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분산 추적 도구 Jaeger, OpenTelemetry 중심으로 버전 2 출시

JaegerOpenTelemetry와의 통합을 통해 버전 2를 발표했습니다. 이 버전은 단일 바이너리 배포로 컨테이너 이미지를 줄이고, 고급 샘플링 기술을 도입하여 성능을 향상시킵니다. 또한, 유연한 저장소 구현으로 다양한 외부 시스템과의 상호작용이 가능해졌습니다. Jaeger의 미래 계획에는 Helm Charts 개발ClickHouse 지원이 포함되어 있어, 사용자들에게 더욱 강력한 기능을 제공합니다.

AWS Lambda 10주년 기념: 아마존, 초기 내부 설계 문서 공개

AWS Lambda가 10주년을 맞아 아마존이 초기 내부 설계 문서를 공개했습니다. 이 문서는 서버리스 컴퓨팅의 기원비전을 담고 있으며, 고객들이 겪었던 EC2 관리의 어려움을 해결하기 위해 탄생한 플랫폼의 이야기를 전합니다. AI재사용 가능한 구성 요소를 활용한 미래 개발 방향도 제시하고 있습니다.

KubeCon + CloudNativeCon NA 2024: 야후의 쿠버네티스 여정 - 온프레미스에서 멀티 클라우드로

야후KubeCon + CloudNativeCon NA 2024에서 쿠버네티스로의 전환을 발표했습니다. 이 과정에서 보안성능 최적화를 강조하며, 멀티 클라우드 환경에서의 데이터 관리자동화의 중요성을 논의했습니다. 기술적 변화와 함께 문화적 변화의 필요성도 강조되었죠. 야후의 혁신적인 여정을 통해 클라우드 네이티브 전략의 미래를 엿볼 수 있습니다!

QCon SF 2024 - 다중 에이전트 워크플로우 실패의 10가지 이유

2024년 QCon SF에서 Microsoft Research의 Victor Dibia는 다중 에이전트 시스템의 복잡성으로 인한 실패 원인을 설명했습니다. 그는 AutoGen 프레임워크를 통해 얻은 통찰을 바탕으로, 명확한 지침, 모델의 능력, 메모리 통합 등 10가지 핵심 요소를 강조했습니다. 특히, 에이전트의 자율성을 과도하게 부여하지 않도록 주의해야 한다고 경고했습니다.

모든 것을 스트리밍하라: QCon SF에서 아디 폴락이 탐구한 효과적인 데이터 스트림 처리 패턴

아디 폴락은 QCon SF에서 효과적인 데이터 스트림 처리에 대한 강연을 통해 데이터 스트리밍의 도전과 해결책을 제시했습니다. 정확한 일회성 보장, 조인 연산, 오류 처리 등 다양한 디자인 패턴을 소개하며, AI 애플리케이션을 위한 실시간 데이터 인프라의 중요성을 강조했습니다. 이 강연은 데이터 품질과 데드 레터 큐의 활용, 정확한 일회성 보장을 위한 아키텍처 설계의 필요성을 강조했습니다.

클라우드 애플리케이션의 탄력성과 복원력을 위한 설계

이 패널에서는 탄력성복원력을 주제로, 클라우드 애플리케이션이 다양한 워크로드사용자 트래픽 변동, 인프라 실패를 견딜 수 있도록 설계하는 방법을 논의합니다. 분산 시스템에서의 복원력, 혼란 테스트의 중요성, 그리고 AI를 활용한 테스트 시나리오 생성 등 흥미로운 주제를 다룹니다.

팟캐스트: 스파이, 거짓말, 그리고 사이버 범죄 - 전직 FBI 요원의 내부 시각

전직 FBI 요원 에릭 오닐과의 인터뷰에서 사이버 공격사이버 범죄의 증가하는 위협에 대해 논의합니다. 오닐은 조직과 개인이 '스파이 헌터'의 사고방식을 채택하여 사이버 보안을 강화할 수 있는 방법을 공유합니다. 특히 AI가 가짜 신원을 만들고 공격을 자동화하는 방식이 흥미롭습니다.

2024 DevOps 보고서: AI의 장단점

AI가 소프트웨어 개발에 미치는 영향이 커지고 있습니다. DORA의 2024 보고서는 AI가 개발자 생산성만족도를 높이지만, AI 생성 코드에 대한 신뢰 부족도 지적합니다. 사용자 중심 접근법과 리더십의 중요성도 강조되며, 플랫폼 엔지니어링의 장단점도 다룹니다.

Epoch AI, FrontierMath로 AI의 수학적 추론 능력 평가

Epoch AIFrontierMath라는 새로운 벤치마크를 발표했습니다. 이는 AI의 수학적 추론 능력을 평가하기 위한 도구로, 국제 수학 올림피아드 금메달리스트와 필즈상 수상자 등 60여 명의 수학자들이 참여했습니다. 이 벤치마크는 AI가 전문가 수준의 문제를 해결하는 데 있어 여전히 큰 격차가 있음을 보여줍니다.

미스트랄 AI, 소형 언어 모델 '레 미니스트로' 출시

미스트랄 AI가 레 미니스트로라는 두 개의 소형 언어 모델을 발표했습니다. 이 모델들은 로컬 추론에 최적화되어 있으며, 128k의 컨텍스트 길이를 자랑합니다. 특히, 미니스트로 8B는 빠른 추론 속도를 제공하며, 상업적 라이선스가 필요하지만 연구 목적으로는 사용 가능합니다. 이 모델들은 프라이버시를 중시하는 로컬 애플리케이션에 적합하며, GDPR 준수로 유럽에서도 사용이 가능합니다.

QCon 샌프란시스코 2024 3일차: 아키텍처 진화, 차세대 UI, 스태프+, 하드웨어 아키텍처

QCon 샌프란시스코 2024의 3일차에서는 프롬프트 엔지니어링이 새로운 프로그래밍 언어로 인정될 수 있는지에 대한 흥미로운 논쟁이 펼쳐졌습니다. 또한, 증강 현실을 통한 접근성 향상과 슬랙의 셀룰러 아키텍처로의 전환 사례가 주목받았습니다. 이 행사는 소프트웨어 아키텍처와 인공지능 등 다양한 주제를 다루며, 기술 발전의 최전선에 서 있는 전문가들의 통찰을 제공합니다.

프로그래밍 규칙과 지침 활용법

프로그래밍 규칙지침을 잘 활용하면 개발자들이 협업하여 일관성 있고 품질 높은 코드를 작성할 수 있습니다. 하지만 잘못된 사용은 코드 가독성을 해치거나 비효율적인 문제 해결로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, '예외 사용 금지' 지침은 기존 코드와의 호환성을 위해 필요할 수 있습니다. 이러한 규칙과 지침의 맥락을 이해하는 것이 중요합니다.

프레젠테이션: AWS에서의 효율적인 서버리스 개발: 최신 패턴과 실천 방법

서버리스 개발의 중요성변화를 강조하며, Yan Cui는 AWS에서의 효율적인 서버리스 개발을 위한 최신 패턴실천 방법을 공유합니다. 테스트 워크플로우로컬 시뮬레이션을 통해 빠른 피드백 루프를 구축하고, 배포 프레임워크를 활용하여 개발 경험을 향상시키는 방법을 소개합니다.

Stripe, AWS에서 Prometheus와 Grafana로 관측 플랫폼 재구축

StripeAWSPrometheusGrafana를 활용해 관측 플랫폼을 재구축했습니다. 이는 마이크로서비스 아키텍처로 전환하면서 발생한 확장성 문제와 비용 증가를 해결하기 위한 결정이었습니다. 이 과정에서 데이터 흐름 검증사용자 경험 개선에 중점을 두었습니다. Stripe의 혁신적인 접근 방식이 궁금하다면, 더 알아보세요!

안나 베렌버그, QCon 샌프란시스코에서 구글의 원 네트워크 발표

안나 베렌버그가 QCon 샌프란시스코에서 구글 클라우드원 네트워크를 소개했습니다. 이 클라우드 독립적 네트워크 아키텍처는 복잡한 시스템을 단순화하며, EnvoyxDS API 같은 오픈 소스 기술을 활용해 일관된 보안과 운영 정책을 제공합니다. 개발자들은 이를 통해 다양한 환경에서 중앙 집중식 정책을 쉽게 적용할 수 있습니다.

프레젠테이션: 쿠버네티스에서 자바 애플리케이션 최적화하기: 기본을 넘어

브루노 보르헤스는 쿠버네티스에서 자바 애플리케이션 성능을 향상시키는 전략을 공유합니다. JVM의 기본 설정을 이해하고 조정하는 방법, 컨테이너 이미지 크기 줄이기, A/B 성능 테스트의 중요성을 강조합니다. 쿠버네티스의 자원을 효과적으로 관리하는 방법도 다룹니다.

Uno 플랫폼, .NET 앱을 위한 크로스 플랫폼 비주얼 디자이너 '핫 디자인' 출시

Uno 플랫폼이 핫 디자인을 출시했습니다. 이 도구는 실시간으로 앱 인터페이스를 디자인할 수 있게 해주며, 개발자와 디자이너의 작업을 효율적으로 만들어 줍니다. 특히, 실제 데이터와 속성 바인딩을 노출하여 코딩을 단순화합니다. 이 도구는 모든 .NET 편집기와 호환되며, 모바일 개발자에게 특히 유용합니다.

핀테크에서 책임 있는 AI 활용하기

핀테크 산업에서 책임 있는 AI의 중요성이 커지고 있습니다. EU AI 법안과 같은 규제는 AI 사용의 위험 수준을 분류하며, 기업들은 이에 맞춰 투명성보안을 강화해야 합니다. 협업효율적인 프로세스 개발이 필수적이며, AI가 가져올 혁신윤리적 고려 사이의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.

QCon SF 2024 - 메타의 대규모 언어 모델 서비스 인프라 확장

QCon SF 2024에서 메타의 Ye Qi는 대규모 언어 모델(LLM) 서비스 인프라 확장의 복잡성을 논의했습니다. LLM의 하드웨어 적합성성능 최적화가 주요 과제로, 텐서 병렬 처리파이프라인 병렬 처리를 활용해 여러 GPU에 모델을 분산합니다. 자동화관찰성도 중요하며, 계층적 캐싱요청 스케줄링으로 성능을 유지합니다.

프레젠테이션: 서버리스 애플리케이션을 세트 피스처럼 생각하고 설계하며 지속하기

서버리스 기술의 특성을 활용해 현대 애플리케이션을 세트 피스처럼 설계하는 방법을 소개합니다. Sheen Brisals는 복잡한 문제를 분해하고 도메인 주도 설계마이크로서비스를 통해 팀의 자율성을 강조합니다. 지속 가능한 개발을 위한 서버리스 접근법을 탐구해보세요!