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오라클의 자바 팀은 가상 스레드가 동기화된 메소드나 문장에서 주차(park)하거나 블록(block)될 때 기본 네이티브 스레드가 해제되지 않는 두 가지 일반적인 경우를 해결하기 위해 노력 중입니다. 이러한 '핀 문제'는 성능과 확장성에 영향을 줄 수 있으며, 굶주림과 교착 상태를 초래할 수도 있습니다. 오라클은 이 문제를 해결하기 위해 프로젝트 룸의 새로운 초기 액세스 빌드를 소개했습니다.

Microsoft가 Azure IoT Central 플랫폼의 은퇴 계획을 발표했다가 이를 철회하면서 IoT 전문가들 사이에서 혼란이 일어났습니다. 이 플랫폼은 대규모 IoT 배치에 필수적이며, 많은 대기업이 사용하고 있습니다. Microsoft는 계획에 대한 명확한 설명을 제공하지 않았으며, 이는 IoT 서비스 제공 방식의 재구성을 시사할 수 있습니다. IoT 시장의 빠른 변화에 따라, 다른 기업들도 비슷한 조치를 취하고 있습니다.

개발자 보안 회사인 Snyk에 따르면, GitHub Copilot와 같은 AI 기반 코딩 보조 도구는 사용자의 코드베이스에 이미 존재하는 보안 취약점을 복제할 수 있습니다. 이는 보안 문제가 있는 프로젝트에서 Copilot이 더 취약한 코드를 제안할 가능성이 높다는 것을 의미합니다. Snyk는 보안 문제를 줄이기 위해 수동 코드 리뷰와 보안 가이드라인 준수를 권장합니다.

.NET 9의 첫 번째 프리뷰 버전은 클라우드 네이티브와 AI 기반 애플리케이션 개발에 중점을 둔 플랫폼 개발의 한 해를 예고합니다. Microsoft는 AI 애플리케이션 지원 강화와 클라우드 네이티브 애플리케이션 개발을 위한 .NET을 플랫폼으로 만드는 데 초점을 맞추고 있어요. 이는 Azure와 Kubernetes에 대한 중요성을 강조하며, .NET 9는 이러한 분야에서의 개선을 목표로 합니다.

C#에서 값 객체를 사용하면 코드의 명확성, 구조, 유지보수성을 개선할 수 있습니다. 값 객체는 도메인 개념을 간단하고 명확하게 표현할 수 있는 특별한 유형의 객체입니다. 이 글에서는 값 객체의 이점과 C#에서의 사용 방법을 살펴봅니다.

구글이 책임감 있는 AI 개발을 지원하기 위해 Gemma 오픈 모델을 공개했습니다. 이 모델들은 개발자와 연구자들이 자유롭게 사용, 변경, 재배포할 수 있으며, Google DeepMind 및 구글의 다른 팀들에 의해 개발되었습니다. Gemma는 기존보다 큰 모델들을 능가하는 성능을 보이며, 안전하고 책임감 있는 출력을 위한 구글의 기준을 준수합니다.

MariaDB PLC의 재정적 어려움이 고객 기반에 큰 타격을 주었습니다. 전문가들은 인수만으로는 손상을 되돌리기 어려울 것이라고 말합니다. MariaDB는 지난해 동안 직원 해고, 리더십 변경, 사업 부문 분리, 그리고 미국 증권거래위원회(SEC)에 경고성 성명을 제출하는 등 험난한 길을 걸어왔습니다. 이러한 어려움 속에서도 MariaDB의 미래와 기업 고객에게 미칠 영향에 대한 추측이 이어지고 있습니다.

Zig가 Stack Overflow의 연례 설문조사에서 가장 높은 연봉을 받는 프로그래밍 기술로 선정되었습니다. C의 대안으로 개발자들에게 연봉 $103,611을 안겨주며, Python은 비전문가와 학습자들에게 여전히 인기 있는 언어로 자리매김했습니다. Zig의 성장은 특히 인상적이며, 이는 개발자들에게 새로운 기회를 제공합니다.

자바스크립트의 내장 함수들인 map(), filter() 등을 활용하면 배열을 더 우아하게 다룰 수 있어요. 이 글에서는 함수형 프로그래밍의 기본을 이루는 forEach(), map(), reduce() 같은 함수들을 통해 배열을 어떻게 효과적으로 활용할 수 있는지 알아봅니다. 함수형 프로그래밍은 코드의 명확성과 유지보수성을 향상시키는 데 도움을 줍니다.

NumPy는 Python에서 배열과 행렬 수학을 가속화하는 인기 있는 라이브러리입니다. C, C++, Fortran과 같은 고속 언어로 작성된 코드를 기반으로 하며, Python의 한계에 구애받지 않고 작동합니다. Cython과 Numba와 같은 도구와 결합할 때 특히 강력합니다. 이를 통해 개발자와 데이터 과학자는 대규모 계산을 빠르고 편리하게 수행할 수 있습니다.

오라클이 지원하는 Micronaut 프레임워크를 기반으로 한 Graal Cloud Native 4.2.1이 구글 클라우드 플랫폼 지원을 추가했습니다. 이를 통해 개발자들은 클라우드 네이티브 자바 마이크로서비스를 더 쉽게 개발할 수 있게 되었으며, GraalVM Native Image를 사용한 사전 컴파일로 더 빠른 시작 시간과 적은 리소스 사용이 가능해졌습니다.

ngrok이 개발자 플랫폼에서 인터넷으로의 트래픽을 전달하는 서비스를 제공하는 회사로, API 게이트웨이-서비스를 새롭게 선보였습니다. 이 서비스는 JWT 인증, 속도 제한, 요청/응답 조작 등 다양한 기능을 제공하여 개발자들이 API를 더 빠르고 안전하게 배포할 수 있도록 돕습니다.

검색 강화 생성(RAG)은 자연어 처리(NLP)에서 정보 검색과 텍스트 생성을 결합한 강력한 접근 방식입니다. 이를 통해 AI 모델은 더 정확하고 정보적이며 문맥에 맞는 응답을 제공할 수 있습니다. RAG는 특히 실시간 애플리케이션에 적합하며, 팩트 체크가 중요한 연구, 고객 지원 또는 콘텐츠 생성 작업에 유용합니다.

생성 AI와 대규모 언어 모델(LLMs)은 산업과 경제에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 하지만, 이를 활용하기 위한 조직의 여정은 특정 목적을 위한 데이터가 필요할 때마다 반복되는 패턴을 보입니다. 문서 데이터베이스는 개발자들이 유연한 데이터 스키마와 빠른 개발 주기를 가지고 애플리케이션을 구축할 수 있게 해주며, 생성 AI 기능 개발에 이상적입니다. MongoDB Atlas는 AI 주도 프로젝트의 복잡성을 줄이고, 새로운 AI 기반 경험을 빠르고 비용 효율적으로 시장에 출시할 수 있도록 지원합니다.

생성 AI와 대규모 언어 모델(LLMs)의 등장은 비즈니스 리더와 일반 소비자 모두를 매료시켰습니다. 이러한 환경에서 시장 차별화의 핵심은 고유한 독점 데이터를 생성 AI와 LLMs 위에 쌓는 것입니다. MongoDB Atlas의 문서 데이터 모델은 이전의 표 형식 데이터 모델에서는 불가능했던 방식으로 독점 데이터와 LLM 기반 인사이트를 결합할 수 있는 잠재력을 해방합니다. 이는 진정으로 차별화된 AI 기반 경험을 가능하게 합니다.

로우코드 개발이 개발자들에게 생산성 향상을 가져다주는 것은 컴포넌트나 모듈 수준에서의 추상화 재사용 능력 때문입니다. 이는 맞춤형 소프트웨어 개발에 필요한 시간을 줄여줍니다. 로우코드는 개발자들이 더 창의적이고 생산적인 애플리케이션을 만들 수 있게 해주며, 혁신을 촉진하고 고도로 맞춤화될 수 있습니다. 또한, 로우코드는 AI와 달리 편향성이 없는 개발 도구입니다.

하이브리드 클라우드가 비효율적이라는 편견을 피하기 위해, 측정 가능한 목표, 맞춤형 아키텍처, 그리고 지속적인 테스팅과 모니터링을 구현하는 것이 중요합니다. 성능 문제는 대부분 엔지니어링이나 아키텍처 문제에서 비롯되며, 이를 해결하기 위해서는 철저한 성능 엔지니어링이 필요합니다.

클라우드 인프라를 프로그래밍 가능하게 만드는 것은 개발자들에게 새로운 기회를 제공합니다. 인프라를 코드(IaC)와 파이썬을 사용하는 것은 이러한 변화를 주도하고 있습니다. Pulumi CEO Joe Duffy는 개발자들이 이미 익숙한 프로그래밍 언어를 사용하여 클라우드 리소스를 더 쉽게 관리할 수 있도록 하는 접근 방식을 강조합니다. 이는 클라우드 인프라를 더욱 강력하고 유연하게 만들어 AI와 같은 분야에서 혁신을 가속화할 수 있습니다.

생성 AI는 육체 산업의 AI 주도 제품 개발 방식을 재정립할 것입니다. 특히, 위험하거나 어려운 상황에 대한 합성 데이터 세트 생성에서 그 잠재력이 두드러집니다. 이를 통해 안전 문제 해결, 효율적인 모델 구축이 가능해지며, 실제 사고 없이도 문제를 감지하고 경고할 수 있는 새로운 모델을 훈련시킬 수 있습니다.

Dart 3.3은 Flutter 앱을 WebAssembly로 컴파일하는 기반을 마련하고, 새로운 SDK는 앱에 AI 기능을 구축하기 위한 Gemini API를 통합합니다. 이 업데이트는 웹 애플리케이션의 성능을 향상시키고, 개발자들이 더 강력한 AI 기능을 앱에 쉽게 통합할 수 있게 해줍니다.