read: fail

Java 엔터프라이즈 애플리케이션에 인기 있는 Spring Boot에서 RestTemplate에서 WebClient로 업그레이드하면서 성능은 향상되었지만, 동일한 동시 연결 수에서 OutOfMemoryError로 인해 크래시가 발생했습니다. 이 문제를 진단하고 해결한 방법을 공유합니다. WebClient의 동시성, 비동기성, 성능 향상 등의 장점에도 불구하고, 직접 버퍼 메모리 관련 문제로 인해 주의가 필요함을 알 수 있습니다.

오늘날 정보가 넘쳐나는 세상에서, 추출 요약은 긴 문서를 읽지 않고도 핵심을 파악할 수 있는 게임 체인저입니다. BERT와 같은 대규모 언어 모델을 활용하여, 중요한 문장을 추출해 요약하는 이 기술은 정보의 정확성과 저자의 원래 의도를 보존하는 데 매우 유용합니다. 이 기사에서는 BERT를 사용한 추출 요약의 실용성을 보여주는 실습 튜토리얼도 포함되어 있습니다.

개발자들은 지속적 테스트를 통해 신속하고 연속적인 피드백을 받아야 합니다. 이는 코드가 기업에 도움이 되는지 알 수 있게 하며, 고품질 소프트웨어가 사용자에게 전달되도록 합니다. 또한, CI(지속적 통합)는 개발자에게 중요한 피드백 루프를 제공하며, 보안 테스트와 성능 테스트도 중요합니다. 데밍의 철학을 적용하여 피드백 루프를 지속적으로 개선하는 것이 중요합니다.

이 기사에서는 조기 및 지속적인 테스팅, 빠른 소프트웨어 배포, 비용 절감, 그리고 증가된 협업을 통해 유명한 조직들이 어떻게 혜택을 받고 있는지 탐구합니다. Netflix, Amazon, Spotify와 같은 회사들이 이러한 목표를 실천으로 옮기는 방법을 살펴보며, 이는 결국 더 높은 품질의 소프트웨어와 더 빠른 출시로 이어집니다.

전통적인 소프트웨어 테스팅 방식으로는 LLM(Large Language Models)의 복잡성을 평가하기 어렵습니다. LLM은 예측 불가능한 '블랙 박스' 성격을 가지며, 출력의 주관성, 내재된 편향 문제, 지속적인 진화 등 새로운 도전을 제시합니다. 이에 따라, 인간 참여, 지속적인 모니터링, 그리고 윤리적 기준에 초점을 맞춘 평가 방법이 필요합니다. LLM 평가는 우리 생활에 더욱 통합됨에 따라 중요해지고 있습니다.

터미널을 개인화하여 생산성을 향상시키고 작업 공간을 맞춤 설정하는 다양한 방법을 소개합니다. Powerlevel10k으로 외관을 개선하고, zsh-autosuggestions 및 zsh-syntax-highlighting 같은 플러그인으로 기능을 강화하세요. 또한, jq와 같은 명령줄 도구와 별칭 및 함수를 사용하여 시간을 절약하고, 쉘 스크립트로 작업을 자동화하는 방법을 배워보세요. 이 모든 것이 여러분의 터미널을 더욱 강력하게 만들어 줄 것입니다!

클라우드 사용량이 급증함에 따라, Tangoe는 AI와 자동화를 적용해 FinOps 프로세스를 간소화하는 독점적인 특허 기능을 통해 이 문제를 해결하고자 합니다. 70개 이상의 특허를 보유한 Tangoe는 기술 관리를 단순화하기 위해 기술을 사용하는 지속적인 혁신자입니다. 이들의 접근 방식은 클라우드 데이터를 분류하고 최적화하는 것에서부터 시작되며, AI 모델은 이 구조화된 데이터를 분석하여 최적화 기회를 찾고 미래의 워크로드 요구를 예측합니다.

플랫폼 엔지니어링은 DevOps를 보완하며, 기업 전반의 도전과제에 대응하고 개별 팀이 조직 전체의 일관성을 유지하면서 올바른 일을 쉽게 할 수 있도록 도구 플랫폼을 제공합니다. 플랫폼 엔지니어는 기술 아키텍트, 커뮤니티 촉진자, 제품 관리자의 역할을 하며, 소프트웨어의 복잡성을 줄이고 DevOps의 약속을 실현하는 데 중요한 역할을 합니다.

소프트웨어 테스팅은 단순한 개발 단계가 아니라, 기술, 전략, 선견지명을 요구하는 세심한 장인정신입니다. 품질 보증의 중요성이 강조되며, 자동화 도입과 종합적 전략 채택이 필수적입니다. 소프트웨어의 무결성, 신뢰성, 보안을 보장하기 위해 테스터들은 지속적으로 새로운 기술과 트렌드에 발맞춰 나가야 합니다.

최근 API 기술에서의 AI 발전은 자연어 처리 능력 향상, 강화 학습을 통한 알고리즘 결정 개선, 그리고 건강 관리, 금융, 전자 상거래 등 다양한 분야에 걸친 AI 통합 확대를 포함합니다. 이러한 발전은 더욱 지능적이고 적응력 있으며 맞춤화된 API 솔루션을 창출하는 데 기여하고 있습니다. AutoML, NLP, AI 기반 이상 탐지, API 보안 등이 주요 트렌드입니다.

파이썬은 인기 있고 다재다능하며 배우기 쉬운 프로그래밍 언어로, 개발자, 데이터 분석가 등 다양한 직업에 좋은 기회를 제공합니다. 기본부터 시작해 꾸준한 연습, 코드 읽기, 프로젝트 구축 등을 통해 파이썬 코딩 기술을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 팁들은 파이썬을 통한 커리어 구축에 큰 도움이 될 것입니다.

DolphinDB에서는 역사적 데이터를 실시간 데이터처럼 스트림 테이블에 시간 순서대로 가져와서 백테스팅과 실시간 거래에 동일한 스크립트를 사용할 수 있습니다. 이 글에서는 replay 및 replayDS 함수를 소개하고 데이터 재생 과정을 보여줍니다. 실시간 데이터 처리와 백테스팅을 위한 강력한 도구를 제공합니다.

성능 테스트의 전통적인 도전을 극복하고 조직이 테스트 주기를 가속화하며 협업을 강화할 수 있게 하는 변혁적인 솔루션으로 저코드/무코드 접근법이 부상하고 있습니다. NeoLoad는 이러한 접근법을 통해 기술적 전문 지식 수준이 다양한 사용자들이 성능 테스트 과정을 간소화할 수 있도록 지원합니다.

Apache Kafka와 AWS RDS를 통합하고 AWS Lambda 및 API Gateway를 사용하여 웹 애플리케이션에 데이터를 공급하는 데이터 파이프라인을 구현하는 데는 여러 단계가 포함됩니다. 보안 구성과 모니터링 활성화는 어떤 설정 방법을 선택하든 중요합니다. 이 과정을 통해 실시간 분석 및 의사 결정 프로세스를 가능하게 하는 중심 데이터 허브로서 Kafka의 역할을 강화할 수 있습니다.

자바 프로그램을 '실행'할 때 무슨 일이 벌어지는지 궁금하셨나요? 이 과정은 코드를 메모리에 컴파일하고 로드하는 것부터 힙과 스택 같은 데이터 구조에서 데이터를 관리하는 것까지 복잡한 단계를 포함합니다. 로더, 컴파일러, 러너, 그리고 메모리 모델의 역할을 강조하며 기본 자바 프로그램 실행 단계를 탐색해 보겠습니다.

2024년에는 Node.js, Deno, Bun과 같은 다양한 런타임 환경과 npm, yarn, pnpM 등의 패키지 관리자가 개발자들에게 더욱 효율적이고 사용자 친화적인 옵션을 제공할 것입니다. Bun의 등장으로 성능 기준에 새로운 도전이 제기되었으며, pnpM은 디스크 공간 절약과 설치 속도 향상으로 주목받고 있습니다. 이 시리즈는 최신 JS 도구에 대한 포괄적인 개요를 제공하여, 2024년 프로젝트에 적합한 도구 선택에 필요한 지식을 갖추도록 도와줍니다.

이 튜토리얼에서는 Walrus CLI와 GitLab CI를 통합하여 CI/CD 파이프라인을 자동화하는 방법을 소개합니다. Walrus 파일을 사용하여 애플리케이션 배포를 간소화하고, GitLab을 통해 코드 커밋 시 자동으로 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. 이 방법은 개발자가 인프라 자원을 프로비저닝하고 애플리케이션을 릴리스하는 전체 생명주기를 통합 관리할 수 있게 해줍니다.

클라우드 컴퓨팅과 이벤트 주도 애플리케이션에서 효율성과 유연성은 필수입니다. AWS의 Simple Notification Service(SNS)를 활용한 SNS Fanout 메커니즘은 메시지를 다수의 구독자에게 신속하게 분배하는 데 있어 중요한 역할을 합니다. 이는 실시간 알림, 낮은 지연 시간, 그리고 높은 확장성을 가능하게 하여, 피크 시간에도 원활한 통신 흐름을 유지할 수 있게 돕습니다.

현대 애플리케이션에서 필수적인 실시간 통신은 사용자 간의 즉각적인 상호작용을 가능하게 합니다. 이 글에서는 WebSocket, WebRTC, MQTT와 같은 인기 있는 실시간 통신 프로토콜을 탐구하고, 각각을 언제 사용해야 하는지 논의하며, 자바스크립트 코드 예제를 제공하여 개발자들이 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

데이터베이스 아키텍처는 빅 데이터, 클라우드 기술의 부상과 인공지능(AI)의 통합으로 근본적인 변화를 겪었습니다. 이 글에서는 데이터베이스 아키텍처가 어떻게 빅 데이터와 클라우드 환경에 적응하고 AI가 그 구조와 기능에 미치는 영향을 탐구합니다. AI 기술의 융합은 데이터 관리에 새로운 차원을 도입하며, 이해하는 것이 현대 데이터 생태계를 탐색하고 데이터 기반 인사이트의 전체 잠재력을 활용하는 데 중요합니다.