쵸코쿠키의 연습장

독자들은 인기 있는 MEAN 스택 기술이 웹 애플리케이션을 개발하는 데 가장 적합한지 여부를 파악하는 방법을 참조하십시오. 모든 웹 또는 엔터프라이즈 애플리케이션은 고객의 필요에 따라 개발하기 위해 특정 기술(예: 프로그래밍 언어, 프레임워크, 플랫폼) 또는 기술 스택이 필요합니다. 기술 스택은 특정 애플리케이션을 구축하기 위해 여러 언어와 프레임워크를 하나의 목록으로 포함합니다. 수십억 개의 웹 사이트와 웹 앱이 사람들에 의해 호스팅되고 사용됩니다. 따라서 기술 스택의 사용 증가와 함께 웹 앱 개발에 대한 수요가 증가했습니다. 이 점에서, MEAN은 웹 애플리케이션을 구축하기 위해 강력한 개발자 커뮤니티에 의해 신뢰받는 인기 있는 기술 스택 중 하나입니다. 이 MEAN 스택이 웹 애플리케이션 개발에 어..

Java 클라이언트에서 코드를 업데이트하여 원래 기본 클러스터에 연결할 수 없는 경우 보조 페일오버 클러스터에 자동으로 연결하는 방법에 대해 알아봅니다. 페일오버는 거의 일정한 가용성에 의존하는 시스템의 중요한 기능입니다. Hazelcast에서는 클라이언트가 기본 클러스터에 연결할 수 없을 때 페일오버 클라이언트가 트래픽을 보조 클러스터로 자동 리디렉션합니다. 재해 복구 전략의 일부로 WAN 복제와 함께 페일오버 클라이언트를 사용하는 것을 고려해 보십시오. 이 튜토리얼에서는 Java 클라이언트의 코드를 업데이트하여 원래 기본 클러스터에 연결할 수 없는 경우 보조 장애 조치(failover) 클러스터에 자동으로 연결합니다. 또한 간단한 테스트를 실행하여 구성이 올바른지 확인한 다음 예외 처리를 포함하도록 ..

인공지능은 IoT와 에지 컴퓨팅의 결합된 애플리케이션에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 여기 몇 가지 생각하게 하는 가능성이 있습니다. 사물인터넷(IoT) 장치와 에지 컴퓨팅 기능을 결합하는 기업이 많아짐에 따라, 사람들은 인공지능(AI)을 사용하여 이러한 애플리케이션을 최적화하는 방법에 대해 점점 더 궁금해하고 있습니다. 여기 몇 가지 생각하게 하는 가능성이 있습니다. 머신러닝을 통한 IoT 센서 추론 정확도 향상 기술 연구원들은 기계 학습으로 에지 배치 IoT 센서의 성능을 향상시키는 방법을 조사하는 초기 단계에 있습니다. 일부 초기 응용 프로그램에는 이미지 분류 작업 또는 자연어 처리와 관련된 작업에 센서를 사용하는 것이 포함됩니다. 하지만, 한 가지 예는 사람들이 어떻게 발전하고..

산업 사물 인터넷(IIoT) 기술은 제조업체가 운영을 개선하는 데 많은 이점을 제공합니다. 구현하기 전에 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다. 산업 분야의 누구나 최신 기술과 장비로 비즈니스를 업데이트하는 것이 얼마나 중요한지 알고 있습니다. 예측 유지보수, 높은 가시성, 향상된 효율성과 같은 기능을 갖춘 기업은 종종 구식 정보나 구식 시스템에 의존할 수 있는 경쟁업체를 능가합니다. 많은 전문가들이 논의하고 있는 제조 산업의 한 가지 추세는 산업 사물 인터넷(IIoT)입니다. IIoT 기술은 제조업체가 운영을 개선할 수 있는 많은 이점을 제공합니다. IIoT의 자산을 살펴보고 제조업체가 이 새로운 기술을 구현하기 전에 고려해야 할 몇 가지 중요한 사항을 알아보십시오. IIoT의 이점 이해 제조 분야의 기..

수학과 기능하는 AI 모델의 개발이 광범위하지만, 일반적인 아이디어는 여정을 시작하는 방법을 배우기 위한 더 쉬운 단계로 나눌 수 있습니다. 인공지능과 딥러닝이라는 복잡한 주제를 파악하기 위해 어디서부터 시작해야 할지 기초부터 살펴보도록 하겠습니다. 딥러닝에 대해 배우는 방법을 위한 5가지 단계 딥 러닝 방법과 기술에 대한 학습은 우리가 이전에 본 적이 없는 능력을 보여주는 새로운 강력한 모델로 급증했습니다. ChatGPT 및 DALLE-2와 같은 일반 사용자를 위해 제작된 AI 모델은 인공지능에 주류 스포트라이트를 가져왔습니다. 딥 러닝의 내부 작동을 이해하는 것은 그만큼 혼란스러울 수 있습니다. 수학과 기능하는 AI 모델의 개발이 광범위하지만, 일반적인 아이디어는 여정을 시작하는 방법을 배우기 위한 ..

이 가이드를 통해 깃과 깃허브의 세계로 들어가 보세요! 저장소 및 분기를 설정하고 변경사항을 커밋하고 푸시하는 방법을 10가지 간단한 단계로 학습합니다. Git와 GitHub는 소프트웨어 프로젝트에서 협업하고, 변경 사항을 추적하고, 버전 제어를 관리하고자 하는 개발자들에게 필수적인 도구가 되었습니다. 깃허브는 깃 저장소를 위한 웹 기반 호스팅 서비스인 반면 깃은 분산 버전 제어 시스템입니다. 이 기사에서는 Git 및 GitHub 사용을 시작하기 위한 10가지 쉬운 단계를 살펴보겠습니다. 1. Git 설치 Git 사용을 시작하려면 컴퓨터에 Git를 설치해야 합니다. 공식 웹사이트에서 Git를 다운로드하고 설치 지침을 따를 수 있습니다. 2. Git 설정 Git 설치 후 이름과 이메일 주소로 Git를 구성..

가장 인기 있는 프로그래밍 언어에 대한 이 포괄적인 개요를 확인하십시오. 프로그래밍 언어는 현대 기술의 필수적인 부분이 되었고 인간이 한때 불가능했던 복잡한 시스템을 자동화하고 만들 수 있게 해주었습니다. 소프트웨어 개발에 대한 수요가 증가함에 따라 특정 프로젝트에 적합한 프로그래밍 언어를 선택하는 것이 중요해졌습니다. 세계에서 사용되는 상위 10개의 프로그래밍 언어를 살펴볼 것입니다. 1. 자바 자바는 몇 년 동안 이 목록의 최상위에 있었고 여전히 세계에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어로 여겨집니다. 1990년대 중반 Sun Microsystems에 의해 개발되었으며 현재 Oracle Corporation이 소유하고 있습니다. Java는 모바일 애플리케이션, 웹 애플리케이션, 데스크톱 애플리케이션을 ..

스트림 처리의 내부 작동 방식을 알아보고 대용량 실시간 데이터를 효율적으로 처리하는 방법에 대해 알아보십시오. 이 포괄적인 가이드는 스트림 처리에 사용되는 주요 개념과 도구를 이해하는 데 도움이 됩니다. 지속적인 디지털 진화로 IoT, 네트워크 장치, 다양한 종류의 온라인 활동, 서버 로그 파일 등과 같은 스트리밍 데이터의 소스가 증가하고 있습니다. 모든 산업이 데이터 기반 비즈니스 통찰력을 확보하기 위해 이 데이터에 의존하게 되면서 스트리밍 처리 시스템은 실시간 부정 행위 탐지, 주식 거래 플랫폼, 소셜 미디어 피드에서 멀티플레이어 게임 및 GPS 추적에 이르기까지 모든 것을 지원합니다. 그러나 스트리밍 데이터는 많은 데이터 소스에 의해 매우 빠른 속도로 생성됩니다. 따라서 강력한 스트림 처리 솔루션을..

로우 코드 또는 노 코드란 무엇입니까? 인간 코더를 대체할 기계에 관한 것입니까? 그러니 불안해하지 말고 지식 스택을 업데이트하십시오. 전 세계의 기업들이 다양한 문제에 직면하고 있다는 사실을 고려할 때, 특히 전염병 발생 이후 이러한 문제를 극복하기 위해 점점 더 많은 기업들이 로우 코드 및 노 코드 기술을 지향하고 있습니다. 조직의 64%가 COVID-19 기간 동안 IT 부서에 대한 압박을 완화하기 위해 비기술 인력에 의존했습니다. 낮은 코드는 이러한 노력에 중요합니다. 조직의 77%가 이미 로우 코드 기술을 사용하고 있는 반면, IT 전문가의 64%는 로우 코드가 해결책이 될 수 있는 개발 솔루션이라고 생각합니다. 잘 모르시는 분들을 위해, 로우 코드는 최소한의 수작업 코딩으로 엄청난 속도로 소프..

생성 AI의 기하급수적인 성장이 제시하는 기회와 그 잠재력을 완전히 실현하기 위해 극복해야 하는 과제에 대해 알아보겠습니다. 생성 AI가 제공하는 기회는 상당하지만, 대형 언어 모델(LLM)을 개발하거나 유지하는 데 드는 어려움과 비용, 그리고 잠재적인 부정확성과 같은 주요 과제도 있습니다. 생성 인공지능의 인기는 점점 높아지고 있습니다. 인공지능은 이제 저녁 파티에서 뉴스 채널 또는 디지털 전환 배우에 이르기까지 모든 곳에서 심각한 대화 주제가 되었습니다. 물론 일반적으로 인공지능 기술, 더 구체적으로 말하면 ChatGPT 기술은 갑자기 나온 것이 아닙니다. 2020년까지만 해도, 가장 계몽된 전문가들은 이미 생성 AI가 차세대 AI의 필수적인 기둥이 될 것이라고 예측했습니다. "오늘날의 머신 러닝 모..

데이터 엔지니어가 알아야 할 중요한 데이터 구조와 알고리즘을 탐색합니다. 여기에는 사용법과 이점이 포함됩니다. 데이터 엔지니어링은 저장 및 처리에서 분석 및 시각화에 이르기까지 대량의 데이터를 효율적으로 관리하는 업무입니다. 따라서 데이터 엔지니어는 데이터를 효율적으로 관리하고 조작할 수 있는 데이터 구조와 알고리즘에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 데이터 엔지니어가 숙지해야 할 가장 중요한 데이터 구조 및 알고리즘 중 일부에 대해 설명합니다. 여기에는 사용 및 이점이 포함됩니다. 데이터 구조 관계형 데이터베이스 관계형 데이터베이스는 데이터 엔지니어가 사용하는 가장 일반적인 데이터 구조 중 하나입니다. 관계형 데이터베이스는 테이블 간에 정의된 관계가 있는 테이블 집합으로 구성됩니다. 이러한 테이블은 고객 ..

오픈 소스 접근법을 사용하여 엔지니어링 프로세스를 유동적으로 만듭니다. 회사의 모든 사람이 협력 방식을 개선할 수 있도록 허용합니다. 프로세스: 무언가를 만들거나 특정 결과를 얻기 위해 수행되는 일련의 행동 또는 이벤트 프로세스는 오픈 소스 프로세스에 대해 가장 먼저 깨달아야 할 것은 프로세스가 이미 존재한다는 것입니다. 이를 인정하든 인정하지 않든 말입니다. 프로세스는 우리가 함께 일하는 방식입니다. 프로세스는 명시적이고 기록될 수 있습니다. 아니면 암묵적일 수도 있습니다. 사람들이 특정한 방식으로 팀으로서 일하는 것에 익숙하기 때문에 이해하는 것입니다. 그 과정은 한 그룹의 사람들이 일치하는 것이 될 수 있습니다. 그들은 모두 일이 어떻게 돌아가는지에 대해 동의합니다. 아니면 사람들이 동의하지 않는 ..

개발자에게 Kubernetes는 위협 요소가 될 필요가 전혀 없습니다. 클라우드 네이티브 커뮤니티의 적절한 툴과 통찰력을 통해 개발을 그 어느 때보다 단순하고 강력하게 수행할 수 있습니다. 개발자들에게 Docker와 더 넓은 컨테이너 혁명에 대해 가장 흥미로운 것 중 하나는 개발자 경험을 향상시키는 방법이었습니다. 기본 이미지는 새 프로젝트에 필요한 탈출 속도를 줄여줍니다. 휴대용 샌드박스 환경은 "내 컴퓨터에서 실행되는" 악몽 같은 스크램블을 줄입니다. 도커는 개발자의 관점에서 만들어졌고, 그것은 보여주었습니다. Docker는 StackOverflow의 연간 설문 조사 결과에서 "가장 사랑받는" 개발자 도구와 "가장 원하는" 개발자 도구 부문에서 1위를 차지했습니다. 하지만 컨테이너가 현재 세계를 지배..

기술은 작업을 더 쉽게 관리할 수 있게 해주는 모든 것입니다. 그것은 골무처럼 간단한 것일 수도 있고 인공지능처럼 복잡한 것일 수도 있습니다. 기술이란 기술은 작업을 더 쉽게 만드는 모든 것입니다. 그것은 골무처럼 간단한 것일 수도 있고 인공지능처럼 복잡한 것일 수도 있습니다. 전반적으로, 기술은 삶을 더 쉽고, 더 편리하고, 더 효율적으로 만들었습니다. 컴퓨팅 기술에 대한 (꽤 최근의) 현재부터 시작하여 몇 가지 개요를 설명한 후 마지막으로 현재로 돌아가는 것으로 마무리하겠습니다. 클라우드 클라우드 컴퓨팅의 등장은 개발자들에게 혜택이 되었습니다. PaaS를 사용하면 서버 관리 대신 애플리케이션 구축에 집중할 수 있습니다. 또한 클라우드는 개발자들이 구축, 테스트 및 배포할 수 있는 새로운 방법을 제공했..

인공지능 작업은 인간이 인공지능 기술을 적용하는 방법을 창의적으로 구상할 수 있는 만큼 많습니다. 그것을 염두에 두고, 보통 사람들은 인공지능이 수행할 수 있다는 것을 결코 알지 못할 인공지능 작업들이 있습니다. 인공지능 작업은 인간이 인공지능 기술을 적용하는 방법을 창의적으로 구상할 수 있는 만큼 많습니다. 인공지능에 대해 많은 것을 말할 수 있지만, 이 목록은 인공지능 101 충돌 과정에 더 가깝습니다. 우리는 인공지능이 우리가 깨닫지 못할 수도 있는 방식으로 우리의 삶을 향상시킨 구체적인 방법을 깊이 파고들 수 있지만, 인공지능을 정의하는 것부터 시작합시다. 인공지능(AI) 인공지능(AI)은 학습, 문제 해결, 의사 결정 및 자연어 처리와 같이 일반적으로 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행하기 ..

독립적인 사업부 간의 데이터 스트리밍과 실시간으로 이벤트를 공유하는 데이터 메시에 대한 금융 서비스의 사례 연구가 포함되어 있습니다. 디지털 혁신은 모든 기업에서 성공을 위한 중요한 요소로서 민첩성과 빠른 출시 시간을 요구합니다. 데이터 메시를 사용한 분산화는 애플리케이션과 사업부를 독립적인 도메인으로 분리합니다. 데이터 스트리밍을 통해 실시간으로 데이터를 공유하면 적절한 상황에서 적절한 애플리케이션에 적절한 정보를 적시에 제공할 수 있습니다. 이 기사에서는 느슨하게 결합된 데이터 공유를 위해 국가 간에 데이터 메시가 구축되었지만 표준화된 전사적 데이터 거버넌스를 위해 금융 서비스 부문의 사례 연구를 살펴봅니다. 데이터 메쉬: 실시간 데이터 스트리밍의 필요성 최신 유행어가 있다면 틀림없이 "데이터 메시!..

도커는 컨테이너형 응용프로그램을 만들고 관리하는 데 널리 사용되는 플랫폼입니다. 다음은 포드맨, 컨테이너d 및 LXD의 세 가지 도커 허브 대안입니다. Docker는 개발자가 애플리케이션을 경량 휴대용 컨테이너로 패키지화하고 배포할 수 있는 컨테이너화 기술입니다. 이러한 컨테이너는 호스트 운영 체제에서 분리되어 있기 때문에 서로 다른 환경에서 이동할 수 있으며 "내 시스템에서 작업" 문제가 발생하지 않습니다. Docker는 컨테이너형 응용프로그램을 만들고 관리하는 데 널리 사용되는 플랫폼이지만 Docker를 위한 몇 가지 대안도 이 용도로 사용할 수 있습니다. 포드만, 쿠버네티스, 오픈시프트, LXD, 도커 스웜, BuidKit 및 Mesos는 오늘날 시장에서 사용 가능한 인기 있는 도커 대안 중 일부입..

클라우드 네이티브 보안은 클라우드 네이티브 플랫폼, 인프라 및 애플리케이션의 보안에 중점을 둡니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 전략에 대해 설명하겠습니다. 클라우드 네이티브 아키텍처와 컨테이너 중심 개발 여정을 채택하는 기업에서 흔히 볼 수 있는 문제 중 하나는 그 경로를 선택하는 이유를 명확하게 알지 못한다는 것입니다. 조직들이 이를 실현하기 위해 많은 시간과 비용을 투자하고 있기 때문에 이는 여러분을 놀라게 할 수도 있습니다. 사실 클라우드 네이티브 아키텍처는 방대한 스펙트럼이며, 다양한 사람들에게 다른 것을 의미합니다. 일부에서는 비용, 확장성, 접근성 등을 줄이기 위한 방법으로 보일 수 있습니다. 클라우드 네이티브 보안이 중요한 이유 클라우드의 모든 복잡성은 기업 전체에 걸쳐 캐스케이드 효과를 ..

스트리밍 데이터베이스의 4가지 주요 설계 원칙과 보증에 대해 설명합니다. 실시간 데이터 처리는 현대 기술 지향 비즈니스를 운영하는 기본적인 측면입니다. 고객은 그 어느 때보다 빠른 결과를 원하며 더 빠른 결과를 얻을 수 있는 아주 작은 기회에도 결함이 발생할 것입니다. 따라서 요즘 조직은 응답 시간을 밀리초 단위로 줄이기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다. 실시간 처리는 배치 처리를 사용하여 이전에 처리되었던 대부분의 측면을 처리합니다. 실시간 처리를 위해서는 들어오는 데이터 스트림에서 비즈니스 로직을 실행해야 합니다. 이는 데이터를 데이터베이스에 저장한 다음 분석 쿼리를 실행하는 기존 방식과 매우 대조적입니다. 이러한 애플리케이션은 기존 데이터베이스에 먼저 데이터를 로드한 다음 쿼리를 실행하는 데 필요..

런타임에 활성 패키지에 집중하여 중요한 항목의 우선 순위를 지정합니다. Falco는 클라우드 네이티브 위협 탐지를 위한 오픈 소스 표준입니다. 커널에서 발생하는 시스템 이벤트를 모니터링하고 호스트, 컨테이너 및 Fargate를 지원합니다. Falco를 기반으로 구축된 워크로드 보안 솔루션에는 클라우드용 Microsoft Defender, StackRox, Sumo Logic, Giant Swarm 등이 포함됩니다. Sysdig는 심층 컨테이너 포렌식 및 문제 해결 기능을 제공합니다. Falco를 사용하면 소프트웨어 취약성, 런타임 위협, 구성 위험 및 규정 준수 격차를 식별하여 소스에서 실행까지 클라우드 간 보안을 제공합니다. 클라우드 규모의 보안 당면 과제 크게 우려되는 네 가지 영역과 질문이 있습니다..