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2024년 보안 상태에 대한 웨비나에서 Laura Bell은 개발자 경험을 개선하고 보안 프로세스 및 도구에 집중할 것을 강조했습니다. 또한, 보안 팀은 개발 팀의 엔지니어링 생산성을 우선시하고, 레거시 시스템의 보안도 지원해야 한다고 주장했습니다. 이는 인터넷을 운영하는 데 중요합니다.

트레이시 배넌은 QCon 런던에서 기조연설을 통해 차세대 AI가 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC)를 향상시킬 수 있으나, 현재는 '코드 완성' 단계에 불과하다고 강조했습니다. 그녀는 AI가 보안 문제를 일으킬 수 있으므로, AI를 도입하기 전에 SDLC를 개선하고, 사이버보안을 최우선으로 고려할 것을 촉구했습니다.

프레드 헤버트는 신뢰성과 복원력 엔지니어링을 다루는 팀의 접근 방식과 패턴에 대해 논의합니다. 그는 조직의 동태를 이해하고, 피드백 루프를 강화하는 것의 중요성을 강조하여 복잡성을 효과적으로 관리할 수 있는 방법을 제시합니다.

구글 연구팀이 인포그래픽과 사용자 인터페이스를 이해하기 위한 다중 모달 AI 모델인 ScreenAI를 개발했습니다. 이 모델은 PaLI 아키텍처를 기반으로 하며, 여러 벤치마크에서 최고의 성능을 달성했습니다. ScreenAI는 웹을 크롤링하고 앱과 자동으로 상호작용하여 생성된 스크린샷 데이터셋에서 사전 훈련되었습니다.

Google은 Google Cloud의 Apigee API 관리 솔루션에서 쉐도우 API 탐지 기능을 미리보기로 발표했습니다. 이 기능은 보안 취약점을 줄이고 규제 준수 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. AWS와 Azure와 같은 다른 클라우드 제공업체들도 비슷한 기능을 제공합니다.

최근 자바 관련 소식으로, JDK 23의 새로운 기능과 버그 수정이 포함된 빌드 18이 출시되었습니다. Spring Framework는 새로운 기능과 버그 수정을 포함한 여러 버전을 발표했습니다. 또한, Payara Platform과 Open Liberty 등 다양한 자바 플랫폼과 라이브러리가 업데이트되었습니다. 새로운 비영리 단체 Commonhaus 재단이 소개되었고, Devnexus 2024 컨퍼런스가 개최되었습니다.

클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF)은 CloudEvents가 졸업했다고 발표했습니다. CloudEvents는 플랫폼, 서비스, 시스템 간의 상호 운용성을 보장하기 위해 이벤트 메타데이터를 표준화된 방식으로 노출하는 사양입니다. 이는 IT 업계에서 유일하게 모든 주요 메시징 프로토콜과 인코딩에 바인딩되어 있습니다.

LinkedIn은 '알 수도 있는 사람'과 같은 다양한 AI/ML 기능을 제공하며, 이는 회사의 AI/ML 플랫폼에 의해 구동됩니다. 이 플랫폼은 데이터 과학자와 엔지니어의 생산성 향상에 중점을 두고 있으며, Frame, FedEx, King Kong, Model Cloud 등의 기술을 사용합니다. 또한, VeniceDB는 AI/ML 사용 사례를 지원하기 위해 특별히 개발된 온라인 저장소 플랫폼입니다.

아디다스는 GitOps 원칙을 적용하여 전 세계 인프라의 효율성과 유연성을 향상시켰습니다. 이들은 글로벌 설정, 환경별 구성, 지역별 요구사항, 클러스터별 설정을 포함하는 계층적 구조로 전환하였습니다. 이로 인해 플랫폼 관리가 간소화되고, 안정성을 위한 알림 시스템이 마련되었으며, 배포 전 구성 변경 사항을 미리 볼 수 있게 되었습니다.

AWS가 최근 AWS 배치에서 멀티-컨테이너 작업을 지원한다고 발표했습니다. 이 새로운 기능은 자율 주행 차량과 로봇과 같은 복잡한 시스템 테스트를 위한 대규모 시뮬레이션을 간소화합니다. 개발 시간을 단축하고, 여러 팀의 작업 통합을 위한 맞춤형 도구의 필요성을 제거합니다.

RB 글로벌의 란비르 차울라 부사장은 회사를 수동적 시스템에서 현대적 이벤트 기반 아키텍처로 전환한 여정을 공유했습니다. 이 변화는 내부 작업의 간소화와 함께 판매자와 구매자에 대한 배려를 유지하는 것을 목표로 했습니다. 이제 그들의 엔지니어링 조직은 RB 글로벌의 경쟁 우위로 간주됩니다.

Lyft는 iOS의 Live Activities 기능을 활용하여 실시간 업데이트와 앱을 열지 않고도 작업을 수행할 수 있는 동적 콘텐츠를 추가했습니다. 이 기능은 사용자 경험을 향상시키는 데 성공적이었으며, 기술적 복잡성에도 불구하고 많은 도전을 극복했습니다.

QCon 런던에서 아도라 노워도는 다중 클라우드를 애플리케이션 아키텍처와 배포 과정에 통합하는 복잡성에 대해 설명했습니다. 그녀는 성공적인 통합을 위한 '4P 접근법'을 제시하며, 보안 도전과 이를 극복하기 위한 전략도 공유했습니다. 이는 다중 클라우드 환경에서의 효율적인 작업을 위한 중요한 지침을 제공합니다.

개발자 경험을 개선하기 위해 인지 과학을 활용하는 방법에 대한 팟캐스트 요약입니다. 조직은 인지 피로와 컨텍스트 전환의 영향을 이해하고, 이를 기반으로 개발자의 생산성을 높이기 위한 투자를 해야 합니다. 이러한 투자는 비즈니스에 상당한 이점을 가져다 줄 수 있습니다.

야오 유에는 트위터에서 프로젝트를 확장하면서 효과적인 성능 엔지니어링에 대한 주요 교훈을 요약했습니다. 성능 엔지니어링은 하드웨어 개선이 느려지고 소프트웨어 복잡성이 증가함에 따라 더욱 중요해지고 있습니다. 이 발표에서는 데이터 기반 접근 방식과 조직 내 다른 팀들이 성능 데이터를 활용할 수 있도록 지원하는 플랫폼의 역할에 대해 강조했습니다.

링크드인은 Rest.li RPC 프로토콜에서 Google의 gRPC로 50,000개의 프로덕션 엔드포인트를 마이그레이션했습니다. 이 과정은 원래 2-3년이 걸릴 예정이었지만, AI의 도움으로 단 2-3분기 만에 완료되었습니다. 이 마이그레이션은 20백만 줄의 코드와 2,000개의 서비스를 변경하는 것을 포함했으며, 비즈니스 중단 없이 진행되었습니다.

이 기사는 심리적 안전성을 높이면서 애자일 방식을 도입하는 실용적인 팁을 제공합니다. 팀은 스크럼을 선택하고, 팀원 간의 친밀감을 높이기 위한 다양한 활동을 통해 개방적인 소통과 팀원들의 자율성을 강조했습니다. 이러한 접근 방식이 팀의 일상 업무에 어떻게 도움이 되었는지 경험한 내용도 공유합니다.

Massimo Belloni가 Bumble Inc에서 데이터 과학 팀과 머신 러닝 엔지니어링을 조직하는 데 얻은 교훈을 공유했습니다. 플랫폼 MLEs는 복잡성을 추상화하고 컴퓨팅 자원에 접근을 제공하는 머신 러닝 플랫폼을 구축하는 반면, 기능 MLEs는 비즈니스 사례를 이해하고 모델을 설계 및 배포하는 역할을 담당합니다. 이러한 구조는 고성능 데이터 제품을 가능하게 하는 강력한 ML 플랫폼 구축에 중요합니다.

Microsoft는 최근 Azure API Management의 새로운 요금제인 Basic V2와 Standard V2를 정식 출시했습니다. 이들 요금제는 확장성, 보안, 네트워킹 기능을 강화하여 다양한 작업 부하를 수용하고, 보다 안전한 API 백엔드 연결을 지원합니다. 특히, Standard V2는 네트워크 격리된 백엔드를 지원하는 생산 환경에 적합합니다.

QCon 런던에서는 현대 아키텍처에서 장기 실행 프로세스를 관리하는 방법에 대해 논의되었습니다. 발표자는 프로세스 오케스트레이션 플랫폼을 사용하여 비동기적으로 장기 작업을 처리할 것을 권장했습니다. 이는 서비스 경계를 개선하고, 효율성을 높이며, 복잡성과 위험을 줄일 수 있습니다. 또한, BPMN을 사용하여 요구 사항을 문서화하고 시스템 상태를 시각화하는 방법도 제안되었습니다.