쵸코쿠키의 연습장

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..

Node.js를 사용할 경우의 이점에 대해 설명하고 Node.js가 프런트엔드 또는 백엔드 기술인지 여부와 이 기술을 통해 해결되는 문제에 대해 설명합니다. Node.js를 사용하여 백엔드를 구축하는 것은 새로운 방식이 아니므로 위험을 감수하고 개척자가 될 필요가 없습니다. 대신에, 페이팔, 넷플릭스, 나사와 같은 큰 회사들은 그것의 효과를 증명했습니다. NAT 전문가들이 Node.js를 사용할 경우의 이점에 대해 설명하고 노드 js가 프런트엔드 기술인지 백엔드 기술인지, 어떤 문제를 해결하는지에 대해 답변합니다. 궁극적으로, 당신은 이 기술이 당신에게 적합한지를 알게 될 것입니다. Node.js란 Node.js는 JavaScript용 서버 런타임 환경입니다. 이 기술을 통해 엔지니어는 서버 및 클라이언..

머신러닝과 인공지능이 MDM 시스템이 마스터 데이터를 보다 효율적으로 구성하는 데 도움이 되는 방법은 다음과 같습니다. 마스터 데이터 관리는 모든 조직에서 마스터 데이터의 정확성과 일관성을 다룹니다. 마스터 데이터는 모든 비즈니스의 핵심 데이터이며 고객, 제품, 공급자, 직원, 장비, 위치 및 비용 센터를 포함한 중요한 엔티티를 나타냅니다. 이러한 모든 기업은 비즈니스 관리 및 기능 면에서 효율적입니다. 마스터 데이터 자산을 생성하는 동안 유사한 레코드가 생성되고 골든 복사본으로 유지됩니다. 기존 쿼리는 서로 다른 중복 레코드 또는 레코드를 찾는 데 도움이 됩니다. 그러나 기존 쿼리는 유사한 레코드의 변동 그룹화를 지원할 수 없습니다. 이 경우 기계 학습은 MDM 시스템이 마스터 데이터를 더 나은 방식으..

DevOps와 자동화의 통합은 보다 효율적인 소프트웨어 개발 라이프사이클로 이어집니다. DevOps 자동화에 대한 내용과 방법을 이해합니다. DevOps는 새로운 것이 아닙니다. IT 업계의 모든 기업은 올바른 소프트웨어 개발 방법론을 알고 있습니다. 실제로 DevOps는 더 빠른 속도로 고품질의 제품을 제공하겠다는 약속으로 전 세계를 유혹했습니다. DevOps의 분명한 약속에도 불구하고, 많은 기업들은 DevOps의 완전한 잠재력을 실현하지 못하고 있습니다. 문화적 관성과 기술의 희소성도 그 이유 중 일부이지만, DevOps 라이프사이클을 완전히 자동화할 수 없는 것은 기업이 DevOps 투자에서 최대한의 가치를 창출하는 가장 큰 장애물로 남아 있습니다. DevOps와 자동화의 통합은 보다 효율적인 소..

확장 가능한 검색 아키텍처를 만드는 것은 많은 시스템에서 인기 있고 중요한 작업입니다. 확장 가능한 검색 아키텍처를 만드는 것은 많은 시스템에서 인기 있고 중요한 작업입니다. 이 작업에는 여러 가지 해결 방법이 있습니다. 올바른 항목을 선택하는 것은 프로젝트의 요구 사항에 따라 다릅니다. 프로젝트가 성장하고 요구 사항이 변경되면 사용 중인 검색 아키텍처로는 해결할 수 없는 새로운 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 검색에 동의어를 포함하여 데이터 양을 늘릴 때, 다국어 검색을 추가할 때 등입니다. 이 경우, 보다 효율적이고 확장 가능한 새로운 검색 아키텍처를 만드는 것을 고려해야 합니다. 검색 아키텍처는 대부분의 사용 사례에 필요한 신속한 읽기 및 쓰기 확장을 지원해야 합니다. 효과적인 검색 아키텍..

Spring Cloud 프레임워크에 대한 개요, 주요 패키지 목록 및 마이크로서비스 아키텍처 패턴과의 관계를 확인할 수 있습니다. 분산 애플리케이션의 개념은 확실히 새로운 것이 아니다. 오랜 IT 경력을 가진 사람이라면 초창기에도 분산 구성요소를 구현하는 여러 가지 다양한 기술을 기억할 것입니다. 요즘은 마이크로서비스가 전부입니다. 오늘날 분산 컴퓨팅의 개념을 고려하는 새로운 형태입니다. 특징은 통신이 본질적으로 REST와 메시징 프로토콜에 기반을 두고 있다는 것인데, 널리 퍼져 있는 표준이라는 장점이 있습니다. 핵심 개념은 본질적으로 동일하며, 전체 시스템의 일부가 서로 완전히 독립적이고 각각의 프로세스에서 실행됩니다. 클라우드 플랫폼의 등장과 함께 마이크로서비스 세계는 관련 기술의 번영을 위한 기반을..

데이터 처리에 사용되는 두 가지 일반적인 방법은 배치 처리와 스트림 처리입니다. 각 프로세스에 대해 자세히 논의하고 차이점을 이해해 보겠습니다. 빅 데이터는 오늘날 모든 비즈니스 결정의 중심에 있습니다. 이는 서로 다른 소스를 통해 생성된 대량의 데이터를 의미하며, 이 데이터는 비즈니스 의사 결정을 위한 기반을 제공합니다. 데이터의 개념은 수세기 동안 존재해 왔지만, 이제 우리는 그 데이터를 처리하고 사용하기에 충분한 계산 자원을 가지고 있습니다. 우리가 데이터를 처리할 수 있는 다양한 방법이 있습니다. 데이터 처리에 사용되는 두 가지 일반적인 방법은 배치 처리와 스트림 처리입니다. 각 프로세스에 대해 자세히 논의하고 차이점을 이해해 보겠습니다. 배치 처리란 일괄 처리는 대량의 데이터를 일괄 처리하는 방..

프로그래밍 언어는 개발자가 소프트웨어, 앱 및 웹 사이트를 만들 수 있도록 하는 디지털 세계의 구성 요소입니다. 프로그래밍 언어는 개발자가 소프트웨어, 앱 및 웹 사이트를 만들 수 있도록 하는 디지털 세계의 구성 요소입니다. 지난 수십 년 동안 수많은 프로그래밍 언어가 등장했으며, 각각의 강점과 약점을 가지고 있습니다. 이 문서에서는 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어와 해당 응용 프로그램에 대해 살펴봅니다. 최초의 프로그래밍 언어 포트란은 1950년대에 만들어진 최초의 프로그래밍 언어입니다. 과학 및 엔지니어링 계산을 더 쉽게 하도록 설계되었으며 처음에는 메인프레임 컴퓨터의 과학 및 엔지니어링 계산에 사용되었습니다. Fortran은 오늘날에도 특히 과학 및 엔지니어링 분야에서 널리 사용되고 있으며 기술..

MLOps에 대한 배경 정보와 MLOps의 이점 중 일부를 포함하여 MLOps(머신 러닝 작업)에 대해 배울 것입니다. 기계 학습은 오늘날 산업 전반에 걸쳐 가장 파괴적인 기술 중 하나입니다. 이러한 다재다능함과 잠재력에도 불구하고 많은 조직은 특히 ML 기술과 지식이 널리 보급되지 않은 제조업과 같은 분야에서 이 기술의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 고군분투하고 있습니다. 높은 초기 비용, 복잡한 구현, 데이터 품질 문제 및 미미한 ROI(투자 수익)는 ML 프로젝트의 제조를 방해합니다. 업계가 이 기술을 효과적으로 구현하려면 이러한 모델을 개발하고 사용하기 위한 더 나은 접근 방식이 필요합니다. MLOps는 이상적인 솔루션을 제공합니다. MLOps란 이름에서 알 수 있듯이, MLOps는 현재 Stat..

다음은 데이터베이스가 프로젝트에 적합한 시기를 결정하는 방법입니다. 최근 사용 사례에 대한 데이터베이스를 선택할 때(또는 현재 필요에 맞지 않는 데이터베이스를 교체할 때) 좋은 소식은 선택할 수 있는 옵션이 많다는 것입니다. 이전보다 훨씬 더 많은 데이터베이스를 고려하고 비교해야 합니다. 2012년 12월, DB-Engines.com이 처음으로 데이터베이스 순위를 매기기 시작한 첫 해 말에는 73개의 시스템 목록이 있었습니다(처음 시작한 18개 시스템 목록에서 크게 증가). 2022년 12월 현재, 400개의 시스템에 불과합니다. 이는 지난 10년 동안 데이터베이스 기술이 캄브리아기에서 폭발적으로 증가했음을 나타냅니다. 탐색할 수 있는 옵션은 매우 다양합니다: SQL, NoSQL 및 SQL과 NoSQL의..

Java를 사용하여 REST API를 구축하기 위한 상위 5개 프레임워크와 프로젝트에 적합한 프레임워크를 선택하는 방법입니다. Java 프로그래밍 언어는 개발자가 강력하고 재사용 가능한 코드를 만들 수 있도록 하는 고급 객체 지향 언어입니다. Java는 휴대성과 플랫폼 독립성으로 잘 알려져 있으며, 이는 Java 코드가 JRE(Java Runtime Environment)를 지원하는 모든 시스템에서 실행될 수 있음을 의미합니다. James Gosling은 1995년 Sun Microsystems에서 Java를 개발했습니다. 그 이후로, 이 언어는 몇 가지 변화를 겪었고 세계에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나가 되었습니다. 추정에 따르면 전 세계적으로 900만 명 이상의 개발자가 다양한 목적..

물류 애플리케이션 개발에 ReactJs를 사용해야 하는 6가지 이유에 대해 설명합니다. 물류 산업이 계속 성장하고 복잡해짐에 따라 기업들은 운영을 단순화하고 효율성을 높일 수 있는 방법을 모색하고 있습니다. ReactJs는 사용자 인터페이스를 만드는 데 점점 더 인기를 끌고 있는 자바스크립트 라이브러리입니다. 웹, 데스크톱 및 모바일 애플리케이션에 사용할 수 있으므로 모든 물류 애플리케이션에 적합합니다. 또한 ReactJs는 개발 속도 향상에서 성능 향상에 이르기까지 다양한 이점을 제공합니다. 1. 단순성: 배우기에 너무 어렵지 않습니다. ReactJs는 놀랍도록 간단하면서도 강력한 라이브러리이므로 물류 애플리케이션 개발에 이상적인 선택입니다. 선언 구문은 최소한의 코딩만 필요로 하며 복잡한 UI 요소를..

개발자에게 커뮤니티 사이트가 중요한 이유 먼저, 지식 공유를 통해 서로의 경험과 전문가의 조언을 나누며 역량을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 커뮤니티 사이트에서 동료 개발자들과 네트워킹을 하여 관계를 구축하고 새로운 기회와 협업을 찾을 수 있습니다. 이러한 사이트는 개발자들이 최신 기술 동향을 쉽게 따라갈 수 있도록 도와주며, 다양한 튜토리얼, 자료, 온라인 강좌 등의 학습 자료를 제공합니다. 커뮤니티 사이트에서는 개발자들이 자신의 작업물을 공유하고 동료들로부터 피드백과 리뷰를 받을 수 있어 코드 품질을 향상시키고 개선할 부분을 발견할 수 있습니다. 또한, 오픈 소스 프로젝트에 참여하고 기여할 기회를 얻을 수 있어 경력 발전과 다양한 개발 경험을 쌓는데 도움이 됩니다. 이처럼 커뮤니티 사이트는 개발자들이..

데이터 과학은 의사 결정을 최적화하고 비즈니스 프로세스를 간소화하는 데 사용할 수 있는 데이터에서 통찰력과 지식을 추출하는 데 도움이 됩니다. 또한 데이터의 미래 추세와 패턴을 예측하고 새로운 성장 기회와 영역을 식별하는 데 사용됩니다. 이 도메인은 또한 여러 산업에 걸쳐 수많은 응용 프로그램을 보유하고 있으며 금세기의 가장 섹시한 직업으로 불립니다. 숙련된 데이터 과학 전문가에 대한 수요가 증가함에 따라 데이터 과학의 미래는 밝아 보입니다. 데이터 과학은 많은 조직에서 필수적인 구성 요소가 되었으며, 그 중요성은 앞으로 더욱 커질 것입니다. 패턴을 인식하고 대규모 데이터 세트에서 통찰력을 추출하는 기능은 점점 더 가치 있고 수요가 많아지고 있습니다. 하지만 이 유행하는 영역의 미래는 무엇을 준비하고 있..

소프트웨어 테스트가 개발자에게 필수적인 이유에 대해 자세히 설명합니다. 결국, 독자들은 왜 시험이 필요한지, 시험의 종류 등을 이해하게 될 것입니다. 소프트웨어 테스트는 소프트웨어 개발과 관련된 중요한 프로세스이며, 소프트웨어 품질 관리 프로세스의 일부입니다. 테스트의 목적은 소프트웨어를 검증하고 검증하는 것입니다. 소프트웨어 확인을 통해 생성된 소프트웨어가 사양을 준수하는지 확인할 수 있습니다. 테스트가 필요한 이유 개발자에서 테스터로 작업을 전환합니다. 소프트웨어 개발 프로세스를 가속화합니다. 오류를 제거하여 높은 소프트웨어 품질을 보장합니다. 응용 프로그램을 외부에서 볼 수 있습니다. 테스트는 우리가 생산하는 소프트웨어와 제품의 품질을 확인합니다. 예를 들어, 자동화된 테스터는 개발자의 어깨에 떠 ..

관찰 가능성을 살펴보고 개발자 역할의 진화와 개발자가 관찰 가능성 게임에서 앞서 나갈 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다. 기업은 오늘날의 디지털 세계에서 비즈니스를 운영하기 위해 소프트웨어를 사용합니다. 마이크로 서비스, 컨테이너 및 클라우드 기반 기술의 사용이 증가함에 따라 문제를 모니터링하고 해결하는 기존 방법으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 그것이 바로 관찰력이 필요한 부분입니다. 관찰 가능성과 모니터링은 종종 혼동을 일으킵니다. 모니터링은 프로젝트 내에서 발생하는 활동을 정기적으로 관찰하고 기록하는 것을 의미하지만, 관찰 가능성은 시스템이 어떻게 수행되고 작동하는지 실시간으로 관찰하고 이해합니다. 관찰 가능성을 활용하면 개발자가 시스템을 더 잘 이해하고 잠재적인 문제를 신속하게 해결할 수 있습..

분석이 ML과 어떻게 관련이 있는지 설명하겠습니다. 머신러닝과 관련된 몇 가지 말도 안 되는 말들을 해독하고 ML의 프로세스와 유형을 설명하겠습니다. 분석이 머신러닝과 어떻게 관련이 있는지 설명하겠습니다. ML에 관한 몇 가지 말도 안 되는 말들을 해독하고, 기계 학습의 과정과 유형을 설명하려고 노력할 것입니다. 마지막으로, 다음 단계의 인공지능 - 딥 러닝을 설명하는 몇 개의 비디오를 공유할 것입니다. 인공지능 전문가가 아니더라도 걱정하지 마십시오. 선형 회귀 및 K-평균 클러스터링에 대해서는 다시 언급하지 않겠습니다. 이것은 쉬운 영어로 된 기사입니다. 분석 및 기계 학습 빅 데이터는 SQL 쿼리와 테라바이트급 데이터의 전부라고 생각해도 무방하겠지만, 진정한 목적은 통찰력을 확보하여 데이터에서 가치를..

// Function parameter type annotations: const doSomething = (person: string, age: number, isFunny: boolean) => {}; // Return type annotation: function greet(person: string = "stranger"): string { return `Hi there, ${person}!`; } function square(num: number): number { return num * num; } square(3); greet("Tonya Harding"); doSomething("ChickenFace", 78, true); 함수 파라미터 어노테이션 이전 강의에서 제대로 언급하지 않은 것이 ..

함수 파라미터 애노테이션 타입 애너테이션을 변수에 추가하는 법을 알아봤습니다. 암시적 타입 변환(implicit typing) 때문에 이건 흔히 쓰이진 않습니다. 이제 타입을 이용해서 함수 파라미터와 반환값에 할당하는 법을 살펴보겠습니다. function square(num: number): number { return num * num; } square(3); TypeScript에 함수를 작성할 때는 이전의 함수 구문과 같습니다. square라는 함수를 작성한다고 해봅니다. 숫자를 입력하니 num이라고 쓰고 num * num로 반환합니다. 3을 입력하면 3 곱하기 3이니까 반환값은 9가 됩니다. num에 마우스를 올리면 이 파라미터 num은 any 타입이 기본값으로 설정된다고 나옵니다. 이 말은 제가 ..

지연 초기화와 암묵적 Any 타입 애너테이션이 필요하거나 유용한 경우에 대해 다뤄보겠습니다. 초기화와 별도로 변수를 선언하는 경우입니다. 이미 이런 경우를 보셨거나 직접 마주하셨을 수도 있습니다. const movies = ["Arrival", "The Thing", "Aliens", "Amadeus"]; let foundMovie: string; for (let movie of movies) { if (movie === "Amadeus") { foundMovie = "Amadeus"; } } 예시 영화의 목록을 검색하는 변수가 하나 있다고 해봅시다. movies라는 변수를 만들고 여기에 문자열을 배열로 추가해 줍니다. 이전에 사용한 Arrival부터 The Thing과 Aliens 그리고 진짜 명작인 ..