANs와 VAEs 같은 생성 모델을 사용하여 데이터 분포를 학습합니다. 또한, 그래프 기반 학습을 통해 레이블을 전파하는 전략도 사용됩니다. 음성 인식, 웹 콘텐츠 분류 등 다양한 분야에서 성공적으로 적용되고 있습니다.

쿠버네티스 비용을 최적화하는 10가지 기법에 대해 알아보세요. 단일 클라우드 제공자 선택, 적절한 자원 한도 설정, 스마트 자동 확장 규칙 구현 등을 통해 비용을 관리하고, 비용 모니터링 도구 사용으로 지속적인 개선을 도모할 수 있습니다. 이 기법들은 조직의 쿠버네티스 도입과 성숙도에 따라 다양하게 적용될 수 있습니다.

컨테이너화는 소프트웨어 개발에 필수적이며, Docker와 Podman은 가장 널리 사용되는 컨테이너 기술입니다. Docker는 클라이언트-서버 구조를 사용하고, Podman은 데몬이 필요 없는 구조로 보안을 강화합니다. 각각의 기술은 개발, CI/CD, 보안이 중요한 생산 환경에 적합합니다. 이 기술들을 통합하면 소프트웨어 배포와 관리의 효율성과 보안이 향상될 수 있습니다.