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DevSecOps는 개발, 보안, 운영을 통합하는 접근 방식으로, 보안을 소프트웨어 개발 생명주기의 핵심 부분으로 만드는 것을 목표로 합니다. 이는 사이버 위협에 대한 조직의 방어력을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다. DevSecOps는 '왼쪽으로 이동', 지속적인 모니터링, 자동화, 협업 등을 통해 사이버보안 자세를 강화하는 다양한 방법을 제공합니다.

현재 빠르게 변화하는 디지털 환경에서 조직들은 점점 더 복잡한 소프트웨어 솔루션을 제공합니다. 이러한 솔루션들은 다양한 비즈니스 프로세스, 제3자 서비스, 또는 정기적으로 업데이트되어야 하는 데이터베이스와 같은 여러 상호 연결된 모듈로 구성됩니다. 종단 간 테스트 자동화는 이러한 소프트웨어 구성 요소와 그 상호 작용을 검증하기 위해 수행되는 자동화된 테스트 과정입니다. 이는 소프트웨어가 요구 사항에 부합하고 문제가 없는지 확인하기 위해 필수적입니다. 종단 간 테스트 자동화는 소프트웨어 품질을 향상시키고, 운영 비용을 줄이며, 시장 출시 시간을 단축하고, 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.

2024년에는 NodeJS가 소프트웨어 개발 기술의 선두주자로, 다양한 프레임워크를 제공합니다. 이 프레임워크들은 개발자들이 더 적은 자원으로 더 빠르게 애플리케이션을 구축할 수 있도록 도와주는 기능, 템플릿, 라이브러리를 갖추고 있습니다. Express.js, Next.js, Koa, Nest.js, Hapi.js, Fastify 등이 2024년에 주목받는 NodeJS 프레임워크입니다. 각각의 프레임워크는 고유의 특징을 가지며, 프로젝트의 요구사항에 따라 적합한 프레임워크를 선택하는 것이 중요합니다.

도커는 애플리케이션 패키징과 배포를 혁신적으로 변화시켰지만, 이 환경을 제대로 작동시키고 안전하게 유지하기 위해서는 로깅과 모니터링이 매우 중요합니다. 이 글에서는 컨테이너화된 앱을 원활하게 운영하기 위한 최선의 방법, 도구, 기술을 살펴봅니다. 로깅과 모니터링은 문제 해결, 성능 최적화, 확장성, 보안 등 다양한 측면에서 핵심적인 역할을 합니다.

이 글에서는 DB2의 세밀한 접근 제어 기능을 통해 특정 사용자에게 접근이 허용되지 않아야 하는 데이터를 숨기는 방법에 대해 알아봅니다. DB2는 행 및 열 접근 제어(RCAC)와 레이블 기반 접근 제어(LBAC) 두 가지 방식을 제공하며, 이는 데이터 보안을 강화하는 데 큰 역할을 합니다. 또한, 데이터베이스 서버와 클라이언트 사이에서 프로그래밍 가능한 프록시를 사용하는 방법도 소개합니다.

코드 리뷰는 단순히 오류를 찾는 것 이상의 가치가 있습니다. 팀워크와 지식 공유를 촉진하며, 개발 팀의 전문성을 높이는 데 도움이 됩니다. 이 글에서는 프로젝트의 품질을 향상시키고 팀 내 협력을 강화할 수 있는 코드 리뷰의 중요성과 몇 가지 유용한 팁을 소개합니다.

MySQL은 웹 개발, 데이터 분석 등에서 중요한 역할을 하는 인기 있는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. DDL(데이터 정의 언어), DML(데이터 조작 언어), DCL(데이터 제어 언어) 명령어를 이해하는 것은 MySQL 데이터베이스 작업에 관련된 사람들에게 필수적입니다. 이 가이드는 각 카테고리를 정의하고 예시를 통해 이해를 돕습니다.

클라우드 기술은 사람들이 컴퓨팅 요구에 대해 시간과 자원을 크게 절약할 수 있게 해주며, 개발 회사들은 전반적인 개선을 위해 클라우드 기술로 전환하고 있습니다. 클라우드 기반 자동화 테스팅은 소프트웨어 개발 과정을 가속화하고, 제품 출시 시간을 단축시키는 데 도움을 줍니다. 클라우드에서의 자동화 테스팅은 유연성, 확장성, 그리고 강력한 테스팅 환경을 제공하여, 더 빠른 소프트웨어 출시와 품질 향상을 가능하게 합니다.

스프링을 활용해 전략 패턴을 구현하는 방법을 배워보세요. 간단한 리스트 기반 접근법부터 효율적인 맵 기반 방법까지 다양한 전략 주입 방식을 다룹니다. 해리 포터 시리즈의 세 가지 용서받지 못할 저주를 예로 들어 설명합니다. 코드의 유연성과 적응성을 높이는 데 도움이 됩니다!

인공지능(AI)과 기계학습(ML) 분야에서 합성 데이터의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 실제 데이터의 한계와 개인정보 보호 문제를 해결하기 위해, 합성 데이터 생성이 대안으로 떠오르고 있어요. 이는 데이터 부족, 다양성, 그리고 개인정보 문제를 극복하며, AI/ML 모델 훈련을 가속화하는 데 큰 장점을 가지고 있습니다. 합성 데이터는 인공지능의 미래를 재형성하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

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.

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.

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 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.

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

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.

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!

Ansible과 GitHub 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.

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 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.