쵸코쿠키의 연습장

Spring Cloud의 다양한 모듈과 이러한 모듈을 사용하여 클라우드 네이티브 애플리케이션을 구축하는 방법에 대해 설명합니다. Spring Cloud는 개발자에게 클라우드 네이티브 애플리케이션을 구축하기 위한 일련의 툴과 서비스를 제공하는 오픈 소스 프레임워크입니다. 분산 시스템 및 마이크로서비스 기반 애플리케이션의 개발을 단순화하는 데 사용할 수 있는 다양한 모듈을 제공합니다. 일부 모듈에는 Spring Cloud Config, Spring Cloud Netflix, Spring Cloud Sleuth, Spring Cloud Gateway, Spring Cloud Stream 및 Spring Cloud Kubernetes가 포함됩니다. Spring Cloud 모듈 세부 정보 Spring Cloud는..

스프링의 기능인 프로필에 대해 설명합니다. 일부에서는 이를 잘못된 관행으로 간주할 수 있습니다. 이 문제를 해결할 수 있는 다른 방법을 알아봅니다. 최근에 프로필이라는 스프링 기능에 대한 많은 토론과 기사를 접했는데, 이는 환경별 구성을 분리하는 방법으로 홍보하고 있는데, 이는 나쁜 예제일 수 있습니다. 일반적인 예 일반적으로 프로파일을 표시하는 방법은 리소스 폴더에 다음과 같은 application-prod.yml을 사용하여 애플리케이션 아티팩트 내에 번들로 제공되는 여러 구성 파일을 두는 것입니다: 문제 문제의 일부를 즉시 확인할 수 있기를 바랍니다: - 응용 프로그램의 프로덕션 자격 증명은 저장소에 대한 액세스 권한이 있는 모든 사용자에게 커밋되고 사용 가능하며, 이는 매우 심각한 보안 문제입니다...

이 게시물에서는 비즈니스 KPI에 부정적인 영향을 미치기 전에 문제를 사전에 해결하는 강력한 모니터링 작업을 설정하는 데 도움이 되는 주요 팁을 살펴봅니다. 최근 몇 년 동안, MLOps라는 용어는 종종 도구와 기술의 맥락에서 논의되는 AI 세계의 유행어가 되었습니다. 그러나 MLOps의 기술적 측면에 많은 관심이 있지만 종종 간과되는 것은 운영의 중요성입니다. 특히 생산 및 모니터링에서 기계 학습(ML)에 필요한 작업에 대한 논의가 부족한 경우가 많습니다. AI 성능에 대한 책임, 관련 이해 관계자에 대한 적시 경고, 문제 해결에 필요한 프로세스 설정과 같은 것들은 특정 도구 및 기술 스택에 대한 논의에서 종종 무시됩니다. ML 팀은 전통적으로 높은 테스트 점수를 얻기 위한 훈련 모델에 중점을 두고 연..

이 초보자 가이드를 통해 프로젝트에 적합한 프레임워크를 선택하는 방법에 대해 알아보십시오. 프로젝트 유형, 확장성 및 성능과 같은 요소를 고려합니다. 프레임워크는 현대 웹 개발의 기본적인 부분이 되었습니다. 개발자는 애플리케이션을 더 빨리 구축하고, 필요한 코드 양을 줄이며, 개발 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 그러나 사용 가능한 프레임워크가 너무 많기 때문에 프로젝트에 적합한 프레임워크를 선택하는 것이 어려울 수 있습니다. 이 기사에서는 프로젝트에 적합한 프레임워크를 선택하기 위한 초보자용 가이드를 제공하며, 고려해야 할 주요 요소와 검토해야 할 인기 있는 프레임워크에 대해 설명합니다. 프레임워크 선택 시 고려해야 할 요소 프로젝트의 프레임워크를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다. 다..

최고의 AI 채팅 환경을 위한 최고의 ChatGPT 대안 7가지를 소개합니다. 자세한 내용은 당사의 최신 블로그를 참조하십시오. ChatGPT는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 텍스트 기반 대화에 대한 인간과 같은 응답을 생성하는 OpenAI에 의해 만들어진 대형 언어 모델입니다. 그것은 자연어 입력을 이해하고 반응하도록 설계되어 광범위한 주제에 대해 사람들과 대화할 수 있습니다. ChatGPT는 책, 기사 및 웹 사이트를 포함한 방대한 텍스트 데이터 말뭉치에 대해 교육을 받았으며 정교한 신경망 아키텍처를 사용하여 응답을 생성합니다. 언어 모델로서, ChatGPT은 챗봇, 가상 비서, 텍스트 기반 게임과 같은 다양한 응용 프로그램에 사용될 수 있습니다. ChatGPT의 대안을 선택해야 이유 ChatGPT ..

최근 많은 사람들이 러스트를 조사하고 있습니다. 중요한 질문을 제기합니다. "러스트가 실제로 나에게 유용한가?" 사용 사례에 적합한지 여부는 말씀드릴 수 없지만, 어디에서 유용했는지에 대한 몇 가지 예를 공유할 수 있습니다. 이 프로젝트들은 우리가 지금까지 만들어 온 것의 대표적인 샘플이며 Rust의 사용법을 엿볼 수 있습니다. 우리는 코드를 검사함으로써 당신이 우리의 작업에서 배우고 당신의 직장에서 러스트를 실험하도록 영감을 받을 수 있기를 바랍니다. 이 목록은 전체 목록이 아닙니다. 특히 GitHub의 AWS 및 AWS Lab 조직 내에서 조사해야 할 오픈 소스 프로젝트가 더 많습니다. 시스템 프로그래밍 Rust는 C 및 C++와 같은 동종 언어에서는 사용할 수 없는 메모리 안전 이점을 제공하면서 시..

이 네 가지 ASP.NET 오픈 소스 프로젝트는 능력을 개발하고 현금을 창출할 수 있는 제품을 만들기 시작합니다. 웹 개발자라면, 오픈 소스 프로젝트는 실용적인 지식을 확장할 뿐만 아니라 고객을 위한 솔루션과 서비스를 구축하는 것을 도울 수 있습니다. 이 소프트웨어는 향후 프로젝트에 적용할 수 있는 기존 접근 방식, 패턴 및 소프트웨어 엔지니어링 기술을 구현할 수 있는 실제 기회를 제공합니다. 쉽게 확장할 수 있는 솔루션을 안전하게 만드는 것이 중요하기 때문에 ASP를 기반으로 하는 프로젝트를 고려할 것입니다. 혁신적인 클라우드 기반 웹 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다. 오픈 소스 프로젝트 ASP.NET 및 .NET 다양한 아키텍처와 코드 기술로 작업할 수 있는 네 가지 오픈 소스 프로젝트를..

독자들은 배경 정보를 포함하여 모바일 테스트 자동화 프레임워크를 선택할 때 발생할 수 있는 10가지의 실수에 대해 배울 것입니다. 모바일 개발은 테스트해야 할 과제가 될 수 있습니다. 버전 호환성, 입력 값 및 다른 환경과 같이 수동으로 테스트할 변수가 너무 많습니다. 일부 시나리오에서는 필요한 기능이 없거나 단순히 잘못되었을 수 있으며, GPS와 같은 장치 기능은 자동화된 테스트를 수행하기에 충분히 정확하지 않습니다. 또한 타사 서비스 및 통합 구성 요소는 지속적으로 변경될 수 있습니다. 자동화된 QA를 실현하고 프로젝트 전체를 방해하지 않는 데 도움이 되는 팁을 읽어보십시오. 모바일 테스트 자동화 프레임워크 모바일 테스트 자동화 프레임워크는 iOS 및/또는 Android 솔루션에 대한 자동 테스트를 ..

이 글에서는 다양한 기능을 탐색하여 이 두 가지의 차이점을 살펴보고 응용 프로그램에 적합한 기술을 결정해 보겠습니다. 웹 애플리케이션을 만들 수 있는 최고의 플랫폼을 직접 선택하는 것은 어려운 작업입니다. 많은 사람들이 몇몇 중에서 하나를 선택하는 것에 당황했습니다. 여기에는 올바른 기술을 쉽게 식별할 수 있는 다양한 기능이 포함되어 있습니다. 우리는 다양한 앱과 해당 앱의 차이점에 대해 논의할 것입니다. Node.js Node.js는 웹 응용 프로그램을 위한 JavaScript 런타임 환경입니다. 프로그래머는 개발을 위해 Node.js를 백엔드로 사용할지 프런트엔드로 사용할지 결정해야 합니다. Node.js의 이점 응용프로그램의 신속한 실행. 앱 개발 중에는 버퍼 시간이 필요하지 않습니다. 실행 프로세..

React Native와 Kotlin을 비교하여 예제 애플리케이션을 포함하여 어떤 애플리케이션이 자신의 요구에 더 적합한지 확인할 수 있습니다. 모바일 앱은 신흥 플랫폼으로 자리 잡았고, 모바일 앱 트래픽은 매우 많아 국민들로부터 좋은 반응을 얻고 있습니다. 그래서 기업가들은 그들의 사업을 한 단계 발전시키기 위해 모바일 앱 개발 과정에 집중하고 있습니다. 모든 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 많은 기술이 도입되고, 많은 개발자와 기업이 서로 다른 언어와 프레임워크로 혼동하고 있습니다. 따라서 React Native 및 Kotlin과 같은 가장 유명한 기술에 대해 논의하여 어떤 프레임워크가 귀사의 애플리케이션에 가장 적합한지 알아보겠습니다. 슬슬 출발 해야지요. 리액트 네이티브 페이스북은 모바일 애플..

데이터 과학, 빅 데이터 및 인공지능(AI)을 구별하기 위한 결정적인 가이드를 제시합니다. 소개 기업가적 아이디어는 수학자나 프로그래머와 같은 과학적 프로파일에 의해 설계된 덕분에 이 분야가 열어주는 다양한 기회를 활용합니다. 알고리즘 컴퓨터 과학에서 알고리즘은 작업을 수행하기 위한 일련의 단계입니다. 즉, 논리적 시퀀스와 명령어는 데이터 분석을 수행하기 위한 수학적 또는 통계적 공식을 형성합니다. 감정 분석 감정 분석은 디지털 세계의 기존 콘텐츠에서 주관적인 정보를 식별하고 추출하는 데 도움이 되는 다양한 컴퓨터 언어학 방법을 말합니다. 감정 분석 덕분에, 우리는 인터넷에서 추출한 텍스트에 긍정적인 의미가 포함되어 있는지 또는 부정적인 의미가 포함되어 있는지 여부를 결정하는 것과 같은 유형적이고 직접적..

2023년 기계 학습의 미래는 인공지능의 채택 증가, 설명 가능한 인공지능의 사용, 향상된 자연어 처리 및 에지 컴퓨팅을 보게 될 것입니다. 기계 학습은 기술의 세계를 빠르게 변화시켰고, 그 영향은 다양한 산업과 응용 분야에서 느낄 수 있습니다. 우리가 미래를 내다볼 때, 기계 학습은 우리의 세계를 형성하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것이 분명합니다. 2023년에는 기업, 산업 및 사회 전반에 상당한 영향을 미칠 몇 가지 새로운 트렌드가 머신러닝 분야에서 등장할 것으로 예상할 수 있습니다. 설명 가능한 AI에서 연합 학습 및 루프 내 인간 기계 학습에 이르기까지, 기계 학습의 최신 발전은 흥미롭고 혁신적일 것을 약속합니다. 이 블로그 게시물에서는 2023년을 향해 머신 러닝 분야에서 주목해야 할 주요..

인공지능(AI)의 발전으로 점점 더 강력해지는 지식 자동화 도구의 설계가 가능해지고 있습니다. McKinsey에 따르면, 이것은 2025년까지 5조에서 7조 달러 사이의 연간 가치를 창출할 것이라고 합니다. 예측할 수 있는 정의 법률 분야는 지식의 자동화를 가능하게 하는 산더미 같은 텍스트와 규칙을 기반으로 합니다. 우리는 보고서, 작업 계약, 판매 계약, 규정, 심지어 법까지 자동으로 생성하는 것을 생각할 수 있습니다. 더욱이, 법적 데이터의 수집, 분석 및 모델링은 AI가 법적 결정의 확률을 계산할 수 있는 "예측 정의"의 개념으로 이어집니다. 예를 들어, 그것은 분쟁을 재판에 회부하기 위한 절차에서 이길 가능성을 예측할 수 있습니다. "'예측 정의'라는 용어가 사용되기 시작했지만, 일부 사람들은 예..

감정 분석을 이해하고 왜 그것이 중요한지 이해합니다. 실제 사례와 함께 다양한 유형의 감정 분석에 대해 알아봅니다. 감정 분석이란 불과 4년 안에 전 세계 인구의 절반에 해당하는 60억 명의 사용자가 소셜 미디어에서 활동할 것입니다. 그리고 소셜 미디어에서 보내는 시간이 궁금하다면, 그것은 하루에 147분이라는 놀라운 시간입니다. 사람들이 하루 중 그렇게 많은 시간을 보내는 장소는 비즈니스 관점에서 중요합니다. 많은 기업이 이를 깨닫고 소셜 미디어의 데이터를 분석하는 데 많은 투자를 합니다. 대부분의 경우, 기업들은 자신들의 브랜드에 대한 소셜 미디어의 정서에 대해 우려하고 있습니다. 그것은 소셜 미디어 사용자들이 자신의 브랜드에 대해 가지고 있는 감정의 종류에 대한 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다. 감..

인공지능이 사이버 보안을 어떻게 혁신하고 있는지 알아보고 인공지능이 기업과 조직에 제공하는 이점에 대해 알아보겠습니다. 인공지능(AI)의 사용이 점점 더 광범위해지면서 사이버 보안 분야로 진출하고 있습니다. Markets and Markets의 연구에 따르면 글로벌 조직은 올해 사이버 보안을 위한 AI 솔루션에 224억 달러를 지출할 것으로 예상됩니다. 많은 사례 연구에서 사이버 보안을 위해 AI를 사용하는 것의 이점을 입증했습니다. 지난 5월, 아프리카의 한 기술 대학은 해커들이 네트워크를 침해하고 프라이빗로더 악성 프로그램을 설치하는 것을 막기 위해 AI를 사용했습니다. 그 대학에는 네트워크 활동을 인식하고 편차가 있는지 여부를 알 수 있도록 훈련된 AI가 있었습니다. 그렇지 않았다면 해커들은 아마 ..

AI 솔루션은 이름이나 다른 직접 식별자로 개인을 식별할 수 없이 학습할 수 있는 방식으로 설계되어야 합니다. 예를 들어, 고용주가 AI 시스템을 사용하여 직원 데이터를 분석하고 채용 및 승진에 대한 결정을 내린다고 가정해 보겠습니다. 그런 경우에, 그것은 당신의 인종이나 성별을 그러한 결정을 내리기 위한 기준 특징 중 하나로 사용할 가능성이 있습니다. 사용자가 모르는 사이 또는 동의 없이 이러한 상황이 발생할 경우, 특히 사용자가 사용 방법에 동의하지 않을 경우 회사와 직원 모두에게 법적 영향을 미칠 수 있습니다. 이 문제는 텍스트 검색 용어나 GPS 좌표와 같은 다른 채널을 통한 액세스를 허용하면서 얼굴 및 성별과 같은 특정 유형의 민감한 정보에 대한 액세스를 제한함으로써 적어도 부분적으로 해결되었습..

APIOps를 다른 X-Ops와 비교하고 APIOps 전환을 성공적으로 수행하기 위해 수행할 수 있는 작업을 설명합니다. DevOps라는 용어가 처음 도입된 이후로 새로운 'Ops' 관련 용어가 기술 트렌드만큼 빠르게 나타나는 것으로 보입니다. 예: - AIOPs: AI로 다양한 IT 프로세스를 개선하고 자동화합니다. - MLOps: 기계 학습을 개발, 배치 및 관리합니다. - FinOps: 클라우드 비용 최적화 및 관리. - DevSecOps: SDLC(소프트웨어 개발 라이프사이클)에 보안을 통합합니다. - GitOps: Git를 사용하여 인프라 및 애플리케이션(코드 및 구성)을 관리하고 배포합니다. 다음 Ops 관련 용어는 ChatGPT-Ops ;-)가 될 것이라고 확신합니다. 마지막으로, 최근 몇 ..

얼굴 인식은 오늘날 우리 세계에서 증가하는 부분이고, 그것은 종종 인공지능을 사용합니다. 하지만 AI 얼굴 인식은 실제로 어떻게 작동할까요? AI 안면 인식은 고급 신경망을 사용하여 이미지를 수치 데이터로 변환하고 패턴을 식별합니다. 오늘날 의료 및 보안을 포함하여 수많은 산업에서 AI 안면 인식을 사용하고 있습니다. 그렇다면 이 알고리즘들은 얼굴의 특징을 어떻게 처리할까요? 인공지능 얼굴 인식의 작동 방식 AI 안면 인식은 컴퓨터 비전 머신 러닝의 신경망 기능을 적용하여 얼굴 특징을 식별합니다. 컴퓨터 비전 또는 이미지 인식 알고리즘은 특정 유형의 이미지 또는 기능을 다른 유형과 구별하도록 훈련됩니다. 안면 인식에 종종 사용되는 특정 유형의 신경망 중 하나는 CNN(Convolutional Neural..

AI 애플리케이션을 개발하고 AI 기반 모바일 앱에서 얻을 수 있는 이점을 알아보십시오. 가장 수익성이 높은 기회와 비용에 대해 알아보십시오. 전 세계 인공지능 시장의 매출 규모는 2022년까지 약 869억 달러로 추산됩니다. 2027년 이전에는 4070억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 26.2% 증가한 수치입니다. 데이터 기반 AI에 대한 수요 증가와 딥 러닝의 발전, 글로벌 무대에서 경쟁력을 유지하기 위해 로봇 자율성을 개발해야 한다는 요구가 가장 중요한 성장 동력입니다. 기술에 대한 AI 전문가 부족이 시장의 주요 장애물입니다. 또한 데이터 개인 정보 보호 및 AI 알고리즘의 신뢰성 부족과 같은 많은 중요한 문제에 직면해 있습니다. AI 시장의 주요 기회는 제조 부문의 효율성 향상과 고객 ..

클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 시스템을 보호하기 위한 5가지 중요 권장 사항 전 세계 조직은 데이터의 60%를 클라우드에 저장합니다. 클라우드 컴퓨팅의 인기는 2023년에 논란의 여지가 없으며 향후 몇 년 동안 증가할 것으로 예상됩니다. 클라우드 스토리지 및 컴퓨팅 서비스를 사용하여 기업 VM을 실행하면 얻을 수 있는 주요 이점은 데이터 가용성과 이러한 인프라의 비용 효율성입니다. 그러나 조직의 주요 데이터 스토리지로 클라우드 컴퓨팅에 집중하는 것은 단점이 있습니다. 여기서 주요 관심사는 데이터 및 클라우드 VM 보안입니다. 클라우드 인프라의 특성상 데이터에 적절한 수준의 보호를 제공하는 것이 어렵습니다. 이 게시물에서는 다음과 같이 설명합니다: - 안정적인 클라우드 데이터 보호로 전환하는 과정에서 예상..