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데이터센터 및 하이브리드 멀티 클라우드 소프트웨어 제공업체인 Nutanix가 자사의 소스 코드와 자원을 사용해 제품을 개발했다고 주장하며, DBaaS 스타트업 Tessell과 그 공동 창립자 3명을 고소했습니다. Nutanix는 도난당한 지적 재산권의 반환, 추가 침해 금지, 자원에 대한 보상, 그리고 금전적 손해 배상을 요구하고 있습니다. 이 사건은 기술 업계에서 지적 재산권 보호의 중요성을 다시 한번 부각시키고 있습니다.

쿠버네티스는 종종 과도하게 적용되어 자원을 낭비하고, 전통적 개발 방식이 더 비용 효율적일 수 있습니다. 쿠버네티스는 특수한 기술과 지속적인 유지 관리를 필요로 하며, 총 소유 비용(TCO)을 증가시킵니다. 특히 IT 자원이 제한된 조직의 경우, 전통적 개발 방식이 초기 및 지속적인 비용 면에서 낮을 수 있습니다. 쿠버네티스와 전통적 개발 사이에서 비용 효과적인 기술 솔루션을 신중하게 평가해야 합니다.

KubeCon Europe 2024에서 Microsoft는 Azure Kubernetes Service (AKS)의 새로운 기능을 발표했습니다. 이에는 Kubernetes AI Toolchain Operator, Azure Kubernetes Fleet Manager를 통한 대규모 Kubernetes 배포 관리, 그리고 Kubernetes 배포 시 구성 오류 위험을 줄이는 새로운 배포 보호 기능이 포함됩니다. 이러한 발전은 개발자의 생산성을 향상시키고, 배포 위험을 줄이며, 대규모 Kubernetes 관리를 가능하게 하여 Kubernetes가 성숙한 플랫폼으로 전환함에 따라 중요한 역할을 합니다.

최신 버전인 Rust 1.77이 C-문자열 리터럴 지원을 추가했습니다! 이제 Rust에서 널 바이트로 종료되는 문자열을 더 쉽게 작성할 수 있어, 외국어 인터페이스와의 상호 운용성이 향상됩니다. 또한, async fn에서의 재귀 지원, offsetof! 매크로의 안정화 등 다양한 개선 사항이 포함되어 있어요.

마이크로소프트가 기존 소프트웨어에 AI 기능을 쉽게 추가할 수 있도록 설계된 AI 기반 UI 컨트롤인 .NET 스마트 컴포넌트를 소개했습니다. 이 컴포넌트들은 Blazor, MVC, Razor Pages 등을 지원하며, 스마트 붙여넣기, 스마트 텍스트영역, 스마트 콤보박스 등의 기능을 제공합니다. 개발자들은 GitHub에서 샘플 앱을 통해 이를 시험해볼 수 있습니다.

2024년 소프트웨어 공급망 상태 보고서에 따르면, 90%의 조직이 보안 검사와 해결을 위해 AI/ML 도구를 사용하지만, 코드 작성에는 32%만이 AI/ML 도구를 사용합니다. 이는 AI 생성 코드의 잠재적 취약점에 대한 주의를 나타냅니다. 보안이 생산성에 영향을 미치고 있으며, 새로운 패키지나 라이브러리 사용 승인에 일주일 이상 걸리는 경우가 40%에 달합니다.

JetBrains가 Kotlin 기반 프레임워크인 Ktor에서 의존성 주입(DI) 지원 계획에 대한 혼란을 해소했습니다. Ktor는 DI 프레임워크 사용을 요구하지 않으며, 사용자가 원할 경우에만 DI를 Ktor 서비스와 결합할 수 있습니다. DI는 완전히 선택적이며, JetBrains는 다양한 DI 프레임워크가 Ktor와 원활하게 통합될 수 있도록 지원할 계획입니다.

이 기사는 도메인 레이어에서 열거형(enum)을 사용하는 것의 단점을 설명하고, 대안으로 레코드 타입을 제안합니다. 열거형 사용은 캡슐화를 깨뜨리고, 코드를 어지럽히며, 이름 제약을 가져옵니다. 반면, 레코드 타입은 불변성을 제공하고, 읽기 쉽고, 모델 관련 로직을 캡슐화할 수 있어 더 나은 선택입니다.

GitHub이 GitHub Copilot AI 보조 기능과 CodeQL 코드 스캐너를 결합한 새로운 '코드 스캐닝 자동 수정' 기능을 소개합니다. 이 기능은 현재 공개 베타 버전으로, GitHub Advanced Security 고객에게 제공됩니다. 자바스크립트, 타입스크립트, 자바, 파이썬에서 발견된 취약점의 2/3 이상을 즉시 수정할 수 있는 제안을 제공합니다.

2024년 소프트웨어 공급망 상태 보고서에 따르면, 90%의 조직이 보안 검사와 해결을 위해 AI/ML 도구를 사용하지만, 코딩을 위해 사용하는 곳은 32%에 불과합니다. 이는 AI 생성 코드의 잠재적 취약점에 대한 우려를 나타냅니다. 또한, 보안이 생산성에 영향을 미치고 있으며, 새로운 패키지나 라이브러리 사용 승인에 일주일 이상 걸리는 경우가 40%에 달합니다.

Databricks가 보스턴에 기반을 둔 Lilac AI를 인수하여 데이터 레이크하우스 제공 업체의 생성 AI 기능을 강화합니다. Lilac AI의 'Garden' 도구는 데이터 과학자와 연구원이 생성 AI 애플리케이션에 사용되는 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 데이터를 검색, 정량화, 편집할 수 있게 해줍니다. 이번 인수는 Databricks가 생성 AI 애플리케이션 개발을 가속화하는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다.

Visual Studio Code에서 명령어 찾기, 터미널 열고 닫기, 음성 인식을 통한 텍스트 입력, 다중 커서 사용 등 다양한 기능을 더 효율적으로 사용할 수 있는 팁을 소개합니다. 이러한 팁들은 개발 작업을 더욱 스마트하고 빠르게 할 수 있게 도와줍니다.

자바가 var 키워드 도입으로 코드를 간결하게 만들고, '숨겨진 컴파일' 기능으로 명시적 컴파일 단계 없이 소스 파일을 직접 실행할 수 있게 되었습니다. 빌드 도구 체인 개선, JShell, 간단한 웹 서버, 텍스트 블록, 레코드 클래스, switch 문 개선, 구조화된 동시성 등 자바를 더 접근하기 쉽고 사용하기 편리하게 만드는 다양한 기능이 추가되었습니다. 이러한 변화는 자바를 더 매력적인 선택으로 만들어, 다양한 사용 사례에 적합하게 합니다.

리눅스 기반 IoT 장치에 소프트웨어를 대규모로 배포할 때는 컨테이너 사용, 중앙 집중식 관리 플랫폼 활용, 자동화된 소프트웨어 업데이트, DevOps 통합, 강력한 보안 조치 등의 최선의 방법을 따르는 것이 중요합니다. 이러한 접근 방식은 효율성과 보안을 동시에 보장합니다.

JetBrains가 소규모 및 중간 규모의 소프트웨어 엔지니어링 팀을 위한 클라우드 기반 CI/CD(지속적 통합/지속적 제공) 서비스인 TeamCity Pipelines의 공개 베타 버전을 출시했습니다. 이 서비스는 개발 팀이 코드 변경 사항을 자동으로 통합하고 테스트하여 애플리케이션을 배포하는 과정을 간소화하는 것을 목표로 합니다. TeamCity Pipelines는 YAML 파일을 지원하며, JetBrains IDE와의 통합을 통해 CI/CD 워크플로우를 더욱 최적화할 계획입니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 인터페이스 생성 및 비즈니스 프로세스 자동화에 매우 유용할 수 있습니다. 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 데 있어 시작점을 제공하며, '기회에서 주문까지'와 같은 프로세스를 스트림라인화하는 데 도움을 줍니다. LLM을 활용하려면 기술에 대해 교육하고 주요 벤더를 알아보며, 목표와 보안 요구 사항과의 일치를 보장하기 위해 신중을 기해야 합니다.

COVID-19 팬데믹은 많은 회사가 원격 근무를 허용하게 만들었고, 특히 기술 산업에서 큰 성공을 거두었습니다. 하지만 팬데믹이 사라지면서, 회사들은 직원들을 사무실로 전면 복귀하도록 강요하고 있습니다. 이는 특히 개발자들에게 나쁜 아이디어로, 원격 근무를 제공하는 경쟁사로 인재가 이동할 위험이 있습니다.

연합 학습은 데이터의 분산화, 개인 정보 보호, 협력적 학습, 그리고 효율적 데이터 활용을 핵심 원칙으로 삼아 AI 훈련의 새로운 이정표를 제시합니다. RoPPFL 프레임워크는 데이터 프라이버시 유출과 모델 독살 공격 같은 보안 문제를 해결하며, 클라우드, 엣지 노드, 클라이언트 기기에 걸친 계층적 구조를 사용합니다. 이는 데이터 보호와 개인 정보 보호를 타협하지 않고 협력적 모델 훈련을 가능하게 하며, 분산 데이터를 활용하는 AI 시스템 구축에 있어 더욱 스마트하고 안전한 접근 방식이 필요함을 강조합니다.

C++의 창시자인 비야네 스트롭스트룹이 C++와 C의 메모리 안전성 취약점을 이유로 개발자들이 이 언어들을 피하라고 권고한 백악관 보고서에 대해 반박했습니다. 스트롭스트룹은 C++ 개발 노력의 초점이 안전성 향상에 있었으며, RAII, 컨테이너, 자원 관리 포인터와 같은 기술을 사용하여 메모리 안전 문제를 피하는 고품질의 C++ 코드가 많다고 지적했습니다. 그는 C++의 장기 목표가 필요할 때 타입 및 자원 안전성을 제공하는 것이라고 언급했습니다.

우리의 세계는 모든 것에 부착된 센서로부터 데이터를 수집하며 '센서화'되고 있습니다. 이러한 센서에서 나오는 시계열 데이터는 가장 빠르게 성장하는 데이터베이스 범주 중 하나이지만, 관계형 데이터베이스가 여전히 가장 널리 사용됩니다. 특정 요구 사항과 사용 사례에 기반한 세심한 균형을 고려하여 데이터베이스를 선택하는 것이 중요합니다. IoT 애플리케이션을 위한 데이터베이스는 높은 입력률과 빠른 읽기 및 분석을 처리할 수 있어야 합니다.