read: fail

MuleSoft에서 자기 재귀 호출을 구현할 때, Flow Reference를 사용하는 대신 VM 큐를 사용하는 것이 권장됩니다. 이 방법은 'MULE:CRITICAL — Too many nested child contexts' 오류를 방지하고 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 실제 코드 예제도 제공됩니다.

로컬에서 실행되는 소규모 언어 모델인 Phi-3과 같은 모델이 개인 정보 보호, 제어, 비용 효율성을 제공하며 인기를 끌고 있습니다. 의미 커널 프레임워크와 Ollama 도구를 사용하여 이러한 모델을 쉽게 관리하고 배포할 수 있으며, 클라우드 의존성 없이 로컬에서 간단한 챗봇 애플리케이션을 구축하는 방법을 소개합니다.

인튜이트는 다양한 제품 라인과 가격 모델, 고객 세그먼트를 지원하기 위해 통합 수익 플랫폼을 구축했습니다. 이 플랫폼은 마이크로서비스 아키텍처와 API-첫 설계, 이벤트 주도 아키텍처를 포함한 여러 원칙을 적용하여 실시간 반응성과 확장성을 높였습니다. 결과적으로 고객 경험 개선, 운영 효율성 증대, 새로운 시장 진입 및 제품 출시의 민첩성이 향상되었습니다.

보안은 필수적이지만, 많은 기업들이 실제로 보안 자체보다는 보안 문제로 인한 손실, 협박, 소송 등의 결과를 피하는 데 더 관심을 가지고 있습니다. 보안 문제는 복잡하고 ROI를 증명하기 어렵기 때문에, 기업들은 보험 같은 대안을 더 선호하는 경향이 있습니다.

모바일 앱은 완벽하게 작동해야 하며, 자동화된 테스트는 출시 전 앱의 안정성과 보안을 보장하는 데 도움이 됩니다. 효과적인 모바일 테스트 자동화 전략은 생산성 향상, 더 나은 테스트 범위, 그리고 오류 최소화를 포함하여 품질 보증 노력을 최적화하고 문제를 조기에 발견할 수 있게 합니다.

AI 도입의 급속한 확산으로 혁신과 기술 부채 사이의 균형이 필요해졌습니다. AI 특유의 기술 부채는 품질 관리와 테스트 가능성에 어려움을 초래하며, 이를 관리하기 위한 전략으로는 효과적인 AI 적용 분야 학습, 종합적 플랫폼 구축, 철저한 품질 관리 시행, 보안 우선 순위 설정 등이 있습니다.

새로운 프로그래밍 언어 오로보로스는 구문이 없으면서도 사용자가 자신만의 구문을 정의할 수 있게 해주는 특이한 언어입니다. 이 언어는 LISP, TCL, FORTH와 같은 최소 구문 언어에서 영감을 받았으며, 자기 참조적이고 변형 가능한 특성을 가지고 있습니다. 오로보로스는 주로 언어 디자인과 메타프로그래밍을 탐구하는 실험적인 도구로 사용됩니다.

PostgreSQL에서 메모리 관리를 이해하는 것은 저용량 메모리 문제를 해결하는 데 중요합니다. 메모리 페이지, 프리페칭, 대형 페이지 설정, 다양한 메모리 블록 조정 등이 포함됩니다. 캐시 히트 비율 개선과 테이블 파티셔닝도 도움이 될 수 있습니다.

고부하 시스템은 매일 수백만 건의 요청을 처리하고, 수백만 명의 동시 사용자를 지원하며, 테라바이트 또는 페타바이트의 데이터를 관리합니다. VK 소셜 네트워크는 맞춤형 데이터 저장 엔진과 KPHP 컴파일러 등을 활용하여 이러한 도전을 극복합니다.

AI가 쿼리 처리와 데이터 검색을 혁신하고 있습니다. BERT와 같은 변환기 기반 모델을 사용하는 Neural Information Retrieval과 벡터 공간 모델, 기계 학습 기술 등을 통해 검색 결과의 정밀도와 속도를 최적화하고 있습니다. 또한, 실시간 개인화와 자가 학습 검색 시스템의 미래 방향성도 탐구하고 있습니다.

창업자 모드는 조직의 모든 측면에 깊이 몰두하는 방식으로, 여러 숨겨진 위험을 내포하고 있습니다. 생존자 편향, 에코 챔버 강화, 전략 목표의 혼란, 직원의 자율성 침해 등이 포함됩니다. 이러한 경향은 조직의 건강을 해치고 혁신을 억제할 수 있으며, 장기적인 성공을 위협할 수 있습니다.

데이터베이스에서 각 행을 고유하게 식별하는 데 사용되는 다양한 키에 대해 설명합니다. 기본 키, 외래 키, 복합 키 등이 있으며, 이들은 데이터의 무결성을 유지하는 데 필수적입니다. 대학 데이터베이스 스키마 예시를 통해 실제 적용 방법도 소개합니다.

이 글은 OpenTelemetry(OTel)를 도입하고 애플리케이션에 트레이싱 텔레메트리 데이터를 수집하기 위해 수동 계측하는 방법에 대해 설명합니다. 특히, 비즈니스에 특화된 메타데이터를 추가하여 더 나은 인사이트를 제공하는 방법에 초점을 맞춥니다. 다음 글에서는 애플리케이션의 메트릭을 수동으로 계측하는 방법을 다룰 예정입니다.

이 글에서는 Microsoft Graph API를 사용하여 SharePoint 목록 항목의 PDF 파일을 대표하는 열의 값을 변경하는 방법을 설명합니다. SharePoint 목록은 중요한 데이터 구조로, 다양한 데이터 유형을 표현할 수 있습니다. API를 통해 액세스 토큰을 얻고 필요한 ID를 식별한 후, 특정 열(예: '제목' 열)을 업데이트하는 과정을 거칩니다.

관찰 가능성 에이전트는 애플리케이션, 인프라, 장치에서 텔레메트리 데이터(로그, 메트릭, 트레이스)를 수집하고 처리하여 관찰 가능성 플랫폼으로 전송하는 핵심 구성 요소입니다. 이들은 자동 계측을 위해 코드 위빙과 몽키 패칭 기술을 사용하며, 보안, 성능, 데이터 처리 효율성을 중요하게 고려합니다.

ClickHouse는 대용량 데이터를 실시간으로 처리하며, 쿼리 성능 최대화와 고장 허용을 목표로 합니다. 특히, SIMD 명령어를 사용하여 플랫폼별 코드를 자동 생성하고, 실행 시 최적의 구현을 선택하는 저수준 최적화 기술을 통해 빠른 쿼리 실행을 달성합니다.

RAG 애플리케이션이 복잡해짐에 따라, 쿼리 라우팅은 다양한 데이터 소스와 쿼리 유형에 맞게 최적의 도구를 선택하는 기술입니다. 이 기술은 LLM 선택 라우터, LLM 함수 호출 라우터 등 다양한 라우터 유형을 포함하며, 효과적인 응답 계획을 가능하게 합니다.

데이터베이스 성능을 향상시키기 위한 주요 전략으로는 인덱싱, 수직 확장, 수평 확장/샤딩, 비정규화, 캐싱, 복제가 있습니다. 각 전략은 특정 장점과 도전 과제를 가지며, 이를 이해하고 적용하면 애플리케이션의 성장에 따라 데이터베이스 인프라를 강력하고 확장 가능하게 유지할 수 있습니다.

이 글에서는 GraphQL과 WebSockets를 사용하여 실시간 데이터 구독을 탐구합니다. 저자는 'creditUpdated' 이벤트에 대한 새로운 구독 유형을 추가하고, Heroku에 GraphQL 서버와 WebSocket 클라이언트 애플리케이션을 배포했습니다. 이를 통해 사용자는 반복적인 쿼리 없이 실시간 업데이트를 받을 수 있습니다.

Selenium Grid는 여러 브라우저와 환경에서 병렬 및 연속 테스트를 위해 사용되는 도구입니다. Hub와 Node 모델을 기반으로 작동하며, 테스트 실행을 여러 기계에 분산시켜 테스트 속도를 높입니다. 설정은 Java, 브라우저, 드라이버 설치 후, Selenium Grid 서버를 시작하고 테스트를 실행하는 과정을 포함합니다.