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샌프란시스코 기반 스타트업 Cognition AI가 개발한 새로운 AI 비서 Devin은 실시간 진행 상황 업데이트 제공, 피드백 수용, 디자인 선택 협업 등을 통해 소프트웨어 개발 과정에서 사용자와 활발히 협력할 수 있습니다. Devin은 복잡한 엔지니어링 작업을 계획하고 실행하며, 경험을 통해 배우고 실수를 바로잡는 능력을 갖추고 있어, 소프트웨어 엔지니어링 분야에 큰 변화를 예고하고 있습니다.

몬태나의 컴퓨터 과학 교수이자 HTMX와 Hyperscript의 창시자인 Carson Gross는 반응성을 대체하고, JavaScript와 경쟁하며, 진정한 REST를 복원하고, 웹을 개발자 친화적으로 만들기 위해 노력하고 있습니다. 그의 프로젝트들은 복잡성을 줄이고, 개발자들이 더 쉽게 웹을 다룰 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.

Rust로 작성된 파이썬 프로젝트 관리 도구인 uv는 pip, venv 등을 대체할 목적으로 개발되었습니다. 이 도구는 기존 파이썬 프로젝트 관리 도구들보다 훨씬 빠른 속도를 자랑합니다. uv를 사용하면 가상 환경을 쉽게 설정하고, 의존성을 관리할 수 있으며, pip와 유사한 명령어를 사용할 수 있습니다. Rust로 작성되어 그 성능이 눈에 띄게 향상되었지만, 아직 초기 단계이므로 모든 기능을 지원하지는 않습니다.

Rust로 작성된 '매우 빠른' JavaScript 런타임인 WinterJS가 1.0 버전에 도달했습니다. 이 웹 서버는 Cloudflare 앱과 React Server Components를 지원하며, WebAssembly로 컴파일될 수 있습니다. Wasmer가 제공하는 WinterJS는 초당 150,000개의 요청을 처리할 수 있는 놀라운 속도를 자랑합니다.

JetBrains가 Kotlin 기반 비동기 애플리케이션 구축 프레임워크인 Ktor의 개발 로드맵을 발표했습니다. OpenTelemetry 플러그인, gRPC 지원, 의존성 주입 간소화, 관리되는 데이터베이스 트랜잭션 지원 등이 포함됩니다. 이 업데이트는 Ktor를 더욱 강력하고 유연하게 만들 예정입니다!

JetBrains가 Rapid7에 의해 발견된 두 가지 중대한 보안 취약점에 대한 패치를 배포했습니다. 이 취약점들은 공격자가 TeamCity On-Premises 서버의 관리자 제어권을 획득할 수 있게 했습니다. 사용자들은 즉시 2023.11.4 버전으로 업데이트하거나 보안 패치를 설치할 것을 권장합니다.

DBOS 클라우드는 데이터베이스에 중점을 둔 운영 체제, 즉 DBOS를 통해 속도를 위한 데이터베이스-OS 관례를 뒤집었습니다. PostgreSQL의 선구자 Mike Stonebraker와 Spark의 창시자 Matei Zaharia가 공동 창업한 이 벤처는 서버리스 애플리케이션 플랫폼인 DBOS 클라우드를 출시했습니다. 이는 개발자들이 서버리스 함수, 워크플로우 및 애플리케이션을 구축하고 실행하는 데 도움이 될 것입니다.

Entity Framework Core의 DbContext는 데이터 모델과 애플리케이션의 객체 모델 사이의 다리 역할을 하며, CRUD 작업을 수행할 때 데이터베이스의 복잡성으로부터 개발자를 자유롭게 합니다. 이 글에서는 ASP.NET Core 애플리케이션에서 DbContext를 인스턴스화하는 여러 방법과 그 사용 시기 및 방법에 대해 알아봅니다. DbContext의 수명 관리와 최적의 사용 방법에 대한 팁도 제공됩니다.

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.