read: fail

AWS WAF Classic vs WAFV2: 기능 및 마이그레이션 고려사항

AWS WAFV2는 WAF Classic보다 확장성, 유연성, 자동화가 크게 향상되었습니다. WAFV2는 JSON 로깅, 관리형 규칙, 맞춤형 HTTP 응답 등 다양한 기능을 제공하여 보안과 성능을 최적화합니다. 마이그레이션 시에는 의존성 분석, 백업, 테스트가 중요합니다. 이러한 기능을 통해 더 나은 보안과 비용 효율성을 누릴 수 있습니다.

비디오 주석이 컴퓨터 비전을 어떻게 강화할까?

비디오 주석은 AI와 실제 응용 프로그램 간의 격차를 줄이는 핵심 요소입니다. 자율주행차감시 시스템 같은 분야에서 비디오 주석은 필수적입니다. 주석을 통해 AI 모델은 객체 감지, 움직임 분석, 장면 이해를 개선할 수 있습니다. 하지만 주석 작업은 시간과 비용이 많이 들며, 품질 관리일관성 유지가 중요합니다. AI 도구아웃소싱을 활용하면 이러한 문제를 해결할 수 있습니다.

소프트웨어 개발을 위한 제품 디자인 vs 플랫폼 디자인

제품 디자인플랫폼 디자인의 차이를 이해하고, 비즈니스 요구에 맞는 최적의 선택을 하세요. 제품은 고유 기능을 제공하는 반면, 플랫폼은 외부 개발자들이 기능을 확장할 수 있게 합니다. 플랫폼은 빠른 시장 적응과 개발자 생산성을 높이며, 플랫폼 사고는 장기적 비전을 강조합니다.

멀티 클라우드 아키텍처 보안을 위한 DevSecOps의 역할

DevSecOps는 멀티 클라우드 환경에서 보안을 강화하여 안전한 구현을 가능하게 합니다. 이 글에서는 DevSecOps가 어떻게 보안을 통합하여 배포 속도와 보안을 동시에 향상시키는지 설명합니다. 자동화된 보안 스캔, 암호화, 정체성 및 접근 관리 등 다양한 전략을 통해 데이터 보호위협 대응을 최적화하는 방법을 알아보세요. 금융, 의료, 전자상거래 분야의 실제 사례를 통해 DevSecOps의 성공적인 적용을 확인할 수 있습니다.

모바일 앱의 인앱 브라우저: 장점, 도전 과제, 해결책

모바일 앱에서 인앱 브라우저는 사용자 참여를 높이고 외부 브라우저로의 전환 없이 원활한 탐색을 제공합니다. CordovaCapacitor는 각각의 장단점이 있으며, 특히 OAuth 2.0 인증 통합 시 보안이 중요합니다. ASWebAuthenticationSession은 iOS에서 안전한 인증을 위한 최적의 선택입니다.

초보자를 위한 LangChain 시작하기

LangChain은 OpenAI와 같은 대형 언어 모델(LLM)을 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 오픈 소스 프레임워크입니다. 이 튜토리얼에서는 LangChain을 설치하고, 다양한 LLM과 연결하여 기본 챗봇을 만드는 방법을 소개합니다. 프롬프트 체인을 통해 복잡한 상호작용을 구현할 수 있는 방법도 다룹니다.

생산 환경에서 LLM 사용의 도전 과제: 제약, 환각, 그리고 안전장치

대규모 언어 모델(LLM)의 생산 환경 적용은 쉽지 않습니다. 제약 준수, 환각 방지, 안전장치 설정이 필수적입니다. RAG다층 검증을 통해 정확성을 높이고, 유해 콘텐츠를 필터링하여 안전성을 확보하세요. 이 글은 LLM을 프로토타입에서 생산 단계로 전환하는 데 필요한 핵심 전략을 제공합니다.

Ansible 자동화를 위한 보안 및 테스트 도구

Ansible 자동화에서 보안효율성을 높이는 도구를 소개합니다. Molecule은 역할 테스트를, Ansible Lint는 플레이북 검증을, KICS는 코드 보안을, Steampunk Spotter는 엔터프라이즈 분석을 제공합니다. 이러한 도구들은 자동화를 안전하고 효율적으로 유지하는 데 필수적입니다.

웹 접근성의 중요성 이해하기

웹 접근성은 장애가 있는 사람들도 웹을 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 이는 사회적 포용을 촉진하고, 법적 준수를 보장하며, 기업에 이익을 줍니다. WCAG 가이드라인을 따르면 웹 콘텐츠의 접근성을 높일 수 있습니다. 웹 접근성 테스트는 이러한 표준을 충족하는지 평가하는 중요한 과정입니다.

실제 사례로 보는 자바 가비지 컬렉션 최적화

자바 성능 문제로 고민 중이신가요? 가비지 컬렉션(GC) 튜닝이 정말 효과가 있을까요? 실제 사례를 통해 작은 GC 튜닝으로도 성능이 크게 향상될 수 있음을 확인할 수 있습니다. 보험사로봇 제어 프로그램 등 다양한 사례에서 성능 개선을 이룬 방법을 소개합니다. GC 로그 분석으로 성능 문제를 해결해보세요!

모킹이 왜 문제인가

모킹은 실제 환경을 재현하지 못해 위험할 수 있습니다. 개발자들은 외부 서비스를 모방해 테스트를 빠르게 진행하지만, 이는 거짓 안정감을 주고, 실제 환경에서만 드러나는 문제를 숨깁니다. 복잡한 시스템에서는 모킹이 오히려 테스트의 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있습니다. 로컬-퍼스트 개발이 대안으로 떠오르고 있습니다.

CI/CD 파이프라인 보안

CI/CD 파이프라인에 보안을 통합하는 것은 취약점을 방지하는 데 필수적입니다. '시프트 레프트' 보안 접근법은 개발 초기에 취약점을 감지하고, 규제 표준을 준수하며, 개발자 속도를 유지하는 데 도움을 줍니다. 정적 분석, 의존성 스캔, 컨테이너 보안 등 다양한 보안 단계가 필요합니다. 보안은 지속적인 업데이트적응이 필요한 분야입니다.

Terraform Moved 블록을 사용하여 리소스 리팩토링하기

Terraform Moved 블록은 리소스 주소를 새로 매핑하여 리팩토링을 쉽게 해줍니다. 버전 1.1.0에서 도입된 이 기능은 상태 손실 위험을 줄이고 수동 가져오기를 피할 수 있게 합니다. 리소스 이름 변경, 모듈 간 이동 등 다양한 상황에서 유용하며, 다운타임 없이 코드 재구성을 가능하게 합니다.

AWS에서 확장 가능한 ML 파이프라인 및 API 구축하기

AWS를 활용한 확장 가능한 ML 파이프라인 구축 방법을 소개합니다. 이 아키텍처는 서버리스 컴퓨팅과 이벤트 기반 데이터 처리로 실시간 데이터 접근을 가능하게 합니다. AWS SageMaker, Lambda, Glue, S3, DynamoDB, Snowflake 등을 활용하여 비용 효율적이고 고성능의 ML 모델 배포를 실현합니다.

포스트모템의 예술

포스트모템은 기술 기업에서 장애를 분석하는 중요한 과정입니다. 이 글은 포스트모템 보고서를 잘 작성하는 방법과 그 중요성을 설명합니다. 사고 분석사후 분석을 통해 교훈을 얻고, 행동 계획을 세워 신뢰를 회복하는 것이 핵심입니다. 포스트모템을 학습 기회로 삼는 문화가 필요합니다.

ChatGPT와 Azure AI Hub로 정확한 정량 분석하기

ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)은 정량 분석에 한계가 있습니다. 예를 들어, ChatGPT는 9.11이 9.9보다 크다고 잘못 판단할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 Python을 통합하여 정확성을 높이는 방법을 제안합니다. Azure AI에서 프로젝트를 생성하고, Python과 LLM을 결합하여 수치 데이터를 효과적으로 분석할 수 있습니다.

Data Mover 스크립트를 사용한 PeopleSoft ERP 데이터베이스 간 데이터 이동

PeopleSoft ERP 데이터베이스 간 데이터를 효율적으로 이동하는 방법을 알아보세요. Data Mover 스크립트를 사용하여 애플리케이션 업그레이드, 테스트, 교육 환경 설정 등 다양한 비즈니스 요구를 충족할 수 있습니다. 중요한 DMS 명령어SQL 명령어를 활용하여 데이터 전송을 쉽게 수행할 수 있습니다. 이 튜토리얼은 데이터베이스 관리자와 개발자에게 필수적인 정보를 제공합니다.

힙 덤프를 활용한 메모리 누수 탐지

이 가이드는 힙 덤프를 통해 메모리 누수를 탐지하는 방법을 설명합니다. JVM의 메모리 경고 신호와 Java 메모리 최적화를 위한 모범 사례도 다룹니다. 힙 덤프는 메모리 사용을 최적화하고 문제를 해결하는 데 필수적입니다. jmap 명령어, yCrash 도구 등 다양한 방법으로 힙 덤프를 수집할 수 있습니다. HeapHero 같은 도구를 사용해 메모리 누수를 분석하고, 중복 객체불필요한 참조를 제거하여 메모리를 최적화하세요.

자가 치유 데이터 파이프라인: 데이터 엔지니어링의 다음 혁신?

자가 치유 데이터 파이프라인은 데이터 엔지니어링의 혁신적인 발전으로, AI 도구를 활용해 오류를 자동으로 감지하고 수정합니다. GPT-4Python을 사용하여 GCP에서 이러한 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 이 시스템은 데이터 품질 문제를 해결하고, 데이터 엔지니어의 작업을 크게 간소화합니다. 비용 관리확장성은 고려해야 할 주요 요소입니다. 자가 치유 파이프라인은 데이터 처리의 효율성을 높이고, 다운타임을 최소화하여 생산성을 향상시킵니다.

XAI: 채용 결정을 위한 ML 모델의 투명성 확보

설명 가능한 AI(XAI)는 채용 과정에서 기계 학습의 투명성을 높여줍니다. 이는 후보자가 왜 평가되거나 탈락했는지를 명확히 해주어, 채용팀과 후보자 간의 신뢰를 구축합니다. XAI는 편향을 식별하고 수정하여 공정한 채용을 돕습니다. PythonSHAP을 활용해 XAI를 직접 경험해보세요!