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Microsoft는 Build 2024 컨퍼런스에서 Cosmos DB for NoSQL에 벡터 검색 기능을 추가했습니다. 이 새로운 기능은 DiskANN을 통해 구현되며, Azure Database for PostgreSQL에도 AI 확장 기능이 일반에게 제공됩니다. 이러한 업데이트는 개발자들이 더욱 효율적으로 데이터를 관리하고 AI 경험을 구축할 수 있게 돕습니다.

마이크로소프트가 Build 2024 개발자 컨퍼런스에서 코파일럿 스튜디오를 통해 새로운 AI 에이전트 구축 기능을 선보였습니다. 이를 통해 개발자들은 정의된 작업을 AI에게 할당하고 필요한 지식과 동작을 제공할 수 있으며, 이러한 에이전트는 동적 워크플로우를 조율하고 자동화합니다.

Microsoft는 Build 2024 컨퍼런스에서 Azure AI 플랫폼에 대한 여러 업데이트를 발표했습니다. 이번 업데이트에는 새로운 대규모 언어 모델(LLM), 새로운 거버넌스 및 안전 기능 추가, 그리고 Azure AI Studio 툴킷의 일반 사용 가능성이 포함됩니다. 이러한 변화는 Azure의 AI 기능을 확장하고 기업이 AI 애플리케이션을 구축하고 보호하는 데 도움을 주기 위한 것입니다.

마이크로소프트가 GitHub Copilot의 AI 코딩 보조 기능을 확장하는 서드파티 확장 기능을 발표했습니다. 이 확장 기능은 특정 데이터베이스, SDK, API의 개발 작업을 가속화하며, DataStax, Docker, Microsoft Azure, MongoDB 등의 회사에서 제공됩니다. 이 확장 기능들은 GitHub Marketplace에서 이용 가능하며, 기업은 자체적인 비공개 확장 기능도 만들 수 있습니다.

마이크로소프트는 Build 2024에서 패브릭 클라우드 기반 분석 스위트에 여러 업데이트를 발표했습니다. 새로운 실시간 인텔리전스 모듈과 패브릭 워크로드 개발 키트가 포함되어 개발자들이 상호 운용 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있게 지원합니다.

마이크로소프트는 LLM 기반의 Azure Copilot에 새로운 구성, 관리, 문제 해결 기능을 추가하고 모든 사용자에게 접근을 개방했습니다. 이 도구는 Azure 서비스에 대한 자연어 인터페이스를 제공하며, Azure 리소스 그래프와 API와 직접 작동합니다. Azure Copilot은 대규모 Azure 인프라 운영의 부담을 줄이는 데 도움을 주며, 앞으로 더 많은 애플리케이션과 도구로 기능이 확장될 예정입니다.

IBM이 자바 애플리케이션 개발의 생산성을 향상시키기 위해 새로운 AI 기반 코드 어시스턴트인 watsonx를 선보였습니다. 이 도구는 코드 생성, 설명, 테스트 생성 등을 지원하며, 복잡한 코드 구조를 탐색하고 애플리케이션의 주요 기능을 요약하는 데 도움을 줍니다.

AI 사용자가 점점 의존하게 되는 도구에 대한 이해가 부족하다는 점, 그리고 이를 개선해야 한다는 점이 강조되었습니다. '챗봇 환각'과 같은 문제를 해결하기 위해, 사용자는 AI 오류를 식별하고 검증하는 습관을 개발해야 합니다. AI 지식의 민주화는 이러한 도구의 한계를 이해하고 신뢰를 구축하는 데 필수적입니다.

클라우드에서 생성 AI 시스템의 성능 문제는 진단이 어렵지만 해결은 간단할 수 있습니다. 성능을 개선하기 위해 자원 최적화, 효과적인 자동 확장 및 부하 분산, AI 모델 튜닝, 검색 보강 생성 기술 활용 등의 방법이 권장됩니다. 또한, 성능 관리를 위한 최신의 모범 사례를 지속적으로 업데이트하고, 성능 모니터링을 위한 강력한 관찰 프로그램을 구현하는 것이 중요합니다.

GitLab이 devsecops 플랫폼의 주요 업데이트인 GitLab 17을 공개했습니다. 이 업데이트에는 CI/CD 카탈로그, AI 보조 도구인 GitLab Duo Enterprise, 새로운 AI 영향 대시보드 등이 포함되어 개발자의 생산성 향상에 기여할 것으로 보입니다.

JetBrains가 테스트 자동화를 위해 특별히 설계된 Aqua IDE를 공식 출시했습니다. 이 다양한 언어를 지원하는 IDE는 Java, Python, JavaScript, TypeScript, SQL을 이해하며, Selenium, Cypress, Playwright 테스트 프레임워크를 기본적으로 지원합니다. 또한 AI 코딩 보조와 코드 완성, 리팩토링 기능을 제공하여 테스트 엔지니어의 작업을 효율적으로 돕습니다.

AI와 같은 혁신적인 기술의 도입과 영향은 사람들의 보수성과 조직의 관성 때문에 예상보다 느릴 것입니다. 기술의 미래를 예측하는 것은 항상 어렵습니다. 왜냐하면 결국 모든 기술 결정은 사람의 결정이기 때문입니다. AI가 중요하고 변혁적인 잠재력을 가지고 있음에도 불구하고, 변화는 예상보다 천천히 일어날 것입니다.

AI 모델의 '매개 변수 지식'에 의심을 가지고, 코드를 읽으며 AI에게 중요한 언어 개념을 설명하도록 요청하세요. 또한, 다양한 API 구현을 시도하고 AI를 통해 새로운 기능을 발견하며, 코드 오류에 대한 해결책을 AI에게 요청하세요. 이러한 방법들은 프로그래밍 언어 학습 과정을 가속화할 수 있습니다.

이 글은 개발자들이 종종 유용하게 여기지만 일반적으로 좋지 않은 것으로 여겨지는 10가지 프로그래밍 습관에 대해 다룹니다. 주석 없이 코딩하기, 느린 코드 작성하기 등의 습관이 포함되어 있으며, 때로는 이러한 '나쁜' 습관들이 성능이나 유연성을 높일 수 있음을 설명합니다.

DevSecOps 팀은 고객 중심의 마인드셋을 채택하고, 안전한 설계를 요구하며, 운영의 신뢰성을 확립해야 합니다. 이러한 원칙들은 사용자 경험을 최적화하고, 보안을 강화하는 데 중점을 둡니다. 효과적인 SaaS 조직에서 볼 수 있는 이러한 실천 방법들은 DevSecOps의 성공을 위해 필수적입니다.

인공지능의 발전으로 인해 많은 기업들이 비용과 데이터 보안 문제를 해결하기 위해 사설 클라우드로의 전환을 고려하고 있습니다. 특히, Dell APEX와 HPE GreenLake 같은 플랫폼이 인기를 끌고 있죠. 하지만, 사설 클라우드는 특수 하드웨어 요구와 같은 도전과제도 안고 있습니다.

루비 3.4.0 버전부터 frozen_string_literal 주석이 없는 파일의 문자열 리터럴은 불변으로 처리됩니다. 이는 성능과 안전성을 향상시키기 위한 첫 걸음입니다. 또한, 여러 핵심 클래스 업데이트와 언어 변경사항이 포함되어 있어, 루비의 핸들링과 기능이 개선되었습니다.

IBM이 퀴스킷 양자 컴퓨팅 소프트웨어를 미들웨어, 서버리스 기능, AI 기반 코딩 지원을 포함하는 종합 플랫폼으로 확장합니다. 이 플랫폼은 양자 하드웨어를 위한 AI 최적화, 퀴스킷 SDK 1.x 안정 버전, 퀴스킷 런타임 서비스의 간소화된 실행 모드 등을 제공합니다.

Java에서 객체 비교를 위해 equals()와 hashcode() 메소드를 오버라이드하는 것이 왜 중요한지 설명합니다. 이 메소드들은 성능 최적화와 Set, HashMap 같은 컬렉션 사용에 필수적입니다. 올바른 사용법과 흔한 실수에 대한 지침도 제공됩니다.

아파치 카프카 엔진의 클라우드 네이티브 버전인 'Kora'에 대해 소개합니다. 성능 향상, 비용 효율성, 그리고 다중 퍼블릭 클라우드에서의 일관된 경험을 제공하기 위한 주요 목표들을 달성하기 위해 다양한 혁신적 기술이 도입되었습니다. 이러한 기술은 다른 클라우드 네이티브 시스템에도 적용 가능합니다.