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스크럼이나 애자일 팀 내에서 지속적인 개선 문화를 조성하기 위한 핵심 포인트는 정기적이고 반성적인 회고, 개선 조치의 실행, 스크럼 가치의 깊은 통합, 심리적 안전의 구축, 이해관계자 협력 촉진 등을 포함합니다. 이러한 전략들을 실행함으로써, 팀은 더 나은 팀 역학, 이해관계자 관계 및 고객 중심의 제품 개발을 이룰 수 있습니다.

GitHub 액션의 무료 사용은 변동될 수 있으며, 저자는 미래에 자체 호스팅 러너로의 이전 가능성을 실험하고자 합니다. 라즈베리 파이에서 자체 호스팅 러너를 설정하는 과정은 도커 설치 의존성, 파이썬 버전 다운그레이드, 비밀 관리 방식의 차이 등 여러 도전을 포함합니다. 결론적으로, 자체 호스팅 러너로의 이전은 가능하지만 추가 설정과 변경이 필요하며, 저자는 단순화를 위해 컨테이너 내에서 실행하는 것을 고려 중입니다.

실리움은 eBPF 기반의 클라우드 네이티브 네트워킹 및 보안 프로젝트로, 700명 이상의 활발한 기여자와 18,000개의 GitHub 별을 받으며 인기를 끌고 있습니다. CNCF에서 클라우드 네이티브 네트워킹 프로젝트로는 최초로 졸업한 실리움은, 구글, 아마존, 마이크로소프트와 같은 주요 클라우드 제공업체들에 의해 채택되었습니다. KubeCon EU에서는 실리움이 쿠버네티스의 다양한 네트워킹 및 보안 요구사항을 단순화하고 통합하는 능력을 선보일 예정입니다.

jq는 경량이면서도 강력한 JSON 처리 도구로, Kubernetes의 복잡한 JSON 출력을 효과적으로 쿼리하고 수정하여 필요한 정보를 빠르게 추출할 수 있게 해줍니다. 이 가이드는 jq를 Kubernetes 관리에 통합하여 단순화, 효율성 및 더 깊은 인사이트를 얻는 방법을 제공합니다.

2024년, AI와 ML 통합, 보안 강화, 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경, 그리고 내부 개발자 포털의 등장으로 DevOps는 새로운 기술 변화를 맞이하고 있습니다. 이러한 변화에 적응하기 위해, DevOps 전문가들은 지속적인 업스킬링과 크로스-펑셔널 팀 작업의 중요성을 인식하며, 모니터링과 관찰성에 더욱 집중하고 있습니다. 이는 조직이 소프트웨어를 개발, 배포, 운영하는 방식을 형성하는 데 있어 DevOps 전문가들이 중심 역할을 하고 있음을 의미합니다.

이 기사에서는 AI/ML 개발자들이 LangChain과 Heroku를 사용하여 복잡한 LLM 파이프라인 구성 요소를 구축하고 배포하는 방법에 대해 설명합니다. LangChain은 언어 모델을 기반으로 하는 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크이며, Heroku는 인프라에 대한 걱정 없이 애플리케이션을 쉽게 배포할 수 있는 클라우드 플랫폼입니다. 간단한 피트니스 트레이너 챗봇을 만들어 Heroku에 배포하는 예시를 통해, 개발자들이 애플리케이션 로직 구축에 집중할 수 있게 도와주는 툴체인의 중요성을 강조합니다.

은행 부문의 다양하고 복잡한 데이터 소스 통합, 데이터 보안 유지, 효과적인 위험 관리, 그리고 고객 선호도 이해 등의 도전과제를 해결하기 위해 Power BI를 도입합니다. 이를 통해 실시간 데이터 통합 및 시각화로 의사결정을 강화하고, 운영 효율성을 개선하며, 맞춤형 은행 서비스를 통해 고객 경험을 향상시키는 결과를 얻었습니다.

Snowflake과 Trino의 통합은 클라우드 데이터 웨어하우징과 분산 쿼리 처리를 활용하여 조직이 더 나은 인사이트를 얻을 수 있게 해주는 강력한 솔루션을 제공합니다. 이 글은 Snowflake 데이터에 접근하기 위한 Trino 프로젝트 사용법을 포함한 세부 설정 및 구성 단계, 그리고 실제 예제를 제공합니다.

이 문서는 AI를 통해 매일 스포츠 활동 제안을 생성하고, 사용자가 이를 수행한 후 새로운 제안을 요청하는 과정을 반복하는 애플리케이션의 생명주기를 설명합니다. OpenAI API와 Node.js 환경을 사용하며, 사용자 정보와 활동 이력을 저장하기 위한 데이터베이스 구성, 모델 생성, 그리고 제안 생성까지의 전 과정을 다룹니다. 이를 통해 사용자에게 개인화되고 흥미로운 스포츠 활동 제안을 제공하여 적극적인 생활 방식을 촉진하고 사용자 참여를 높일 수 있는 솔루션을 제시합니다.

Azure에서 API와 마이크로서비스 아키텍처 디자인에 AI를 통합하면 지능적인 계획, 자동화된 스케일링, 동적 로드 밸런싱, 예측 분석, 그리고 지속적인 최적화를 포함한 다양한 이점을 가져올 수 있습니다. 이를 통해 조직은 더 큰 민첩성, 확장성 및 지능을 갖춘 클라우드 기반 애플리케이션 관리를 달성할 수 있습니다.

Node.js 애플리케이션에서 서비스는 특정 비즈니스 로직이나 기능을 처리하는 모듈식, 재사용 가능한 구성 요소입니다. 이들은 복잡한 작업을 간단한 인터페이스 뒤로 추상화하여 애플리케이션의 다른 부분이 내부 세부 사항을 알지 못하고도 이러한 기능과 상호 작용할 수 있게 합니다. JWT (JSON Web Token) 서비스 예시부터 동적 재구성을 지원하는 TokenService까지, 서비스 초기화와 동적 구성 관리의 중요성을 강조합니다.

소매 데이터베이스는 민감한 고객 정보를 포함하고 있으며, 이를 보호하기 위한 강력한 보안 조치가 필수적입니다. AWS RDS SQL 서버 인스턴스를 보호하기 위한 최선의 방법으로는 암호화 활성화, 네트워크 보안 구현, SQL 서버 로그인 및 권한 관리, SSL 연결 활성화, 정기 백업 및 다중 AZ 배포, 모니터링 및 로깅 등이 있습니다. 이러한 전략을 따름으로써, 소매점은 고객 데이터와 거래 기록을 효과적으로 보호할 수 있습니다.

2024년에 접어들면서, 기업들은 클라우드 컴퓨팅의 성장과 혁신을 위해 이를 채택하고 있습니다. 하지만, 클라우드 보안에 대한 도전 과제가 부각되고 있어, 통합 보안 접근 방식과 제로 트러스트 아키텍처, 데이터 암호화, 지속적인 보안 준수 모니터링이 중요해지고 있습니다. 이러한 최선의 방법들을 통해 조직들은 사이버 위협에 대응하고 민감한 데이터를 보호할 수 있습니다.

Terraform과 OpenTofu는 클라우드 인프라 관리를 위한 IaC (Infrastructure as Code) 도구로서, 각각의 장단점을 가지고 있습니다. Terraform은 널리 알려진 도구이지만, 라이선스 변경으로 인해 OpenTofu가 등장했습니다. OpenTofu는 진정한 오픈 소스를 목표로 하는 커뮤니티 주도 프로젝트입니다. 이 글에서는 두 프레임워크를 비교하며, Terraform에서 OpenTofu로의 전환 여부에 대한 필요한 정보를 제공합니다.

클라우드 네이티브 관찰 가능성을 위한 텔레메트리 파이프라인에 대해 배우고 싶으신가요? 이 시리즈의 첫 번째 글에서는 오픈 소스 프로젝트 Fluent Bit의 역할과 기본 설치, 첫 텔레메트리 파이프라인 프로젝트 설정 방법을 소개합니다. 데이터를 수집, 집계, 변환, 전달하는 단계를 통해 클라우드 네이티브 데이터를 관리하는 방법을 배워보세요.

소프트맥스 활성화 함수는 분류 작업에서 특히 중요하며, 신경망이 복잡한 결정과 예측을 할 수 있게 하는 역할을 합니다. 이 함수는 로짓을 확률로 변환하여, 신경망의 예측을 해석 가능하게 만듭니다. 다중 클래스 분류 문제에서 빛을 발하며, 이미지 인식부터 자연어 처리까지 다양한 분야에 적용됩니다.

생성적 인공지능(AI)은 다양한 분야에서 혁신의 잠재력을 가진 변혁적 기술로 부상했습니다. 그러나 생성적 AI의 널리 퍼진 채택은 데이터 공유, 특히 개인 정보 보호, 공정성, 그리고 책임성과 관련하여 중요한 우려를 제기합니다. 이 글에서는 협력을 촉진하면서 개인 정보를 보호하기 위한 정책 접근 방식을 탐구하고, 투명성, 책임성, 공정성을 강조하는 정책 개발을 위한 핵심 원칙을 제안합니다.

AWS Organizations는 여러 AWS 계정을 중앙에서 관리하고 통제할 수 있게 해주는 강력한 서비스입니다. 이를 통해 조직은 운영을 간소화하고, 보안을 강화하며, 조직 정책에 따른 준수를 용이하게 할 수 있습니다. 중앙 집중식 계정 관리, 조직 단위(OU), 통합 청구, 정책 관리, 그리고 보안 및 준수는 AWS Organizations의 주요 특징 및 이점입니다. 이 서비스는 기업, 소프트웨어 개발 팀, 그리고 규제를 준수해야 하는 조직에 이상적인 솔루션을 제공합니다.

이 기사에서는 역전파라는 핵심 개념에 초점을 맞추며, 이를 통해 그래디언트 하강법과 머신러닝에서의 역전파의 중요성을 이해할 수 있습니다. 역전파는 신경망 훈련에서 오류를 수정하고 최적화 알고리즘을 통해 모델을 학습시키는 데 필수적인 과정입니다. 또한, 다양한 그래디언트 하강법 유형이 소개되어 있어 인공지능 모델 훈련의 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.

오늘날의 웹 개발에서 실시간 통신 기술은 사용자가 실제 데이터를 빠르게 받고 상호작용할 수 있게 해주는 중요한 역할을 합니다. WebSocket과 Server-Sent Events(SSE)는 이러한 기술 중 인기 있는 두 가지로, 각각의 작동 원리와 실용적인 사용 사례를 탐구함으로써 개발자들이 자신의 프로젝트에 가장 적합한 프로토콜을 선택할 수 있도록 돕습니다.