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이 기사는 데이터 편향의 복잡성을 탐구하고, 실용적인 완화 전략을 제시하며, AI 모델의 훈련과 테스트를 위한 포괄적 데이터셋 구축의 중요성을 다룹니다. 안전하고 공정하며 포괄적이고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 보장하기 위해 데이터의 질과 무결성이 중요합니다.

AWS API Gateway를 사용하면 규모에 관계없이 API를 생성, 배포 및 관리할 수 있습니다. 이 글에서는 AWS API Gateway를 Network Load Balancer(NLB), Target Group, Security Group, Virtual Private Cloud(VPC)와 함께 설정하는 과정을 안내합니다. 또한, API Gateway와 상호작용하기 위한 GET, POST, DELETE 요청 설정 예시도 제공합니다. API 관리를 위한 실질적인 방법을 배우고 싶다면 이 가이드를 확인하세요!

기술 환경의 빠른 변화 속에서, 제품 관리와 DevOps의 통합은 혁신 주기를 가속화하고, 고객 중심성을 강화하며, 디지털 시대에 번창할 수 있는 민첩성을 팀에 제공하는 중요한 추세로 떠올랐습니다. 이 융합은 조직이 경쟁 우위를 확보하고 디지털 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 미래를 약속합니다.

컴퓨터 비전은 인공 지능의 한 유형으로, 컴퓨터가 세상을 보고 해석하며 시각적 세계를 분석하게 돕습니다. 하지만 3D에서 2D로의 변환 시 정보 손실, 해석의 어려움, 노이즈, 대량의 데이터 처리, 그리고 지역적 시각 대 전역적 시각의 문제 등 여러 어려움이 있습니다. 이러한 어려움을 극복하면 컴퓨터 비전을 모두에게 접근 가능하게 만들 수 있습니다. 재미있게 읽어보세요!

Qumulo의 CTO, Kiran Bhageshpur는 엣지부터 코어, 클라우드까지 어디서나 데이터를 저장, 관리, 큐레이션할 수 있는 스케일 애니웨어 데이터 플랫폼으로 기업 데이터 관리를 간소화하고 있다고 밝혔습니다. 이 플랫폼은 실시간 가시성을 제공하며, 비용 효율성과 유연성을 갖춘 클라우드 배포를 가능하게 합니다.

데이터 유출과 사이버 위협이 만연한 디지털 시대에 Grafana는 실시간 위협 탐지와 위험 완화를 위한 통찰력을 제공하는 중요한 도구로 부상했습니다. 보안 데이터 소스 통합, 보안 대시보드 생성, 실시간 알림 설정 등 단계별 가이드를 통해 보안 방어를 강화하는 방법을 알아보세요. Grafana를 활용하면 디지털 자산을 보호하고 사이버 위협에 한 발 앞서 나갈 수 있습니다.

BPMN 워크플로 엔진과 Jakarta EE 프레임워크의 결합은 기업 애플리케이션 개발에 있어 비즈니스 프로세스 관리에 초점을 맞춘 강력하고 효과적인 조합을 형성합니다. 표준화와 넓은 지원을 받는 Jakarta EE와 BPMN 2.0은 개발자들이 효율적이고 상호 운용 가능하며 유지보수가 용이한 BPM 솔루션을 창출할 수 있게 합니다. 이는 업계 표준에 대한 약속을 의미하기도 합니다.

JUnit 5.7의 출시로 개발자들은 테스트 파라미터화에 대한 새로운 시대를 맞이하게 되었습니다. 이번 버전은 다양한 입력 값으로 코드를 효율적으로 테스트할 수 있는 첫 번째 클래스 지원과 향상된 기능을 제공합니다. 특히, @EnumSource를 사용한 예제를 통해 Java 열거형의 진정한 힘을 활용하는 방법을 살펴보는 것은 매우 흥미로운 주제입니다!

Cohesity는 데이터 보호, 관리, 복구를 단순화하여 기술 전문가의 생활을 용이하게 하는 플랫폼을 제공합니다. 하이퍼컨버지드 아키텍처와 멀티 클라우드 지원, 정책 기반 자동화, API 주도 통합 등을 통해 데이터 관리의 복잡성을 줄이고, AI와 머신러닝의 힘을 활용할 수 있는 기회를 제공합니다. 또한, Veritas와의 합병으로 시장 위치를 강화하며, 개발자와 엔지니어에게 더 큰 신뢰를 제공합니다.

디지털 시대에서 데이터는 새로운 금이며, 클라우드는 새로운 개척지입니다. 이 글에서는 저장 계층부터 표현 계층에 이르기까지 클라우드 기반 데이터 관리의 구조를 탐구합니다. 또한, 데이터 보안의 중요성과 클라우드에서 데이터를 안전하게 관리하는 방법에 대해서도 논의합니다. 클라우드에서 데이터를 효과적으로 관리하고 보호하는 것이 얼마나 중요한지 알아보세요!

AI의 발전은 창의성과 효율성의 새 시대를 알리지만, 동시에 인간의 창의성과 주관성을 반영하는 생성 기술 내에서 편견이 나타나는 복잡한 방식을 강조합니다. AI 가드레일과 인간의 편견 사이의 미묘한 상호작용을 탐구하며, 이 기술적 해결책들이 생성 AI에서 편견을 어떻게 다루는지, 그리고 인간의 편견이라는 복잡한 문제에 대해 고찰합니다. 인간의 편견을 완전히 해결하는 것은 기술적 가드레일만으로는 한계가 있음을 인식하고, 이를 넘어서기 위한 인간의 자기성찰과 변화의 중요성을 강조합니다.

앵귤러는 컴포넌트 기반 아키텍처로 유명한 강력한 웹 애플리케이션 프레임워크입니다. 특히, 앵귤러 컴포넌트가 기본적으로 display: block 스타일을 갖지 않는다는 점은 많은 개발자들에게 의문을 제기합니다. 이 설계 결정이 웹 개발에 미치는 영향과 개발자가 이를 효과적으로 활용하는 방법을 탐구합니다. 디스플레이 속성을 명시적으로 설정하는 것이 중요하며, 이는 앵귤러의 캡슐화 철학과 컴포넌트 렌더링 과정에서 중요한 역할을 합니다.

소프트웨어 엔지니어로서 우리는 항상 코드의 성능과 효율성을 높이기 위해 노력합니다. BenchmarkDotNet은 .NET 개발자를 위한 다재다능한 오픈 소스 성능 평가 도구로, 코드의 성능을 정확하게 측정하는 데 도움을 줍니다. 이 글에서는 C# 코드를 벤치마킹하기 위해 BenchmarkDotNet을 사용하는 방법을 탐구합니다. 설치부터 벤치마크 작성 및 실행까지, 당신이 C# 코드에 대한 벤치마크를 효과적으로 작성하고 실행할 수 있도록 안내합니다.

오늘날의 디지털 환경에서 플랫폼 엔지니어링은 DevOps 실천을 가능하게 하는 핵심 요소로 부상했습니다. 이는 개발과 운영 팀 간의 협업을 촉진하고, 소프트웨어 개발 및 배포 과정의 자동화와 효율성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 인프라 관리, 자동화, 도구 선택 및 관리 등을 포함하여 DevOps 내에서 플랫폼 엔지니어링의 역할과 중요성을 탐구합니다.

기계 학습(ML)은 이상 징후 탐지, 침입 방지, 위협 식별 등에 혁신적인 접근 방식을 제공하며, 사이버 보안을 강화하는 강력한 도구로 부상했습니다. 이상 징후 탐지, 침입 방지 시스템(IPS), 위협 식별 등 다양한 분야에서 ML의 잠재력을 탐구하며, 그 강점과 한계를 조명합니다. ML은 사이버 보안의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

Azure Cognitive Search는 대규모 데이터셋을 효율적으로 파싱하여 관련 정보를 빠르게 찾는 데 필수적인 AI 기반 검색 기능을 제공합니다. 이 서비스는 Azure의 AI 서비스와 통합되어 데이터 탐색과 발견을 향상시키며, 이미지 분석과 자연어 처리 같은 AI 기능을 통해 검색 솔루션을 강화합니다. 개발자들은 이를 활용하여 더욱 강력하고 효율적인 검색 경험을 제공할 수 있습니다.

MQTT는 산업 전반에 걸쳐 널리 채택되고 있습니다. 이 글에서는 클라우드 배포, 통합 네임스페이스 및 Sparkplug B를 통한 데이터 거버넌스, MQTT와 OPC-UA 간의 논쟁, 그리고 실시간 OT/IT 데이터 처리를 위한 Apache Kafka와의 통합 등 MQTT의 주요 시장 동향을 탐구합니다. 이러한 동향은 MQTT의 채택과 선택에 큰 영향을 미치고 있습니다.

AI 모델의 계산 복잡성이 기하급수적으로 증가하는 반면, 하드웨어의 계산 능력은 선형적으로 성장하고 있어, 공급과 수요 사이의 격차가 커지고 있습니다. Deci의 CEO인 Yonatan Geifman은 2019년부터 AI 모델을 더 효율적이고 정확하게 만드는 데 집중해왔으며, 대부분의 모델은 오픈 소스로 제공됩니다. 오픈 소스와 오픈 웨이트 모델의 차이, 그리고 이러한 모델들이 조직에 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 탐구합니다.

애자일 프로세스를 단순히 도입한다고 해서 조직이 애자일해지는 것은 아닙니다. 팀과 관리진의 애자일 프레임워크 교육 부족과 애자일 방법론을 구현할 수 있는 기술, 예를 들어 프로젝트 관리 소프트웨어의 부재가 주된 실패 이유였습니다. 올바른 지식과 기술을 갖추어야 진정으로 애자일을 구현할 수 있습니다. 이 글에서는 애자일 프로세스의 의미와 프로젝트 관리 소프트웨어로 애자일 프로세스를 최적화하는 방법을 살펴봅니다.

새로운 Mixtral LLM을 Apache NiFi와 함께 사용하는 방법을 소개합니다. 이 모델은 다양한 언어 입력을 지원하며, 실시간 LLM 파이프라인 구축 방법을 배울 수 있습니다. 챗봇을 만드는 데 필요한 전체 과정을 단계별로 안내합니다.