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WildFly 31은 자카르타 MVC 2.1 지원, 새로운 CLI 도구, 그리고 시스템 사용 분석과 가벼운 런타임을 제안하는 Maven 플러그인인 WildFly Glow를 소개합니다. 또한, 자바 21과 자카르타 EE 10을 지원하며, 사용자가 다양한 사용 사례에 더 신중하게 기능을 선택할 수 있도록 안정성 수준을 도입했습니다.

에릭 에반스는 Explore DDD 컨퍼런스에서 도메인 주도 설계와 대규모 언어 모델(LLM)의 통합을 탐색할 것을 제안했습니다. 그는 LLM에 대해 배우고 실험을 시작하며, 그 결과를 커뮤니티와 공유할 것을 권장했습니다. 에반스는 특정 요구에 더 유용하게 만들기 위해 LLM을 경계 컨텍스트의 공통 언어로 훈련시키는 것을 제안했습니다. 이러한 실험은 자연어 입력을 해석하는 작업과 하위 도메인을 자연스럽게 포함시키는 미래의 도메인 모델러들에게 중요할 것입니다.

Google이 Wear OS용 새로운 텍스트-투-스피치 엔진을 발표했습니다. 이 엔진은 50개 이상의 언어를 지원하며, 작고 효율적인 기계 학습 모델을 사용해 이전보다 빠른 속도를 자랑합니다. Wear OS 4 이상을 실행하는 기기에서 사용할 수 있으며, 개발자들은 기존 API를 통해 쉽게 접근할 수 있습니다.

최근 자바 업데이트에는 스트림 API를 개선하는 Stream Gatherers의 두 번째 프리뷰, 성능 향상을 위한 '핫 코드 힙', 그리고 빠른 시작과 작은 이미지를 지원하는 알파키타 컨테이너 등이 포함되어 있습니다. 또한, 스프링 프레임워크, 파야라 플랫폼, 마이크로노트 등 다양한 프레임워크와 라이브러리의 새로운 버전이 발표되었습니다. 이러한 업데이트는 자바 개발자들에게 더 나은 성능과 편의성을 제공합니다.

GitHub이 최근 GitHub Actions-hosted 러너를 업그레이드했습니다. 이제 공개 저장소의 워크플로우는 새로운 4-vCPU 러너에서 실행됩니다. 이 업그레이드는 대부분의 CI/CD 작업에서 최대 25%의 성능 향상을 가능하게 하며, 구성 변경 없이도 이점을 제공합니다. 또한, GitHub은 AI를 통해 개발자 경험을 향상시키는 새로운 기능도 소개했습니다. 이러한 변화는 빌드 시간을 단축하고, 더 큰 작업량을 처리하는 팀에게 이점을 제공할 것입니다.

OpenAI가 트랜스포머 모델의 내부 작동을 이해할 수 있게 해주는 트랜스포머 디버거(TDB) 도구를 출시했습니다. 이 도구는 모델의 행동에 영향을 미치는 구성 요소를 식별하고, AI의 투명성과 책임성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

최근 블록체인 기반 분산 시스템에서 제로 지식 증명에 대한 관심이 급증하고 있습니다. 이 문서는 제로 지식 증명의 개념을 예시와 간단한 알고리즘을 통해 설명하며, 다양한 비밀을 밝히지 않고도 지식을 증명할 수 있는 유연성을 강조합니다. 하지만, 소개된 방법은 통신과 계산 복잡성이 높아, 실제 응용에서는 더 효율적인 SNARKs 같은 현대적인 시스템이 사용됩니다.

GitHub의 개발자 경험(DX) 팀이 분산 서비스 생태계에서의 통합 테스팅 문제를 해결하기 위해 'Hubber Codespace' (HCS)를 새롭게 선보였습니다. HCS는 개발자들이 코드를 통합 환경 내에서 테스트할 수 있게 하여, 전체 시스템과의 상호작용을 더 깊이 이해할 수 있도록 돕습니다. 이는 GitHub의 개발 프로세스를 간소화하고, 배포의 어려움을 줄이는 데 큰 역할을 하고 있습니다.

AWS는 AWS CloudFormation 스택 생성 프로세스를 최적화하여 배포 속도를 크게 향상시켰습니다. 이제 리소스 생성을 '생성'과 '안정화'의 두 단계로 나누어, 다른 리소스의 생성을 기다리지 않고 더 빠르게 진행할 수 있게 되었습니다. 이는 클라우드 배포의 효율성을 대폭 개선하는 중요한 발전입니다.

AWS가 고객의 인프라 관리를 간소화하기 위해 'IaC Generator'와 'CDK Migrate' 두 가지 새로운 도구를 소개했습니다. 이 도구들은 기존 애플리케이션을 AWS Cloud Development Kit(CDK)으로 가져오고, 기존 리소스를 기반으로 CloudFormation 템플릿을 생성하는 데 도움을 줍니다. 이는 엔지니어들이 전체 애플리케이션을 관리되는 CloudFormation 스택으로 쉽게 옮길 수 있게 해주는 혁신적인 접근 방식입니다.

Erlang 가상 머신(BEAM)에서 실행되는 고도로 동시성을 지원하는 액터 기반 함수형 언어인 Gleam이 버전 1.0에 도달했습니다. 이는 이제 생산 시스템에서의 사용이 보장되며, 의미 있는 버전 관리를 기반으로 한 후방 호환성이 보장됨을 의미합니다. Gleam은 읽기 쉽고 이해하기 쉬운 언어를 목표로 하며, WhatsApp과 같은 세계에서 가장 신뢰할 수 있고 확장 가능한 시스템을 지원하는 성숙하고 검증된 플랫폼인 Erlang 가상 머신에서 실행됩니다.

Microsoft가 Azure 정적 웹 앱에 '분산 함수'라는 새로운 기능을 도입했습니다. 이 기능은 사용자 트래픽이 많은 지역으로 관리되는 함수를 자동으로 분산시켜 네트워크 지연 시간을 최대 70%까지 줄일 수 있습니다. 개발자들은 이제 전 세계적으로 분산된 웹 애플리케이션을 더욱 효율적으로 구축할 수 있게 되었습니다.

링크드인의 소프트웨어 엔지니어 Gaojie Liu와 Alex는 베니스 데이터베이스의 성능을 개선하여 노드 당 초당 백만 번의 연산을 달성하는 여정을 공유했습니다. 이들은 고수준 최적화 전략에 초점을 맞추며, 베니스의 아키텍처와 진화, 다양한 최적화 기법 및 성능 향상 사례에 대해 설명했습니다. 베니스는 고가용성, 저지연, 대규모 데이터셋 지원 등을 특징으로 하며, 오픈소스로도 제공됩니다. 이 프로젝트는 LinkedIn 내부에서 2000개 이상의 스토어를 지원하며, DataStax와 같은 외부 고객도 보유하고 있습니다.

AWS가 최근 유럽 데이터 법 가이드라인을 따라, 클라우드에서 데이터를 인출하고 다른 클라우드 제공업체나 온프레미스 데이터 센터로 전환하는 고객을 위해 무료 이그레스 트래픽을 발표했습니다. 이는 데이터 전송 비용 부담을 줄이고, 고객의 클라우드 이동성을 지원하기 위한 조치입니다.

Germán Bencci는 사회적 책임을 지는 기업들에 대해 이야기하며, CodeYourFuture의 경험을 공유합니다. 그는 긍정적인 변화를 만들기 위한 노력의 중요성과, 다양한 배경을 가진 사람들에게 기술 교육을 제공하여 그들의 삶을 변화시키는 사례들을 소개합니다. 이 프레젠테이션은 기업이 사회적 영향을 미치는 방법과 그들의 역할을 재정의하는 방법에 대해 탐구합니다.

Hashnode는 AWS의 Lambda, Step Functions, EventBridge, Redis Cache를 사용하여 수천 명의 사용자를 위한 확장 가능한 이벤트 기반 아키텍처를 만들었습니다. 이 솔루션은 높은 동시성 처리를 가능하게 하는 Step Functions의 분산 맵 기능을 활용합니다. 페이지 로딩 시간을 단축하기 위해 사용자 피드를 사전 계산하는 방식을 도입했으며, 이는 캐시를 통해 빠르게 피드를 로드할 수 있게 합니다.

Microsoft는 Azure OpenAI 서비스에서 '데이터 사용' 기능을 일반에 공급하기 시작했습니다. 이 기능을 통해 사용자는 GPT-4를 포함한 OpenAI 모델의 전력을 활용하고, 자신의 데이터와 RAG 모델의 고급 기능을 원활하게 통합할 수 있습니다. 엔터프라이즈급 보안을 갖춘 Azure를 통해 안전한 사용자 데이터 환경을 보장합니다.

이번 팟캐스트에서는 EDB의 최고 제품 책임자인 Chandler Hoisington과 그의 경력 여정에 대해 이야기합니다. Chandler는 엔지니어로 시작해 여러 관리 역할을 거쳐 현재의 위치에 이르렀습니다. 그는 Amazon에서의 경험을 공유하며, 특히 문서 작성 프로세스와 고객 중심의 제품 개발 방식을 강조합니다. 또한, 새로운 리더들에게 조언을 제공하고, 데이터와 AI의 미래 트렌드에 대한 통찰력을 나눕니다. Chandler는 리더십과 기술 경향에 대한 깊은 통찰을 제공하며, 이는 엔지니어링 리더와 개발자 모두에게 유익한 내용입니다.

AWS가 최근 Finch의 Windows 지원을 일반에 공개했습니다. 이제 Windows 개발자들도 macOS 사용자와 마찬가지로 쉽게 Finch를 설정하고 사용할 수 있게 되었습니다. Windows 지원은 Finch의 기능을 모든 WSL2 배포판으로 확장할 계획이 있는 중요한 업데이트입니다.

지속적 발견은 제품 개발을 위한 정기적인 고객 연구로, 소프트웨어 팀이 데이터를 수집하고 그 의미를 이해하는 데 도움을 줍니다. Neil Turner는 이 방법이 제품에 대한 통찰력을 얻고 고객의 도전을 더 잘 이해하는 데 중요하다고 강조했습니다.