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Apache Kafka는 강력한 이벤트 스트리밍 플랫폼으로, 실시간 데이터 통합 및 데이터 발견 기능을 제공합니다. 이를 통해 확장 가능한 이벤트 기반 아키텍처 구축이 가능합니다. 카프카 스트림을 사용하면 실시간 분석, 데이터 풍부화, 사기 탐지 등 다양한 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

Apache APISIX API 게이트웨이를 활용한 랜덤 및 고정 라우팅에 대한 흥미로운 사례를 다룬 기사입니다. 쿠키 설정 여부에 따라 요청을 다르게 전달하는 방법과 이를 구성하는 방법을 설명하며, YAML 설정 예시와 priority 파라미터를 통한 라우트 평가 순서 제어 방법도 포함되어 있습니다.

Apache Doris 2.1.0은 효율적이고 신뢰할 수 있는 작업 자동화를 가능하게 하는 내장 작업 스케줄러를 도입했습니다. 이 스케줄러는 분, 시간, 일, 주 단위의 유연한 스케줄링 옵션을 지원하며, 정밀하고 효율적인 작업 트리거링을 보장합니다. 데이터 관리와 자동화를 간소화하는 강력하고 유연한 솔루션을 제공합니다.

로우코드 플랫폼은 비주얼 개발 환경을 제공하여 프로그래밍 경험이 거의 없는 사람들도 기능적인 애플리케이션을 만들 수 있게 합니다. 이는 빠른 애플리케이션 개발 요구, IT 기술 부족, 비용 효율성 등에 의해 주도됩니다. OutSystems, Mendix, Microsoft Power Apps, Appian 등이 주요 로우코드 플랫폼입니다.

HTTP GET 메소드는 서버에서 데이터를 검색하는 데 사용되며, 일반적으로 URL의 쿼리 문자열을 통해 매개변수를 사용합니다. GET 요청에 본문을 포함하는 것은 비표준이며, 서버 불일치, 캐싱 문제, 보안 우려 등 다양한 문제를 야기할 수 있습니다. 대안으로 POST 메소드 사용, URL 인코딩, 사용자 정의 헤더 사용 등이 있습니다.

HTMX는 AJAX 요청, CSS 전환, WebSocket, 서버에서 보내는 이벤트를 HTML 코드 내에서 처리할 수 있는 경량 라이브러리입니다. 반면, React는 대규모 애플리케이션에 적합하며, 컴포넌트 기반 패러다임을 사용합니다. 프로젝트 요구사항과 개발 목표에 따라 HTMX와 React 중 선택할 수 있습니다.

이 글은 MySQL 데이터베이스에서 ELT(추출, 로드, 변환) 파이프라인을 쉽게 설정하는 방법을 설명합니다. Airbyte와 Debezium을 사용하여 실시간에 가까운 데이터 변경을 포착하고, 이를 목적지로 복제하는 과정을 단계별로 안내합니다.

스노우플레이크 코어텍스 ML은 데이터 컴퓨팅을 활용하여 비즈니스에 도움을 주는 기능입니다. 이 기사에서는 FORECAST 함수를 사용하여 슈퍼스토어의 판매를 예측하는 모델을 구현하는 방법을 소개합니다. 판매 예측을 위한 모델 훈련과 다음 90일의 판매 예측 시각화 방법도 설명합니다.

데이터 품질 문제를 해결하기 위해 기계 학습(ML) 분류 알고리즘이 효율적인 도구로 부상하고 있습니다. 능동 학습, 딥러닝, 앙상블 학습, 특성 공학과 같은 다양한 기법들이 데이터의 신뢰성을 기반으로 더 정확한 결정을 가능하게 합니다.

스트림 처리는 실시간 데이터 처리의 핵심으로 자리 잡았으며, Apache Kafka와 같은 오픈 소스 기술의 등장으로 크게 변화하였습니다. 현재는 Kappa 아키텍처가 주목받고 있으며, 미래에는 AI 통합으로 더욱 지능적인 분석이 가능해질 전망입니다. 이러한 변화는 데이터 스트림에서의 신속하고 지능적인 인사이트를 가능하게 할 것입니다.

전통적인 언어 모델들이 보여준 한계를 넘어, 대행 워크플로우는 문제를 분해하고 정보를 수집하는 등 인간과 유사한 방식으로 접근합니다. 이는 코딩과 컴퓨터 비전 분야에서 이미 유망한 결과를 보여주었으멀로, AI 기술의 잠재력을 극대화하고 발전을 가속화할 수 있는 중요한 열쇠가 될 수 있습니다.

React 19 베타 버전이 출시되었으며, 성능 최적화를 자동으로 처리하는 새로운 컴파일러, 상태 업데이트를 관리하는 새로운 훅(useActionState, useFormStatus), 비동기 함수를 위한 use() 훅 등 다양한 기능이 소개되었습니다. 이러한 기능들은 React 애플리케이션의 성능, 개발자 경험, 접근성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

검색 증강 생성(RAG) 기술은 정확하고 유용한 응답을 생성하기 위해 관련 문서나 정보를 검색하여 LLM의 맥락에 추가합니다. 이 기술은 업데이트된 지식 기반에 접근할 수 있게 하며, 개인 데이터 소스를 특화시키고, 합법적인 참조로부터 더 많은 데이터를 추적할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

사물 인터넷(IoT) 프로토콜은 IoT 데이터 프로토콜과 IoT 네트워크 프로토콜로 분류됩니다. 데이터 전송 속도, 보안, 확장성 요구 사항에 따라 적합한 프로토콜 선택이 중요합니다. 이 가이드는 개발자들이 복잡한 IoT 프로토콜 환경을 탐색하는 데 도움을 줍니다.

스프링 부트는 액추에이터를 통해 애플리케이션의 건강을 모니터링하지만, 외부 서비스나 카프카 같은 서비스를 위해서는 커스텀 헬스 체크가 필요합니다. 이를 통해 문제가 발생했을 때 빠르게 대응할 수 있습니다.

자바에서 자동화 테스트를 위한 테스트 데이터를 생성하는 방법으로 빌더 디자인 패턴과 DataFaker 라이브러리의 사용법을 소개합니다. 복잡한 객체를 단계적으로 구성할 수 있게 해주며, Lombok 라이브러리를 통해 코드를 간소화할 수 있습니다. 이 방법은 테스트 데이터 생성 과정을 더 쉽고 유지보수가 가능하게 만들어 줍니다.

전통적인 모바일 앱 관찰은 앱 전체 또는 개별 사용자 세션을 관찰하는 데 집중해왔습니다. 하지만 사용자 행동과 장기적인 비즈니스 영향을 이해하기 위해서는 사용자의 행동 변화를 시간에 따라 관찰하는 것이 중요합니다. 이를 통해 성능 문제가 사용자 참여, 이탈률, 전환율 등에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다.

인터넷상의 다양한 자율 시스템 간 통신을 돕는 경계 게이트웨이 프로토콜(BGP)은 여러 상태를 거쳐 이웃과의 세션을 설정하고 유지합니다. 초기 'Idle' 상태에서부터 'Established' 상태까지, BGP는 안정적인 연결을 위해 필요한 여러 단계를 밟습니다. 이 과정에서 발생할 수 있는 오류에 대비하여 'Idle' 상태로 돌아갈 수도 있습니다.

이 기사는 REST API 테스트를 위해 JSON 형식을 사용하는 키워드 기반 테스트 자동화 프레임워크에 대해 설명합니다. 테스트NG, REST Assured, Extent Report 4.0과 같은 라이브러리를 사용하며, 테스트 스위트와 케이스를 JSON 파일로 정의합니다. 또한, HTTP 메소드별로 다양한 파라미터를 설정할 수 있습니다.

AWS 웰 아키텍티드 프레임워크는 안전하고, 고성능, 복원력 있으며 비용 최적화된 클라우드 아키텍처를 구축하기 위한 지침을 제공합니다. 최근에는 맞춤형 프로필, 표준화된 리뷰 템플릿, AWS 트러스티드 어드바이저와의 향상된 통합, 지라 통합 등 새로운 기능이 추가되었습니다.