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데이터 과학, 기계 학습, 분석의 다양한 세계에서 데이터 포인트 간의 거리와 관계를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 이 가이드에서는 맨해튼 거리, 유클리드 거리, 코사인 거리, 내적과 같은 중요한 거리 측정 방법을 탐구합니다. 벡터 유사성 검색은 추천 시스템, 유사성 검색, 클러스터링과 같은 작업에 필수적입니다.

이 기사는 자동 배포의 중요성과 Toil 제거를 강조합니다. 소프트웨어 엔지니어는 DevOps 파이프라인과 관찰 가능성 플랫폼을 통해 배포 생명주기를 자동화함으로써 생산성을 높이고 커밋-배포 비율을 개선할 수 있습니다. 이는 다음 세대 배포 생명주기로의 전환을 가능하게 하며, 팀이 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있도록 합니다.

이번 글에서는 gRPC 인터셉터를 사용하여 요청과 응답을 가로채고 수정하는 방법을 소개합니다. 인터셉터는 클라이언트와 서버 양쪽에서 사용할 수 있으며, 단일 요청과 스트림 요청에 대해 다르게 작동합니다. 이를 통해 인증, 요청 로깅, 속도 제한 등과 같은 공통 기능을 서비스에 투명하게 추가할 수 있습니다. 인터셉터는 서비스의 기능을 확장하는 강력한 방법을 제공합니다.

Paramount+는 이번 NFL 시즌 동안 AFC 챔피언십 게임과 수퍼볼에서 시청 기록을 갈아치우며 '역사상 가장 많이 시청된 방송'으로 자리매김했습니다. 이를 위해 Paramount+는 다중 지역 아키텍처로의 이전을 성공적으로 마쳤고, YugabyteDB와 같은 분산 SQL 데이터베이스를 사용하여 여러 지역에서 운영되는 스트리밍 플랫폼을 구축했습니다. 이러한 전략은 수백만 명의 사용자가 접속하는 피크 타임 동안에도 낮은 지연 시간과 끊김 없는 서비스를 제공합니다.

클라우드 앱 개발은 현대 비즈니스에 많은 편리함을 제공합니다. 시장 분석부터 팀 구성, 개발 및 테스트 전략 선택, 기술 스택 정의, 개발 및 테스트, 아키텍처 및 기능 검토, 앱 수익화 모델 선택, 앱 출시 및 유지보수에 이르기까지 단계별 프로세스를 포함합니다. 이 과정은 저장소 관리와 성능 문제를 해결하여 최종 사용자 경험을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

AI는 소프트웨어 테스팅 방식을 혁신하며, 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등을 활용해 테스트 과정을 자동화하고 풍부하게 합니다. 이로 인해 테스트 범위가 확대되고, 시장 출시 시간이 단축되며, 테스트 유지 관리가 줄어듭니다. AI 기술이 발전함에 따라, 소프트웨어 테스팅의 미래는 자율 테스팅, 예측 분석, 지능형 테스트 조정으로 나아갈 것입니다.

GCP에서 로깅과 모니터링은 시스템 관리의 핵심 요소입니다. 이들은 문제 해결, 성능 최적화, 보안 유지 및 비용 관리에 필수적입니다. Stackdriver Logging과 같은 도구를 활용하여 효과적인 로깅 관리를 하고, Stackdriver Monitoring을 통해 시스템의 건강과 성능을 모니터링하세요. 이러한 활동은 GCP 환경을 강력하고 비용 효율적으로 유지하는 데 도움이 됩니다.

소프트웨어 공급망(SSC) 관리는 개발과 운영의 협력을 필요로 합니다. 가시성, 입력, 책임의 세 가지 요소가 중요하며, 코드와 설정을 같은 저장소에 두고, 가능한 한 많은 것을 자동화하는 것이 좋습니다. 이러한 접근 방식은 SSC를 보다 안전하게 관리하고 DevOps 문화를 강화하는 데 도움이 됩니다.

DevSecOps는 보안 관행을 DevOps 프로세스에 통합하여 개발 생명주기의 모든 단계에 보안을 내장하는 철학입니다. '왼쪽으로 이동' 원칙은 보안 검사를 개발 생명주기의 초기 단계로 옮기는 것을 의미하며, 이는 취약점의 조기 발견, 비용 절감, 시장 출시 시간 단축 등 다양한 이점을 제공합니다. DevSecOps를 성공적으로 구현하기 위해서는 자동화된 보안 테스팅 도구의 선택, 보안 정책의 정의 및 집행, CI/CD 파이프라인 내 보안 게이트의 통합 등을 신중하게 고려해야 합니다.

생성적 AI는 매혹적인 시부터 사실적인 이미지까지 새롭고 혁신적인 콘텐츠를 만드는 강력한 도구입니다. 이 분야에서 학습을 시작하려면 어디서부터 시작해야 할까요? 파이썬은 강력한 라이브러리와 활발한 커뮤니티를 갖추고 있어 완벽한 출발점입니다. 이 글에서는 생성적 AI를 위한 인기 있는 파이썬 도구들을 소개하며, 창의적인 여정을 시작하는 데 필요한 지식과 코드 예제를 제공합니다.

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.