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이 글은 개발자들이 새로운 기술에만 집중하는 경향, HTTP 동사 사용에 대한 불필요한 논쟁, 무거운 프레임워크의 과도한 사용, 과도한 자바스크립트 의존성, 새로운 도구와 언어에 대한 맹신, 복잡한 해결책의 채택 등 소프트웨어 산업의 문제점들을 지적합니다. 특히, 실제 필요성과 적절성을 비판적으로 평가하지 않고 새로운 기술을 받아들이는 경향에 대한 저자의 실망감을 표현합니다.

Anthropic의 새로운 언어 모델 Claude 3가 OpenAI의 GPT-4와 경쟁 중입니다. Claude 3의 가장 큰 모델인 Opus는 일부 테스트에서 GPT-4를 능가했지만, GPT-4 Turbo와 비교하면 상황이 달라집니다. GPT-4는 다양한 입력과 출력 형식을 처리하는 능력에서 우위를 보이지만, Claude 3는 텍스트와 시각적 입력만 처리할 수 있습니다. 그러나, Claude 3 Opus는 프롬프트 따르기 능력에서 두각을 나타냅니다. 사용자의 필요와 우선순위에 따라 선택이 달라질 것입니다.

원격 근무는 개발자들에게 유연성을 제공하고 더 넓은 인재 풀에 접근할 수 있게 해주지만, 추가적인 보안 위험도 동반합니다. 기기 및 네트워크의 최소 보안 기준 준수, 사이버보안 교육, 즉각적인 보안 지원 제공, 그리고 좋은 비밀번호 위생 습관을 강조하는 것이 중요합니다. 원격 개발자들이 보안 결정과 정책에 참여함으로써, 보안 조치의 중요성을 이해하고 이를 따를 가능성이 더 높아집니다.

Weka는 AI, EDA, VDA, 유전체학, 소프트웨어 빌드 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보여주었습니다. 이 플랫폼은 AI 데이터 파이프라인을 간소화하고, 생성적 AI 작업을 지원하며, GPU 클라우드 인프라의 배포와 관리를 단순화합니다. 또한, 자원의 효율적 사용으로 지속 가능성과 효율성을 추진합니다. Weka의 AI 네이티브 데이터 플랫폼은 데이터 관리와 AI 작업 접근 방식을 변화시켜 개발자와 엔지니어의 생산성을 높이고 있습니다.

Git과 같은 버전 관리 시스템은 비밀 유출, 의도치 않은 소스 오염, 의도적 소스 오염의 주요 경로입니다. 이를 해결하기 위해 '좌측 이동' 보안 모델, 최선의 관행 자동화 강제, 코드 소유자 사용, 브랜치 보호 규칙 설정, 그리고 세분화된 규칙 설정이 필요합니다. 이러한 메커니즘을 통해 실수를 문제가 되기 전에 잡아내세요. '좋은 의도'보다는 '효과적인 메커니즘'이 중요합니다.

이 글은 소프트웨어 엔지니어링이 어떻게 변화해왔는지, 그리고 현대 엔지니어들이 오늘날 사용할 수 있는 도구들에 얼마나 행운인지를 반영합니다. IDE나 고급 텍스트 편집기 없던 시절부터, 코드 리뷰가 종이에 인쇄되어 이루어지던 때, 그리고 다이얼업 모뎀과 8.3 파일명 같은 제한들을 회상하며, 저자는 이제 자신이 한때 웃었던 그 '옛날 사람'이 되었음을 인정합니다.

이 글은 '유대인 시간'(zmanim) 계산과 PHP Zmanim 라이브러리 사용에 관한 개념과 기술을 탐구합니다. 다양한 랍비 의견과 전통에 기반한 종교적 순간 계산 방법, 오후 기도 시간(Mincha Gedola)과 밤의 시작(tzais hakochavim) 계산 등을 다룹니다. 또한, 향후 주제로는 시나고그 특정 요구 사항 조정, 주간 토라 부분 표시, 내장 천문 기능 활용 등이 소개됩니다.

이 글에서는 Heroku 앱을 GitLab CI/CD를 사용하여 자동으로 배포하는 방법을 소개합니다. Heroku 계정과 GitLab 계정이 필요하며, .gitlab-ci.yml 파일을 통해 CI 파이프라인을 구성합니다. 코드 변경 후 메인 브랜치에 푸시하면, 테스트를 통과하면 앱이 Heroku에 자동으로 배포됩니다. 빠르고 자신감 있는 새 기능 배포를 가능하게 합니다.

작가는 소프트웨어 엔지니어링 직업이 어떻게 변화했는지, 그리고 오늘날 엔지니어들이 사용할 수 있는 도구들 덕분에 얼마나 행운인지를 되돌아봅니다. IDE, 자동완성, 문법 검사 등이 없던 '옛날'과 비교하며, 이제 그가 웃었던 '옛날 사람'이 되었다고 반성합니다.

이 문서는 pgvector를 사용하여 엔터프라이즈 데이터에서 데이터 유사성을 식별하는 방법에 초점을 맞춥니다. 마케팅 부서가 소프트웨어 산업과 밀접하게 연관된 Salesforce 계정에 접근하는 간단한 사례를 제시하며, Heroku, Heroku Connect, Postgres와 pgvector 확장, 그리고 Spring Boot 서비스를 사용한 해결책을 구현합니다. 기술을 활용하여 문제를 해결하는 소프트웨어 엔지니어의 역할을 강조합니다.

XML은 기계 가독성에 중점을 두어 에러 체크 과정을 효율적으로 만들고, XQuery를 사용하여 복잡한 XML 데이터를 효율적으로 쿼리하고 탐색할 수 있습니다. 또한, 웹 API를 통해 XML 데이터를 쿼리하는 방법을 자바 코드 예시와 함께 설명합니다. XML의 지속적인 중요성과 복잡한 데이터 저장 시나리오에서의 장점을 강조합니다.

데이터 정규화는 관계형 데이터베이스에서 데이터 무결성과 쿼리 효율성을 보장하기 위해 데이터 구조를 최적화하는 과정입니다. 1차, 2차, 3차 정규 형태를 통해 중복을 줄이고 정확성을 높입니다. 비록 다른 데이터베이스 모델에서는 정규화 과정이 직접적으로 적용되지 않을 수 있지만, 그 목표는 여전히 가치가 있습니다.

NVIDIA는 개발자들이 생성 AI 애플리케이션을 대규모로 구축하고 배포할 수 있도록 새로운 컴퓨팅 플랫폼, 클라우드 서비스, 마이크로서비스를 발표했습니다. 특히, 새로운 Blackwell GPU 아키텍처는 AI 훈련 및 추론 성능을 크게 향상시켜 더 정교한 AI 모델을 가능하게 합니다. 이러한 발표는 AI 개발과 배포를 간소화하고 가속화하는 포괄적인 플랫폼을 제공함으로써 산업 전반에 걸쳐 최첨단 생성 AI 애플리케이션의 개발과 배포를 지원합니다.

모놀리식 애플리케이션에서 GraphQL을 통해 데이터를 효과적으로 접근하고 조작할 수 있으며, 이는 불필요한 데이터 검색을 줄입니다. GraphQL은 정확한 데이터 필드를 지정하는 쿼리를 통해, 서버가 필요한 데이터만을 단일 여행으로 검색하게 하여, 효율적인 데이터 로딩과 서버 부하 감소를 가능하게 합니다. 또한, 개발자 경험을 향상시킵니다. 하지만, 복잡한 쿼리와 오류, 보안 관리에 주의가 필요합니다.

이 블로그 포스트는 Weaviate, LangChain4j, 그리고 LocalAI를 사용하여 검색을 통한 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)을 구현하는 방법에 대해 설명합니다. 자연어로 문서에 대한 질문을 할 수 있게 해주며, Bruce Springsteen의 음반과 노래에 대한 다양한 질문에 정확하게 답할 수 있는 시스템을 구축하는 과정을 자세히 다룹니다.

GCP에서 Apache Airflow를 설정하고, BigQuery와 통합하여 데이터 파이프라인을 설계하고 처리하는 방법을 알아봅니다. 효율적인 SQL 사용, 자원의 동적 스케일링, 오류 처리 메커니즘 구현 등의 최적화 방법을 통해 조직은 효율적이고 확장 가능한 데이터 처리 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

자바 스트림에서 peek() 메소드를 사용하여 디버깅하는 방법에 대해 알아보세요. peek()은 스트림 작업을 방해하지 않으면서 요소를 확인할 수 있게 해주며, 주로 로깅이나 디버깅 목적으로 사용됩니다. 디버깅 과정에서 peek()을 활용하면 필터 조건의 문제를 식별하고, 대규모 데이터 세트를 효율적으로 다룰 수 있습니다. 하지만, 부작용을 초래하거나 성능에 영향을 줄 수 있으므로 신중하게 사용해야 합니다.

모바일 앱은 사람들의 생활에 필수적이므로, 다양한 기기에서 원활하게 작동하는지 확인하는 것이 중요합니다. 테스팅은 출시 전 버그, 충돌, 성능 문제를 식별하고 수정하여 좋은 사용자 경험을 제공합니다. 모바일 테스팅은 하드웨어 테스팅과 소프트웨어 테스팅으로 나뉘며, 다양한 도전 과제가 있습니다. 테스팅 프로세스는 프로토타이핑부터 시작하여 기능 테스팅, 회귀 테스팅을 포함합니다. 테스팅 팀은 내부 팀이나 외부 아웃소싱 팀일 수 있으며, 비용은 위치에 따라 크게 달라집니다. 이 가이드는 성공적인 모바일 앱 출시와 지속적인 성능을 보장하기 위한 철저한 모바일 테스팅의 중요성을 강조합니다.

2024년의 데이터 스트리밍 분야는 Apache Kafka가 사실상의 표준으로 자리 잡고 있으며, Forrester는 이를 새로운 소프트웨어 카테고리로 정의했습니다. Kafka 프로토콜을 사용하거나 구현하는 벤더가 대부분이며, Apache Flink와 같은 스트림 처리 프레임워크도 등장했습니다. 이 분야는 계속해서 발전하며, 2025년에는 더 많은 클라우드 서비스와 스트리밍 데이터베이스가 등장할 것으로 예상됩니다.

클라우드 인프라를 보호하는 데 있어 핵심 관리 시스템(KMS)과 하드웨어 보안 모듈(HSM)이 중요합니다. 이들은 암호화 키의 생성, 저장, 배포 및 관리를 중앙화된 플랫폼에서 제공합니다. 특히, 금융, 의료, 클라우드 서비스 분야에서 널리 사용되며, 보안 요구사항과 규정 준수를 고려한 선택이 필요합니다.