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Oracle에서 Self Join과 With 절 사용 방법

Oracle의 With 절은 SQL 코드를 단순화하고 성능을 향상시키는 강력한 도구입니다. 이 절은 가상 테이블처럼 작동하여 주요 SELECT 쿼리 내에서 여러 번 참조될 수 있습니다. 특히, 이 기법은 이커머스 시스템에서 중복 가격 데이터 생성을 감지하고 방지하는 데 유용하게 사용됩니다.

개발자들의 고질적 문제 해결: 아키텍처 문서화

2024년까지 개발자 수가 28.7백만 명에 이를 것으로 예상되며, 효과적인 기술 문서가 성공적인 소프트웨어 개발에 필수적임에도 불구하고 많은 개발자들이 부실하거나 불완전한 문서화로 인해 시간 낭비와 협업 장애를 겪고 있습니다. 현대 소프트웨어 시스템의 복잡성과 빠른 변화에 대응하기 위해 자동화, 신뢰성, 실시간 업데이트가 가능한 새로운 아키텍처 문서화 방법이 필요합니다.

클라우드 보안 강화: 골든 이미지를 활용한 취약점 관리

클라우드 환경에서 골든 이미지를 정기적으로 업데이트하여 배포하는 것은 전통적인 패치 방식보다 프로액티브한 취약점 관리 방법입니다. 이 방법은 AWS의 최신 커널을 포함하고, AWS 시스템 매니저를 활성화하며, 기본 보안 구성을 적용합니다. 또한, 정기적인 스캔과 CI/CD 파이프라인 통합을 통해 보안을 강화할 수 있습니다.

분산 시스템에서 비동기 파이프라인을 이용한 엔티티 생성

분산 시스템에서 비동기 파이프라인을 활용한 엔티티 생성은 효율성확장성을 높이지만, 일관성 유지오류 처리 등의 도전과제도 있습니다. 이를 위해 동기식 식별자 생성, 작업 관리를 위한 오케스트레이션 계층, 그리고 강력한 모니터링이 필요합니다.

제품 출시 시 서버 스택 선택 방법

제품 출시에 적합한 서버 스택을 선택하기 위해 자동 문서 생성 도구, 버그 트래커 지원, 확장 가능한 아키텍처, 프로그래밍 언어 및 프레임워크 선택, 총 소유 비용 평가, CI/CD 파이프라인 구현, 그리고 클라우드 서비스와 컨테이너화를 활용하는 것이 중요합니다. 실제 사례 연구를 통해 이러한 원칙들이 어떻게 적용되었는지도 소개합니다.

효과적인 관찰 팀의 세 가지 습관

효과적인 관찰 팀은 서비스 수준 목표(SLO) 설정, 지속적인 변화에 대한 적응, 그리고 가설 기반 문제 해결 방식을 중요하게 여깁니다. 이러한 습관은 클라우드 네이티브 환경에서 문제를 빠르게 식별하고 해결하는 데 필수적입니다.

AI 코드 리뷰 도구 사용, 과연 필요할까?

AI 코드 리뷰 도구는 GitHub Copilot, CodeRabbit, Codium AI 등이 인기를 끌고 있지만, 인간 리뷰어에 비해 한계가 있습니다. 이 도구들은 일관성, 속도, 그리고 24/7 리뷰 가능성을 제공하지만, 보안 위험, 오진 가능성, 그리고 문맥 이해 부족 등의 단점도 있습니다. AI 도구는 초기 리뷰에 유용하나, 깊은 인간의 리뷰가 여전히 필수적입니다.

GitHub Copilot의 보안 및 개인정보 보호 우려: 위험과 최선의 대처 방안 이해하기

GitHub Copilot은 개발자의 시간을 절약해주는 AI 기반 코드 완성 도구이지만, 보안개인정보 보호에 상당한 우려가 있습니다. 이러한 우려에는 비밀 유출, 안전하지 않은 코드 제안 등이 포함됩니다. Copilot을 안전하게 사용하기 위한 최선의 대처 방안을 숙지하는 것이 중요합니다.

웹 GenAI 마이크로서비스 생성 개요

웹 GenAI를 사용하면 데이터베이스, 웹 앱, API를 포함한 마이크로서비스를 브라우저에서 간단한 프롬프트로 생성할 수 있습니다. 이를 통해 몇 주나 몇 달을 기다릴 필요 없이 신속하게 요구 사항을 파악하고 이해관계자와 협력할 수 있습니다.

자동화 테스트를 위한 8가지 최고의 실천 방법

자동화 테스트의 효율성과 효과를 높이기 위해 명확한 계획 수립, 적합한 도구 선택, 테스트 스크립트 유지 관리, 데이터 기반 테스트 활용, 독립적인 테스트 케이스 실행, 병렬 테스트 사용, 버전 관리CI/CD 파이프라인과의 통합이 강조됩니다. 이러한 실천 방법들은 프로젝트의 요구 사항을 분석하고, 중요한 테스트를 자동화하여 개발 및 배포 과정을 자동화하는 데 큰 도움이 됩니다.

Vaadin: 서버 사이드 AJAX 프레임워크의 모든 것

Vaadin은 자바 기반 프레임워크로, 개발자가 백엔드 코드만 작성하면 프론트엔드(HTML, JavaScript, CSS)는 자동으로 처리됩니다. 이는 Swing이나 JavaFX와 같은 데스크탑 프레임워크와 유사한 컴포넌트 기반 접근 방식을 사용합니다. Vaadin은 프로젝트 계획을 보다 예측 가능하게 만들어 주며, 기본 CSS 테마를 제공하여 애플리케이션을 처음부터 잘 보이게 합니다.

컨테이너와 가상 머신: 주요 차이점 및 사용 사례

컨테이너가상 머신(VM)은 모두 컴퓨팅 환경을 패키징하는 가상화 기술이지만, 각각의 장단점이 있습니다. 컨테이너는 경량화된 이미지로 애플리케이션 코드와 라이브러리를 묶어 포터블성을 제공하며, VM은 전체 운영 체제를 실행합니다. 컨테이너는 클라우드 네이티브 앱에 적합하고, VM은 레거시 앱에 유리합니다.

Azure Databricks Unity 카탈로그 권한 자동화하기

Azure Databricks Unity 카탈로그는 조직 전반의 데이터를 관리하고 조직화하는 데 도움을 주는 도구입니다. 카탈로그 수준에서 권한을 설정하면 광범위한 접근 제어, 일관된 권한 유지, 그리고 권한 관리를 단순화할 수 있습니다. 이 글에서는 카탈로그 수준에서 Unity 카탈로그 권한을 자동화하는 스크립트를 자세히 설명하고 있어, 데이터 관리와 지속적인 거버넌스 작업을 간소화하는 데 도움이 됩니다.

애자일 소프트웨어 개발을 효과적인 시각 콘텐츠로 강화하기

애자일 방식은 전통적인 방법에 비해 75%의 성공률을 자랑합니다. 시각 콘텐츠는 복잡성을 단순화하고 이해도를 높여 효율성을 개선할 수 있습니다. 칸반 보드, 유저 스토리 맵, 번다운 차트 등이 포함되며, 시각적 도구의 발전이 애자일 개발에 더욱 통합될 것으로 보입니다.

클라우드 네이티브 생태계를 탐색하는 인터뷰

클라우드 네이티브 생태계에서 쿠버네티스가 주도적인 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼으로 자리잡았습니다. 그러나 대규모 환경 관리는 복잡성과 보안 문제를 동반합니다. 클라우드 파운드리는 여전히 개발자에게 단순성과 효율성을 제공하며, 두 플랫폼 간의 협력을 통해 하이브리드 접근 방식이 강화되고 있습니다.

클라우드 네이티브 환경에서의 인공지능과 머신러닝

클라우드 네이티브 환경에서 AI와 ML을 통합하면 확장성, 민첩성, 비용 효율성, 그리고 협업과 같은 이점을 제공합니다. 특히 AIOps, Kubernetes와 AI/ML, 엣지 컴퓨팅, 연합 학습, MLOps 등이 주목받고 있습니다. 이 기술들은 스마트하고 탄력적이며 적응력 있는 시스템을 구축하는 미래를 약속합니다.

자바에서 HTML을 DOCX로 변환하는 방법

자바에서 HTML을 DOCX로 변환하는 과정은 웹 기반 콘텐츠를 비기술 사용자에게도 접근 가능하게 만듭니다. 이 글에서는 jsoupdocx4j 같은 오픈 소스 라이브러리를 활용하는 방법과, JitPack의 무료 웹 API를 사용하여 변환 과정을 간소화하는 방법을 설명합니다.

DevoxxGenie: IntelliJ IDEA를 위한 AI 보조 도구

DevoxxGenie는 Java 기반의 LLM 코드 보조 플러그인으로, IntelliJ IDEA에서 사용할 수 있습니다. 이 플러그인은 프로젝트 스캐너, 코드 하이라이팅, 챗 메모리 등 다양한 기능을 제공하며, 로컬 및 클라우드 기반 LLM 제공자를 모두 지원하여 사용자에게 유연성을 제공합니다.

Next.js 미들웨어 소개: 작동 원리 및 예시

Next.js 미들웨어는 요청이 라우트에 도달하기 전에 처리할 수 있게 해주며, 리다이렉트인증과 같은 작업을 가능하게 합니다. 미들웨어는 URL 재작성, 쿠키 및 헤더 처리에도 사용될 수 있어, SEO 최적화나 사용자 설정을 유지하는 데 유용합니다. 이 기능은 Next.js 애플리케이션의 라우팅과 기능성을 향상시키는 강력한 방법을 제공합니다.

Streamlit, LangChain, 그리고 Bedrock를 활용한 인터랙티브 챗봇 구축

이 글에서는 사용자 친화적인 챗 인터페이스를 제공하는 Streamlit, 대화 흐름과 기억을 관리하는 LangChain, 그리고 지능적이고 문맥을 인식하는 응답을 생성하는 Bedrock/Claude LLM을 활용하여 인터랙티브 챗봇을 구축하는 방법을 소개합니다. 이 기술들은 고객 지원 자동화나 맞춤형 학습 경험과 같은 다양한 응용 프로그램에 기반을 제공합니다.