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DevOps 변혁은 많은 기업에게 지속적인 도전이며, 초기 도입 후 10-12년이 지나도 여전히 80%가 변혁 중입니다. 개발자들은 코딩 이외의 책임을 지면서 인지 부하가 증가하고 있으며, 이로 인해 개발자 경험을 개선하는 데에 더욱 집중하고 있습니다. 조직 구조와 전통적인 사고방식이 이러한 변화의 장애물로 작용하고 있습니다.

Fermyon의 소프트웨어 엔지니어 Danielle Lancashire는 웹어셈블리가 서버리스 컴퓨팅으로의 진화 가능성을 제시했습니다. 그녀는 웹어셈블리가 기존 컨테이너보다 더 빠르고, 경제적이며, 환경적으로도 이점이 있다고 강조했습니다. 이 기술은 작고, 이동이 용이하며, 시작과 정지가 빠르고, 높은 격리성을 제공합니다.

NVIDIA가 텍스트와 비전 언어 작업에서 모두 뛰어난 성능을 보이는 오픈 소스 멀티모달 대형 언어 모델인 NVLM 1.0을 공개했습니다. 이 모델은 다양한 멀티모달 작업을 처리할 수 있으며, 모델의 가중치는 Hugging Face에서 이용 가능합니다.

1BRC(10억 행 챌린지)는 자바 애플리케이션의 데이터 처리 속도를 겨루는 대회였습니다. 최적화 기법과 커뮤니티의 협력을 통해, 최고 기록은 단 1.5초에 달성되었습니다. 이 기법들은 대용량 데이터를 처리하는 많은 자바 애플리케이션에 적용 가능합니다.

오픈AI는 2024년 SF 개발자의 날에서 실시간 API, 기능 호출 기능, 비전 모델의 파인 튜닝 확장, 그리고 모델 증류 API 및 프롬프트 캐싱을 포함한 여러 새로운 기능을 소개했습니다. 이 기능들은 가상 비서와 번역 서비스 같은 애플리케이션에 즉각적인 반응을 제공합니다.

리눅스 6.12 버전에서는 PREEMPT_RT 패치를 통해 모든 지원 아키텍처에서 실시간 처리를 공식 지원할 예정입니다. 이로 인해 리눅스 커널은 외부 이벤트에 대해 결정적인 시간 안에 낮은 지연시간으로 반응할 수 있게 됩니다. 특히, 오디오 및 게이밍 성능 향상에 도움을 줄 수 있습니다.

자한 말카니가 메타에서 트위터와 경쟁하기 위해 쓰레드 마이크로블로깅 앱을 어떻게 5개월 만에 작은 팀으로 출시했는지 공유했습니다. 인스타그램의 디자인을 차용하고 창작자의 요구에 집중한 텍스트 중심의 소셜 네트워크를 만드는 것이 목표였습니다. 이 발표는 기존 인프라를 활용하고 기회를 포착하여 신속하게 새로운 소셜 네트워크 제품을 구축하고 출시한 사례 연구를 제공합니다.

데이터 메시 조직에서는 주로 세 가지 역할이 있습니다: 생산자, 소비자, 그리고 플랫폼 팀. 생산자는 트랜잭션 데이터를 생성하고, 소비자는 이를 분석해 인사이트를 도출합니다. 플랫폼 팀은 이들을 지원하기 위해 필요한 도구와 인프라를 제공합니다. 데이터를 제품처럼 다루어 품질과 소유권을 명확히 하는 것이 중요하며, 지속적인 실험과 측정을 통해 사용자의 요구를 충족시키는 것이 필요합니다.

허깅 페이스가 오픈 LLM 리더보드의 업그레이드 버전을 출시했습니다. 이 플랫폼은 AI 커뮤니티에 다양한 목적을 제공하며, 특히 최신 오픈 소스 모델을 식별하고, 최고의 모델과 비교하여 자신의 작업을 평가할 수 있는 기회를 제공합니다. 또한, 리더보드 v2는 점수 정규화, 데이터 오염 탐지 기술 개선, 긴 컨텍스트 능력의 중요성 증대 등의 변화를 포함하고 있습니다.

JFrog이 소프트웨어 공급망 플랫폼에 실시간 취약점 탐지 기능을 추가한 JFrog Runtime을 도입했습니다. 이는 쿠버네티스 클러스터의 보안을 강화하고, AI/ML 모델 관리 및 안전한 OSS 카탈로그를 포함하여 소프트웨어 개발 및 배포의 보안 조치를 향상시킵니다. 또한, JFrog Runtime은 컨테이너에서 실행되는 동적 애플리케이션의 보안을 자동화하여 관리를 단순화합니다.

2024년 데이터 팀 설문 조사에 따르면, 데이터 팀은 LLM의 도입이 느리고, 원격 근무의 영향은 중립적이며, 전달된 가치에 대한 인식이 전반적으로 감소했습니다. 데이터 운영 능력이 부족하고, 운영 엔지니어의 역할 정의에 일관성이 없습니다. 높은 성과를 내는 팀은 최선의 관행을 따르고 있으며, 이는 성공적인 팀에게 여전히 필수적입니다.

UNO 플랫폼이 버전 5.4를 출시하며 애플리케이션 성능 향상에 중점을 두었습니다. 이번 업데이트에는 메모리 할당 15% 감소, 가비지 컬렉터 부하 감소 등의 성능 개선이 포함되어 있습니다. 또한, 새로운 마크업 지원과 향상된 접근성 지원 등 290개 이상의 새로운 기능과 개선 사항이 추가되었습니다.

알고리즘의 기원부터 피보나치 수열, HyperLogLog와 같은 다양한 계산 방법에 이르기까지, 이번 에피소드에서는 알고리즘의 역사와 실용적인 활용에 대해 흥미롭게 다룹니다.

파이썬 3.13은 새로운 인터랙티브 인터프리터와 멀티라인 편집, 스트림라인드 명령어, 새로운 'clear' 명령어 등을 도입했습니다. 또한, 글로벌 인터프리터 락(GIL) 비활성화와 실험적 JIT 컴파일러를 통해 멀티스레딩 지원과 성능 향상을 목표로 하고 있습니다.

MongoDB 8.0이 출시되어 성능 향상과 새로운 기능을 제공합니다. 주요 개선 사항으로는 읽기 속도 36% 향상, 대량 삽입 속도 56% 향상, 메모리 사용 감소 및 쿼리 시간 단축 등이 있습니다. 또한, 보안 강화 및 샤딩 개선으로 수평 확장이 용이해졌습니다.

페이팔이 자사의 MLOps 플랫폼인 Cosmos.AI를 확장하여 대규모 언어 모델(LLMs)을 사용한 생성적 AI(GenAI) 애플리케이션 개발을 지원합니다. 이 플랫폼은 AWS SageMaker, Azure Machine Learning, GCP Vertex AI와 유사한 기능을 제공하며, 오픈 소스 솔루션 또는 타사 벤더의 선택적 사용이 가능합니다. 페이팔은 제품 혁신을 촉진하기 위해 LLM을 활용한 GenAI 기능 개발에 투자했습니다.

웹어셈블리(Wasm)는 서버리스 애플리케이션의 에너지 및 하드웨어 효율성을 개선할 수 있습니다. Wasm은 작은 바이너리, 빠른 시작 시간, 크로스 플랫폼 호환성을 제공하여 서버리스 아키텍처에 적합합니다. 또한, 다양한 플랫폼과 하드웨어 아키텍처에서 Wasm 애플리케이션을 구축하고 실행할 수 있는 Spin 프레임워크를 소개합니다.

중국과학원(UCAS) 연구진이 음성과 텍스트 데이터를 모두 처리할 수 있는 대규모 언어 모델 LLaMA-Omni를 오픈소스로 공개했습니다. 이 모델은 기존 모델보다 적은 데이터와 연산으로 더 뛰어난 성능을 보이며, 음성 입력과 출력 사이의 지연 시간을 줄입니다. Hugging Face에서 모델 파일을 확인할 수 있습니다.

메타가 고화질 1080p 비디오와 동기화된 오디오를 생성할 수 있는 새로운 AI 모델 '무비 젠'을 발표했습니다. 이 모델은 30조 개의 파라미터를 가진 트랜스포머 모델로, 대규모 이미지, 비디오, 오디오 데이터셋으로 훈련되었습니다. 무비 젠은 사실적인 비디오 움직임을 위해 잠재 공간 관리와 플로우 매칭 기술을 통합했습니다.

새로운 자바스크립트 번들러인 Rspack 1.0이 출시되었습니다. 이는 Webpack과 완벽하게 호환되면서도 훨씬 빠른 성능을 자랑합니다. Rust로 작성되어 멀티코어 CPU를 활용하며, 상위 50개 Webpack 플러그인 중 40개 이상과 호환됩니다. ByteDance가 개발한 이 도구는 CI 비용을 크게 절감할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.