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JavaOne 2025의 첫날은 JDK 24 출시와 함께 시작되었습니다. Scott McNealy가 자바의 탄생을 회고하고, Mark Reinhold가 자바의 발전 방향을 논의했습니다. Chad Arimura는 자바의 진화와 새로운 Learn.java 웹사이트를 소개했습니다. Georges Saab와 Colt McNealy도 참여해 자바의 중요성을 강조했습니다.

이반 부르미스트로프는 ShareChat의 실시간 기능 플랫폼 개발 경험을 공유하며, 초당 10억 개 이상의 기능을 처리하면서도 비용 효율성을 유지하는 방법을 설명합니다. QCon London에서의 발표는 기능 정의, 아키텍처, 도전 과제 및 해결책을 다루며, Flink와 ScyllaDB의 사용 경험을 통해 얻은 교훈을 전합니다.

DevOps는 개발과 IT 팀 간의 협업을 통해 소프트웨어 개발을 자동화하고 효율성을 높입니다. Nedko Hristov는 호기심과 적응력, 학습 의지가 있는 테스터들이 DevOps 역할에 적합하다고 강조합니다. 실패를 성장의 기회로 삼고, 핵심 기술을 이해하는 것이 중요합니다. Ben Linders는 지속적인 개선과 협업을 통해 비즈니스 가치를 창출하는 데 중점을 둡니다.

Dapr 에이전트는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 확장 가능한 AI 에이전트를 구축하는 프레임워크입니다. 쿠버네티스에서 수천 개의 에이전트를 지원하며, 다중 에이전트 협업과 이벤트 기반 실행을 가능하게 합니다. 보안과 관찰성을 갖춘 이 시스템은 데이터베이스와의 통합도 용이합니다. 야론 슈나이더는 Dapr 에이전트의 효율성을 강조하며, 디버깅과 관찰성의 중요성을 언급했습니다. Python에서 사용 가능하며, Dotnet과 Java 지원도 예정되어 있습니다.

AWS가 AppSync 이벤트에 WebSocket을 통한 직접 메시지 발행 기능을 추가했습니다. 이로 인해 개발자들은 실시간 애플리케이션을 더 쉽게 개발할 수 있게 되었으며, 협업 도구나 라이브 대시보드 같은 애플리케이션의 반응성을 높일 수 있습니다. 새로운 기능은 AppSync 콘솔에서 테스트 가능합니다.

Inertia 2.0가 출시되어 비동기 요청을 지원합니다! 이제 단일 페이지 애플리케이션에서 동시성과 지연 로딩이 가능해져, 더 인터랙티브하고 반응성이 뛰어난 사용자 경험을 제공합니다. 링크 사전 로드와 무한 스크롤 기능도 추가되어 성능이 크게 향상되었습니다.

제미니 코드 어시스트가 이제 개인 개발자에게 6,000개의 코드 완성과 240개의 채팅 요청을 매일 무료로 제공합니다. 이는 GitHub Copilot과 AWS CodeWhisperer보다 훨씬 관대한 조건입니다. 이 도구는 다양한 프로그래밍 언어를 지원하며, Google의 클라우드 기반 IDE와 Visual Studio Code, JetBrains IDE 확장 프로그램에서도 사용할 수 있습니다.

Nx를 활용해 매주 40개 이상의 앱을 업데이트하는 방법을 소개합니다. 산토시 야다브는 대규모 Angular 코드베이스 관리, CI/CD, 릴리스 전략, 기능 플래그 사용법을 설명합니다. Celonis의 사례를 통해 모노레포 아키텍처의 장점과 빌드 캐싱의 효율성을 알아보세요. Nx는 다양한 프레임워크를 지원하며, 의존성 시각화와 자동화 도구로 코드베이스 관리를 돕습니다. GitHub Actions를 통한 CI/CD와 릴리스 전략으로 배포 효율성을 높이는 방법도 확인해보세요.

Uber는 Google과 협력하여 Go 언어에 프로파일 기반 최적화(PGO)를 도입, 서비스 성능을 크게 향상시켰습니다. PGO는 실행 중인 데이터를 활용해 컴파일러 최적화를 유도하며, 30% iTLB 미스 감소와 24,000 CPU 코어 절감을 달성했습니다. Cloudflare와 Datadog도 이 기술을 채택해 성능을 개선하고 있습니다.

Cloudflare가 미디어 변환 서비스를 출시하여 숏폼 비디오 콘텐츠 최적화를 지원합니다. 이 서비스는 기존 이미지 변환 기능을 비디오 파일로 확장하여, 전자상거래와 소셜 미디어에서 사용되는 짧은 비디오의 최적화를 간소화합니다. MP4 변환, 프레임 추출, 오디오 제거 등 다양한 기능을 제공하며, 2025년 3분기까지 무료로 이용 가능합니다.

메시지 브로커는 현대 분산 시스템에서 필수적입니다. Apache Kafka와 Amazon SQS는 각각 스트림 기반과 큐 기반의 대표적인 솔루션입니다. 이 글은 두 브로커의 장단점을 비교하여, 애플리케이션의 특정 요구에 맞는 브로커를 선택하는 데 도움을 줍니다. 메시징 패턴에 따라 브로커 선택이 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 명령 패턴에는 SQS가 적합하고, 이벤트 상태 전송에는 Kafka가 유리합니다. 올바른 선택은 시스템의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Java 24가 드디어 출시되었습니다! 이번 버전은 24개의 JEP을 포함하며, 특히 Generational Shenandoah와 Compact Object Headers 같은 실험적 기능이 주목받고 있습니다. 또한, Stream Gatherers와 Vector API 등 다양한 최종 기능도 포함되어 있어 개발자들의 기대를 모으고 있습니다. JDK 24의 새로운 기능을 통해 Java의 미래를 엿볼 수 있는 기회가 될 것입니다.

제시카 앤더슨은 플랫폼 엔지니어링의 중요성과 개발자 채택을 위한 전략을 공유합니다. 스타트업은 DevOps 모델로 전환하여 개발자와 운영을 연결하고, 신뢰를 통해 플랫폼을 성공적으로 구축할 수 있습니다. 플랫폼을 제품처럼 다루고, 팀의 필요에 맞춘 전략적 선택이 중요합니다.

구글 딥마인드가 제미니 로보틱스를 공개했습니다. 이 첨단 AI 모델은 로봇의 시각, 언어, 행동을 통합하여 실제 환경에서 더 똑똑하고 유능하게 만듭니다. 특히 인간과의 협업과 안전성을 강조하며, ASIMOV 데이터셋을 통해 윤리적이고 안전한 로봇 작동을 보장합니다. 로봇의 유연성과 적응력이 돋보이며, 이는 로봇 공학의 새로운 시대를 여는 중요한 진전으로 평가받고 있습니다.

Microsoft가 Azure Functions용 MySQL 트리거의 공개 미리보기를 발표했습니다. 이 기능은 MySQL 테이블의 변화를 감지하고, 행이 생성, 수정, 삭제될 때 자동으로 Azure Functions를 실행합니다. 이를 통해 실시간 분석, 자동화된 워크플로우, 민감한 데이터의 모니터링이 가능해집니다. 확장성과 호환성을 고려하여 사용해야 하며, 프리미엄 및 전용 플랜에서만 지원됩니다. Steef-Jan Wiggers는 이 분야의 전문가로, 클라우드 및 DevOps에 대한 깊은 통찰을 제공합니다.

Java 24의 JEP 483은 프로젝트 레이든의 일환으로, 애플리케이션 시작 속도를 최대 40%까지 향상시킵니다. Spring PetClinic 같은 애플리케이션에서 코드 변경 없이도 이점을 누릴 수 있습니다. GraalVM Native Image와 CRaC도 빠른 시작을 제공하지만, 제약이 따릅니다. Quarkus와 Spring은 이미 JEP 483을 지원하고 있으며, Helidon은 성능 개선을 입증했습니다. 프로젝트 레이든은 Java의 성능을 지속적으로 향상시키고 있습니다.

메타는 페이스북의 비디오 시스템을 Watch에서 Reels로 통합하여 사용자 경험을 개선했습니다. 이 과정에서 모바일 UI, 서버 백엔드, 랭킹 시스템이 대대적으로 개편되었습니다. 실시간 랭킹과 동적 페이지네이션을 통해 개인화된 콘텐츠를 제공하며, 사용자 참여 신호에 따라 콘텐츠를 조정합니다. 이 통합은 콘텐츠 제작자와 광고주에게도 이점을 제공합니다.

추천 및 검색 순위 시스템은 대규모 사용자와 제품을 다루는 데 필수적입니다. Moumita Bhattacharya는 Netflix의 사례를 통해 사용자 의도를 이해하고 실시간 시스템을 지원하는 인프라의 중요성을 강조합니다. QCon San Francisco에서의 발표는 기술 리더와 아키텍트에게 유익한 정보를 제공합니다.

Felix GV는 LinkedIn의 파생 데이터 저장소 구축에 대해 이야기합니다. 그는 파생 데이터의 중요성과 VeniceDB 같은 맞춤형 데이터베이스의 필요성을 강조합니다. Java와 RocksDB의 조합으로 성능을 최적화하며, Kafka와 Apache Helix를 활용한 혁신적인 접근법을 소개합니다.

모바일 스트리밍 앱은 사용자에게 끊김 없는 재생과 효율적인 콘텐츠 전달을 제공해야 합니다. AI 기반 예측 캐싱과 엣지 컴퓨팅을 활용하여 저속 연결에서도 콘텐츠를 미리 로드할 수 있습니다. 사용자 행동 변화에 맞춰 적응형 버퍼링과 실시간 네트워크 조건에 따른 재생 품질 조정이 필요합니다. 넷플릭스와 유튜브의 사례를 통해 성공적인 구현 전략을 살펴보세요!