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관찰 가능성 도구 비용의 위기

경제 성장이 둔화되고 조직 예산이 점점 더 압박을 받는 가운데, 관찰 가능성 도구의 비용에 대한 사람들의 우려가 커지고 있습니다. 가치가 비용과 점점 더 동떨어져 가고 있기 때문입니다. 특히, 관찰 가능성 1.0 모델에서는 데이터를 여러 번 저장해야 하며, 이로 인해 비용이 기하급수적으로 증가합니다. 반면, 관찰 가능성 2.0은 단일 데이터 소스를 사용하여 비용 효율성과 가치를 모두 높이는 새로운 접근 방식을 제시합니다.

일반적인 사이버 보안 위협과 자신을 보호하는 방법

오늘날, 사이버 보안 위협은 더 이상 무시할 수 없는 현실입니다. 피싱, 랜섬웨어, 데이터 유출 등 다양한 위협이 우리의 디지털 존재를 위협하고 있어요. 전문가들은 소프트웨어 업데이트 유지, 강력한 인증 사용, 정기적인 백업 등을 통해 이러한 위협으로부터 자신을 보호할 것을 권장합니다. 사이버 범죄의 글로벌 비용이 2027년까지 23.84조 달러로 치솟을 것으로 예상되는 만큼, 보안에 대한 지속적인 관심과 대비가 필수적이에요.

dbt 워크플로우 조율: Apache Airflow와 AWS Step Functions 비교

데이터 파이프라인 조율의 무대 뒤에서 dbt, Apache Airflow, 그리고 AWS Step Functions는 매끄러운 공연을 보장하는 숨은 영웅들입니다. 이들 각각의 장단점을 비교하며, 특정 팀의 요구사항에 맞는 도구 선택에 대해 논의합니다. Apache Airflow는 맞춤형 운영과 복잡한 워크플로우에 강점을 보이는 반면, AWS Step Functions은 AWS 환경 내에서의 서버리스 실행과 통합에 유리합니다.

Datafaker Gen을 활용한 유연한 데이터 생성 방법

Datafaker Gen은 JVM 프로그래머들이 200개 이상의 데이터 제공자를 사용하여 프로젝트에 필요한 가짜 데이터를 효율적으로 생성할 수 있는 현대적인 프레임워크입니다. CSV, JSON, SQL, XML, YAML 등 인기 있는 형식으로 데이터를 내보낼 수 있으며, 사용자 정의 제공자를 작성하여 도메인 특정 데이터도 생성할 수 있습니다. 이 도구는 데이터 생성, 형식 지정, 싱크 설정의 유연성을 제공하여 개발자가 필요에 맞게 구성할 수 있습니다.

네트워킹에서의 사이버보안: 최신 동향과 모범 사례

디지털 연결성이 중요해지면서 네트워킹에서 사이버보안의 필요성이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 이 글은 최신 사이버보안 동향모범 사례를 탐구하며, 조직이 끊임없이 변화하는 사이버 위협에 대응하기 위해 네트워크를 강화할 수 있는 방법에 대한 통찰력을 제공합니다.

InfluxDB와 통합되는 가장 인기 있는 Telegraf 입력 플러그인

Telegraf는 다양한 소스에서 메트릭을 수집하여 InfluxDB에 쓰는 데 필수적인 오픈소스 서버 에이전트입니다. 시스템 모니터링, 로그, HTTP/InfluxDB 플러그인, Windows 시스템 모니터링, Kubernetes 및 장치 모니터링, 그리고 메시지 전달에 사용되는 인기 있는 플러그인들을 소개합니다. 이러한 플러그인들은 IT 인프라의 다양한 부분에서 효율적인 데이터 수집과 모니터링을 가능하게 합니다.

Salesforce 쿼리 최적화 방법

Salesforce에서 쿼리 성능을 유지하기 위해 인덱스 필드 사용, 선택성 임계값 내에서 쿼리 결과 유지, 그리고 쿼리 성능 체크 도구 활용 등의 기술이 중요합니다. 이러한 기술들을 개발 과정에 포함시켜 애플리케이션의 최상의 성능을 보장하세요!

Ansible을 활용한 안전한 Git 클론 방법

AnsibleGitHub 개인 접근 토큰을 이용해 안전하게 Git 저장소를 클론하는 방법을 탐구합니다. 이 과정에서 임시 세션 키를 사용하여 보안을 강화하는 방법을 소개하며, 이는 DevOps 파이프라인의 보안을 크게 향상시킵니다. Asif Mahmud의 코드를 기반으로 한 실용적인 예시도 제공됩니다.

Git Bisect을 활용한 디버깅의 힘

Git은 버전 관리 시스템으로 잘 알려져 있지만, git bisect 도구를 통해 복잡한 코드베이스에서 회귀(regressions) 를 식별하는 데 있어 강력한 디버깅 동반자로 빛납니다. 이 도구는 자동으로 이진 검색을 수행하여 문제가 되는 커밋을 신속하게 찾아내어, 개발자들이 시간을 절약하고 정확도를 높일 수 있게 돕습니다.

자가 치유 테스트 자동화: 애자일 및 DevOps 팀을 위한 핵심

자가 치유 테스트 자동화는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 활용해 테스트 스크립트가 자동으로 문제를 감지하고 수정할 수 있게 하는 새로운 접근 방식입니다. 이 기술은 테스트 유지 관리 비용을 줄이고, 테스트 품질을 향상시키며, 테스트 범위를 넓히는 데 도움을 줍니다. 애플리케이션의 지속적인 변화에도 불구하고 테스트 스크립트를 자동으로 업데이트하여 시간과 노력을 절약하고, 테스트 커버리지를 개선하며, 객체의 불안정성을 방지하고, 빠른 피드백 루프를 가능하게 합니다.