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QCon SF 2024에서 Cody Yu는 Anyscale의 Ray를 활용한 GPU 배치 추론 확장에 대해 발표했습니다. Ray는 대규모 데이터셋 처리, 다양한 인스턴스 유형의 신뢰성 확보, 비용과 지연 시간의 균형을 맞추는 데 도움을 줍니다. 특히 vLLM과의 통합으로 배치 추론 시간을 크게 단축시켰습니다. 연속 배치와 파이프라인 병렬 처리는 시스템 효율성을 극대화하며, Ray Serve의 동적 요청 배치는 서비스 처리량을 향상시킵니다. 추측 디코딩은 텍스트 생성 속도를 높여 효율성을 증대시킵니다.

AI 기반 검색의 미래가 궁금하신가요? Faye Zhang은 QCon SF에서 멀티모달 상호작용, 개인화, 에이전트 시뮬레이션을 통한 검색 혁신을 소개했습니다. 특히, Pinterest의 PinnerFormer와 Meta의 모델을 비교하며, 사용자 경험을 극대화하는 방법을 제시했습니다. AI가 검색의 주류가 되는 날이 머지않았습니다!

2024년 11월 22일, WildFly 커뮤니티는 WildFly 34의 출시를 발표했습니다. 이번 업데이트는 Jakarta EE 11 미리보기와 Jakarta Data 1.0 지원을 포함하며, MicroProfile REST Client 4.0과 Telemetry 2.0도 지원합니다. 새로운 BOM 구조와 HTTP 관리 인터페이스의 제약 조건 관리 기능도 주목할 만합니다.

AWS가 Amazon Aurora PostgreSQL 리미트리스 데이터베이스를 출시했습니다. 이 데이터베이스는 자동 수평 확장을 통해 수백만 건의 쓰기 트랜잭션을 처리하고 페타바이트 규모의 데이터를 관리할 수 있습니다. PostgreSQL 16.4와 호환되며, 개발자들이 대량의 데이터를 표준 PostgreSQL 쿼리로 쉽게 처리할 수 있도록 지원합니다. 이 새로운 기능은 데이터베이스 확장의 한계를 뛰어넘어 개발자들에게 큰 관심을 받고 있습니다.

이 팟캐스트에서는 참여적 리더십과 심리적 안전을 통해 협력적이고 안전한 직장 환경을 만드는 방법을 다룹니다. 투명성, 동의 기반 의사결정, 학습 통합이 핵심입니다. 리더는 팀의 역량과 정렬에 집중해야 하며, 소프트웨어 엔지니어는 사회적, 환경적 영향을 고려해야 합니다. 내적 개발 목표는 개인의 성장과 관계를 강조합니다.

Microsoft가 DevProxy 0.22를 출시했습니다. 이 업데이트는 로그 기능을 개선하고 Azure API 센터 없이 최소 권한을 감지할 수 있게 합니다. DevProxy는 API와 네트워크 동작을 시뮬레이션하여 개발자들이 API 관련 코드를 더 견고하게 만들도록 돕습니다. Waldek Mastykarz는 API 통합 테스트의 어려움을 강조하며, DevProxy가 다양한 시나리오 테스트를 단순화한다고 설명했습니다.

스프링 프레임워크 6.2와 스프링 부트 3.4가 2024년 11월에 출시되어 컨테이너 이미지와 액추에이터를 개선했습니다. 특히 구조화된 로깅과 Docker Compose의 향상된 기능이 주목받고 있습니다. 2025년에는 스프링 프레임워크 7과 스프링 부트 4가 Java 17을 유지하면서 Jakarta EE 11로 전환할 예정입니다. 새로운 기능과 성능 향상이 기대됩니다!

사용자 중심의 플랫폼 개발은 개발자의 생산성과 경험을 크게 향상시킵니다. Ana Petkovska는 QCon London에서 개발자 경험(DevEx) 그룹의 구조와 제공 사항을 강조했습니다. 자율적인 플랫폼 접근을 통해 개발자들은 필요한 것을 스스로 해결할 수 있으며, 이는 조직 전체의 생산성을 증대시킵니다. 커뮤니케이션과 교육을 통해 플랫폼 채택을 촉진하는 것이 중요합니다.

Microsoft는 React Native를 통해 전략적 및 기술적 이점을 얻고 있습니다. Lorenzo Sciandra는 React Native의 적응성을 강조하며, 이를 통해 개발 속도와 효율성을 높이고 있다고 설명합니다. 또한, JavaScript 개발자 풀의 고용 가능성과 오픈 소스 커뮤니티의 지원이 큰 장점으로 작용합니다. 하지만, 업데이트와 성능 문제를 고려한 신중한 계획이 필요합니다.

실시간 알림 시스템을 구축하는 데 있어 SSE와 Spring Boot, Redis Pub/Sub의 조합은 매우 효과적입니다. 이 시스템은 비동기 데이터 흐름을 통해 높은 동시 요청을 효율적으로 처리하며, SSE는 지속적인 연결을 통해 클라이언트에 실시간 업데이트를 제공합니다. Redis Pub/Sub는 메시지 브로커로서 실시간 통신을 지원합니다. 이러한 기술을 활용하면 확장성과 성능을 극대화할 수 있습니다.

ASP.NET Core 9는 정적 자산 처리와 Blazor의 상호작용, SignalR의 성능, OpenAPI 지원을 강화하여 개발자 경험을 향상시킵니다. 특히, MapStaticAssets 기능은 자산의 압축과 캐싱을 자동화하고, SignalR은 다형성 허브 메서드를 지원합니다. Blazor는 컴포넌트 상태 쿼리로 성능을 최적화합니다.

Mandy Gu는 QCon SF 2024에서 Wealthsimple의 생성 AI 도입 사례를 소개했습니다. 이 캐나다 핀테크 기업은 대형 언어 모델(LLM)을 통해 생산성을 높이고자 했습니다. 특히, 개인정보 보호를 위한 LLM 게이트웨이 구축과 Boosterpack 같은 개인 비서 도구의 도입이 주목받았습니다. 이 과정에서 얻은 교훈은 단일 도구의 중요성과 업무 통합의 가치였습니다.

Urvashi Mohnani가 애플리케이션 작성부터 쿠버네티스 클러스터에 배포, 로컬에서의 디버깅까지 전체 개발 경험을 설명합니다. Podman이라는 오픈소스 컨테이너 도구를 통해 개발자들이 로컬에서 프로덕션으로의 여정을 원활하게 할 수 있음을 강조합니다.

마이크로소프트가 개발자의 피드백에 응답하여 Azure 서비스 버스의 로컬 에뮬레이터를 출시했습니다. 이를 통해 개발자들은 클라우드 배포에 의존하지 않고 로컬에서 애플리케이션을 테스트하고 반복 작업을 할 수 있습니다. 비용 효율성과 독립된 환경에서의 문제 해결 및 디버깅이 가능해졌으며, 클라우드로의 이전을 결정하기 전에 Azure 서비스 버스를 시험해 볼 수 있습니다.

벤자민 파일은 AWS 람다와 결합된 러스트가 현대 서버리스 애플리케이션에 높은 성능, 안전성, 확장성을 제공한다고 설명했습니다. 러스트는 빠른 시작 시간을 줄이고 비용을 절감하는데 효과적이며, 이는 지연 시간에 민감한 애플리케이션에 적합합니다. 이 강연은 러스트와 AWS 람다를 사용하여 고성능 서버리스 컴퓨팅을 구현하는 방법에 대한 통찰력을 제공합니다.

Timescale이 최근 pgai Vectorizer를 통해 PostgreSQL의 AI 기능을 확장했습니다. 이 도구는 개발자들이 외부 도구 없이 벡터 임베딩을 생성하고 관리할 수 있게 해, AI 워크플로우를 데이터베이스에 통합하는 것을 가능하게 합니다. 이는 SQL 명령어를 사용하여 고급 AI 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있도록 지원합니다.

.NET MAUI 9이 2024년 11월 12일에 출시되었습니다. 이번 버전에서는 새로운 컨트롤(HybridWebView, TitleBar)이 추가되었고, 프레임워크 전반에 걸쳐 다양한 개선이 이루어졌습니다. 특히, 성능과 안정성이 크게 향상되었으며, SyncFusion과의 파트너십을 통해 14개의 새로운 무료 컨트롤이 추가되었습니다.

넷플릭스의 선임 연구 과학자인 Moumita Bhattacharya가 2024년 QCon SF에서 최첨단 검색 및 순위 시스템에 대해 발표했습니다. 이 시스템은 예측 검색과 UniCoRn 모델을 포함하여 사용자 맞춤형 추천과 관련성을 유지하는 데 중점을 두고 있습니다. 이러한 접근법은 더 많은 제품을 다루는 분야에서도 잘 확장될 것으로 보입니다.

Carle Lerche는 Qcon SF에서 Rust가 단순히 시스템 프로그래밍 언어가 아니라, 데이터베이스 애플리케이션 개발에 있어 생산성을 제공할 수 있다고 주장했습니다. 특히, 새로운 ORM 라이브러리인 Toasty를 소개하며 Rust의 잠재력을 강조했습니다. Rust는 학습 곡선이 가파르고 생태계가 아직 성숙하지 않지만, 강력하고 유지보수가 용이한 시스템을 구축하는 데 뛰어납니다.

LLM 배포는 단순히 API 호출을 넘어서는 복잡성을 가지고 있습니다. 비용 절감, 성능 향상, 개인 정보 보호 및 보안을 위해 자체 호스팅하는 이유가 있습니다. 효율적인 배포를 위해 GPU 사용과 소형화된 전문 모델 사용이 큰 이점을 제공합니다.