쵸코쿠키의 연습장

현대의 실시간 데이터 처리 및 분석 환경에서 스트리밍 데이터베이스는 비즈니스의 경쟁력을 유지하는 데 필수적인 도구가 되었습니다. 이러한 데이터베이스는 지속적으로 높은 볼륨으로 생성되는 데이터를 처리하는 데 최적화되어 있으며, 사물인터넷(IoT), 금융 거래, 소셜 미디어 분석 등과 같은 다양한 사용 사례에 적합합니다. 그러나 시장에 다양한 옵션이 존재하기 때문에 올바른 스트리밍 데이터베이스를 선택하는 것은 매우 어려운 과제가 될 수 있습니다.이 글에서는 스트리밍 데이터베이스의 개념, 왜 그것을 사용해야 하는지, 그리고 스트리밍 데이터베이스를 선택할 때 고려해야 할 주요 요인들을 다루겠습니다.  학습 목표이 글을 통해 다음과 같은 내용을 학습할 수 있습니다:스트리밍 데이터란 무엇인가?스트리밍 SQL의 개념..

Spring Boot 3는 자바 세계에서 큰 주목을 받고 있으며, 출시된 지 몇 달 만에 커뮤니티는 이미 새로운 버전으로의 마이그레이션을 시작했습니다. Maven Central에서 parent pom 3.0.2의 사용이 500에 육박하고 있는 것을 보면, 이 새로운 버전이 얼마나 빠르게 채택되고 있는지 알 수 있습니다.Spring Boot 3의 흥미로운 새로운 기능 중 하나는 GraalVM Native Image에 대한 내장 지원입니다. 이 기능은 수년간 기다려온 기능으로, 이제는 프로젝트를 Native Image로 마이그레이션할 적기입니다. 하지만 기존 작업을 Native Image로 단순히 전환할 수는 없습니다. 기술적으로 몇 가지 자바 기능과 호환되지 않기 때문입니다. 이 글에서는 Spring Bo..

리액트(React)는 개발자들이 재사용 가능하고 모듈화된 사용자 인터페이스를 생성할 수 있게 해주는 인기 있는 자바스크립트 라이브러리입니다. 리액트에서는 다양한 훅(Hook)을 제공하며, 그 중에서도 useState()와 useRef()는 가장 많이 사용되는 두 가지 훅입니다. 이 두 훅은 각각 다른 목적을 가지고 있으며, 적절하게 사용하면 리액트 애플리케이션의 성능과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이번 글에서는 useState()와 useRef()의 차이점과 각각의 사용 시점을 자세히 알아보겠습니다.  useState()란 무엇인가?useState()는 리액트에서 함수형 컴포넌트에 상태(state)를 추가할 수 있게 해주는 내장 훅입니다. 이 훅은 초기 값을 인수로 받아들이며, 현재 상태와 그 ..

오늘날의 빠르게 변화하는 빅데이터 환경에서 데이터 엔지니어링은 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하는 데 있어 중요한 분야로 자리 잡았습니다. 이러한 데이터 처리 요구에 부응하기 위해 최근 주목받고 있는 접근 방식 중 하나가 바로 Kappa 아키텍처입니다. 이 글에서는 Kappa 아키텍처의 주요 특징과 데이터 엔지니어링에 있어 왜 이 방식이 최첨단으로 평가받는지 자세히 살펴보겠습니다.  Kappa 아키텍처란?Kappa 아키텍처는 Confluent의 공동 창립자인 Jay Kreps에 의해 소개된 개념으로, 실시간 데이터 처리를 효율적이고 확장 가능하게 처리할 수 있도록 설계된 데이터 엔지니어링 프레임워크입니다. 기존의 Lambda 아키텍처는 배치(batch) 처리와 스트림(stream) 처리를 별도의..

웹 애플리케이션의 보안 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 민감한 사용자 데이터를 보호하고 올바른 인증 체계를 마련하는 것은 단순한 블로그에서부터 복잡한 기업 솔루션에 이르기까지 모든 웹 애플리케이션에서 필수적인 요소입니다. 이와 같은 보안 요구를 충족하기 위해 강력한 자바 애플리케이션 프레임워크인 Spring Boot Security가 등장합니다.Spring Boot Security는 애플리케이션의 보안을 강화하기 위한 다양한 인증 및 인가 기능을 제공합니다. 이 글에서는 Spring Boot Security를 활용하여 기본 인증(Basic Authentication)을 구현하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.  Spring Boot Security란 무엇인가?Spring Security는 S..

현대 AI 애플리케이션의 중요한 흐름 중 하나는 애플리케이션이 AI 서비스를 호출하고 그 결과를 데이터베이스에 저장한 후, SQL, JSON, REST 등을 통해 데이터를 분석하고 처리하는 것입니다. Oracle 데이터베이스 내에서 JavaScript 프로그램을 실행하여 Hugging Face 또는 Cohere AI 모델을 호출하고 그 결과를 데이터베이스에 저장하는 방법을 알아보겠습니다. 이 과정에서 모든 작업은 무료로 이루어지며, SQL, JSON, REST 등을 통해 동일한 데이터를 접근할 수 있는 방법도 제공합니다.  Oracle 데이터베이스에서 AI 호출의 이점Oracle 데이터베이스는 JavaScript 런타임 엔진을 데이터베이스 자체 내에 포함하고 있기 때문에, 데이터베이스에서 직접 AI 서비..

Apache Spark는 빅데이터 처리 분야에서 빠른 속도, 유연성, 사용의 용이성으로 잘 알려진 선도적인 플랫폼입니다. 그러나 Spark의 잠재력을 최대한 발휘하기 위해서는 세밀한 튜닝과 최적화가 필요합니다. 이번 글에서는 Apache Spark 작업을 최적화하기 위한 다양한 기술과 실질적인 코드 예제를 통해 성능을 최대한 끌어올리는 방법을 소개하겠습니다.  Apache Spark의 이해Apache Spark는 대규모 데이터 처리를 위해 설계된 통합 컴퓨팅 엔진입니다. SQL, 스트리밍, 머신러닝, 그래프 처리와 같은 다양한 모듈을 내장한 빅데이터 처리 및 분석을 위한 종합적인 오픈 소스 플랫폼을 제공합니다.Spark의 핵심 기능 중 하나는 메모리 내 데이터 처리 기능으로, 디스크 I/O 작업에 소요되..

현대 기술의 세계에서는 매 순간이 중요합니다. 시스템 결함을 예측하고 진단할 수 있는 능력은 이제 게임 체인저로 여겨집니다. 하지만 만약 단순히 문제를 사후에 해결하는 것에서 벗어나 문제가 발생하기 전에 미리 예측하고 진단할 수 있다면 어떨까요? 바로 이 지점에서 머신러닝 알고리즘이 등장합니다. 머신러닝은 예측 결함 진단과 원인 분석에서 혁신을 이루며, 시간과 자원을 절약하고 문제 해결을 효율적으로 도와줍니다.  머신러닝의 힘: 지능적인 인사이트 발휘머신러닝 알고리즘은 복잡한 데이터를 이해하고 숨겨진 패턴을 발견하는 데 탁월한 도구입니다. 이러한 알고리즘은 역사적 데이터를 학습하여 이상 현상을 감지하고, 인간의 눈으로는 보지 못할 변수들 간의 연관성을 파악합니다. 마치 탁월한 분석가 팀이 끝없이 데이터를..

AI 개발은 현대 기술 혁신의 핵심 요소 중 하나로 자리 잡았습니다. 그러나 AI 모델을 성공적으로 개발하고 배포하기 위해서는 철저한 준비와 지속적인 개선이 필수적입니다. 많은 개발자들이 AI 개발 과정에서 여러 가지 실수를 저지르며, 이는 모델의 성능 저하, 자원의 비효율적인 사용, 심지어는 심각한 문제를 초래할 수 있습니다. 이번 글에서는 AI 개발 시 피해야 할 10가지 중요한 실수와 이를 방지하기 위한 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.    1. 데이터 전처리의 미흡과 데이터 품질 관리 실패AI 모델의 성능은 입력되는 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다. 만약 잘못된, 노이즈가 포함된, 혹은 미처리된 데이터가 입력되면 모델은 잘못된 결과를 도출할 수밖에 없습니다. 예를 들어, 전자상거래 사이트에서 ..

최근 들어 컨테이너 기술은 클라우드 네이티브 환경에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 그중에서도 Docker는 오랫동안 표준으로 자리 잡아왔지만, 새로운 대안으로 떠오르는 도구가 바로 Podman입니다. Podman은 보안, 유연성, 성능 등 다양한 면에서 Docker와 차별화되는 장점을 제공하며, 점차 많은 개발자들이 관심을 가지게 되었습니다. 이 글에서는 Podman의 장단점과 함께, 왜 Podman이 Docker의 대안으로 주목받고 있는지에 대해 깊이 있게 살펴보겠습니다.     Podman의 주요 장점보안성 강화또한 Podman은 Linux 네임스페이스와 cgroups를 활용하여 컨테이너를 격리하고 리소스 사용을 제어합니다. 이러한 기술은 컨테이너의 보안을 더욱 강화하며, Docker가 루트..

GraalVM은 현대 클라우드 네이티브 개발의 필수 도구로 떠오르고 있습니다. GraalVM은 주로 자바 애플리케이션의 성능을 극대화하고, 다양한 프로그래밍 언어를 통합하여 개발할 수 있도록 돕는 기술입니다. 이 글에서는 GraalVM의 발전 과정과 미래 전망을 살펴보면서, 왜 이 기술을 프로덕션 환경에 통합하는 것이 유리한지에 대해 깊이 있게 다뤄보겠습니다.  GraalVM의 핵심 기능과 장점GraalVM은 Java HotSpot VM을 기반으로 개발된 플랫폼으로, 자바 개발 키트(JDK), 고급 JIT(Just-In-Time) 컴파일러, AOT(Ahead-of-Time) 컴파일러, 그리고 프로젝트에 다양한 프로그래밍 언어를 추가할 수 있는 도구들을 포함하고 있습니다. 그 목적은 JVM 기반 애플리케이..

리액티브 프로그래밍은 한때 큰 인기를 끌었지만, SQL 데이터베이스에 접근하는 순간 리액티브 특성이 사라지는 문제로 인해 그 장점을 충분히 활용하지 못하는 상황이 있었습니다. 기존 애플리케이션과 새로운 애플리케이션에서 SQL 데이터베이스가 중요한 역할을 담당하는 만큼, 리액티브 프로그래밍의 전체 이점을 누리기는 어렵고 복잡성이 높아지는 단점이 있었습니다.하지만 최근 몇 년간 상황은 크게 달라졌습니다. PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle과 같은 인기 있는 데이터베이스에 대해 리액티브 드라이버가 제공되기 시작했으며, 이를 기반으로 다양한 프레임워크에서 리액티브 API를 제공하고 있습니다. 본 글에서는 대표적인 리액티브 데이터베이스 액세스 솔루션인 Hibern..

데이터 변환은 오늘날 많은 기업들에게 중요한 역할을 하고 있습니다. 데이터가 여러 시스템 간에 호환되도록 변환하는 작업은 비즈니스 통합, 생산성 향상, 더 나은 의사결정을 가능하게 합니다. 최근 인공지능(AI) 기술의 발전은 데이터 변환 도구에도 혁신을 가져오고 있습니다. 이제 AI는 데이터를 처리, 추출 및 변환하는 방식을 바꾸어 기업들이 더 빠르고 정확하게 데이터를 다룰 수 있도록 돕고 있습니다. 이 블로그에서는 AI가 데이터 변환 도구에 미치는 영향을 살펴보고, 이 기술이 데이터 관리 및 처리에서 어떤 변화를 일으킬지에 대해 논의해보겠습니다.    데이터 변환 도구란?데이터 변환 도구는 데이터를 한 형식에서 다른 형식으로 변환하여 시스템 간의 호환성과 통합을 보장하는 소프트웨어 솔루션입니다. 이러한..

오늘날 기술 업계는 인터넷, 모바일, 클라우드 기술을 넘어 **생성형 인공지능(Generative AI)**에 빠져들고 있습니다. 이 새로운 기술은 인간의 창의력을 증대시키는 데 기여하며, AI 모델을 활용한 텍스트 생성, 이미지 생성 등의 작업이 활발하게 이루어지고 있습니다. 하지만 생성형 AI는 단순한 데모 이상의 역할을 하며, 그 중심에는 데이터가 있습니다. 본 포스팅에서는 생성형 AI가 데이터 엔지니어링에 미치는 영향과 이로 인해 발생하는 도전 과제 및 기회를 살펴보겠습니다.  데이터 접근성의 변화와 확장생성형 AI의 발전은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 훨씬 더 많은 사람들에게 유용해지게 만들었습니다. 이제 복잡한 SQL 쿼리나 분석 도구 없이도 자연어로 데..

최근 인공지능(AI)은 다양한 산업에서 혁신적인 변화를 주도하고 있으며, 인터랙티브 음성 응답(IVR) 시스템도 예외는 아닙니다. IVR 시스템은 고객 서비스의 효율성을 높이는 중요한 도구로, AI의 도입을 통해 더욱 자연스럽고 개인화된 상호작용을 가능하게 합니다. 본 포스팅에서는 AI가 IVR 시스템에 미치는 영향과 이러한 시스템을 효과적으로 테스트하는 방법에 대해 깊이 있게 다루겠습니다.     IVR 시스템의 진화IVR 시스템은 20세기 후반부터 고객 서비스 분야에서 필수적인 역할을 해왔습니다. 초기 IVR 시스템은 특정 키패드 명령만을 이해할 수 있었고, 주로 고객 응답을 자동화하고 인간 상담원의 부담을 줄이기 위해 개발되었습니다. 이후 **듀얼 톤 다중 주파수(DTMF)**와 음성 인식 기능이 ..

개발자 커리어를 어떻게 발전시킬 수 있을까요? 기술 산업은 빠르게 변화하고 있으며, 개발자는 이러한 변화에 발맞추어 지속적으로 성장해야 합니다. 이 글에서는 개발자 커리어 업그레이드를 위한 다양한 전략과 학습 기회, 깊이 있는 전문화, 재교육(re-skilling)의 중요성 등을 다루어 보겠습니다. 최근의 패널 토론에서 다룬 내용을 바탕으로, 다양한 개발자들이 자신의 커리어를 어떻게 확장하고 있는지에 대해 탐구해 보겠습니다.  개발자의 학습 경로와 기회개발자가 성장하는 데 있어 학습 경로는 중요한 요소입니다. 전통적으로 학습 경로라 하면 학위 취득이나 자격증 획득과 같은 공식적인 방법을 떠올리기 쉽지만, 비공식적인 방법들도 개발자의 성장을 크게 도울 수 있습니다. 여기서는 개발자가 경력을 쌓고 기술을 발..

인공지능(AI) 기술의 발전은 이미지와 텍스트 간의 경계를 허물며 새로운 창의적 가능성을 열어가고 있습니다. 특히 이미지에서 텍스트 프롬프트를 생성하는 기능은 예술가, 작가, 디자이너 등 창작자들에게 유용한 도구로 자리 잡고 있습니다. 이번 글에서는 이미지의 스타일을 분석하고, 그에 맞는 텍스트 프롬프트를 생성해주는 AI 모델인 **"img2prompt"**를 활용하는 방법을 단계별로 알아보겠습니다.이미지에서 텍스트를 도출하는 방식은 간단해 보이지만, 사실 이는 AI 모델이 복잡한 계산과 학습을 통해 이미지를 이해하고 해석하는 과정을 거칩니다. 이 과정을 통해 우리는 단순한 이미지에서 상상력과 창의력을 자극할 수 있는 텍스트 프롬프트를 얻을 수 있습니다. 이 글에서는 img2prompt 모델을 활용하여 ..

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 자율주행차, 웹 검색, 음성 인식 등 다양한 분야에서 큰 혁신을 가져오고 있습니다. 이러한 기술은 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석하는 강력한 도구로 자리잡고 있으며, 특히 IoT(사물인터넷) 엣지 디바이스와 결합되었을 때 그 잠재력은 더욱 극대화됩니다.IoT 디바이스는 실시간으로 데이터를 수집하고 이를 통해 인사이트를 도출할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 그러나 수집된 데이터의 양이 방대하다 보니 불필요한 정보를 걸러내고 핵심 데이터를 분석하는 것이 중요합니다. 이때 AI와 ML이 등장하게 됩니다. 클라우드 기반의 AI/ML 서비스는 이러한 방대한 데이터를 효율적으로 처리하여 IoT 디바이스의 성능을 크게 향상시킵니다.이 글에서는 클라우드 기반의 AI/ML 서비..

스프링 부트(Spring Boot)는 자바 기반 애플리케이션 개발을 크게 단순화시켜 주는 프레임워크로, 특히 REST API 구축에 유용하게 사용됩니다. 스프링 부트의 핵심 특징 중 하나는 애노테이션을 활용해 복잡한 설정을 간소화하고 코드의 가독성을 높일 수 있다는 점입니다. 이 글에서는 스프링 부트 REST API 개발에 필수적인 여러 자바 애노테이션에 대해 알아보고, 이를 활용해 API를 구축하는 방법을 소개합니다.      @애노테이션이란?자바에서 애노테이션은 코드에 메타데이터를 추가하는 방식으로 사용됩니다. 메타데이터는 자바 소스 코드에 첨부되어, 컴파일러가 처리하거나 런타임 시 자바 가상 머신(JVM)이 반영할 수 있는 정보입니다. 애노테이션은 코드의 동작을 변경하거나, 특정 기능을 활성화할 때..

얼굴 인식 시스템은 모바일 기기, 공항 보안, 그리고 법 집행 기관 등에서 널리 사용되고 있는 기술 중 하나입니다. 하지만 최근 여러 연구를 통해 이 기술이 다양한 인종, 성별, 나이 등과 관련된 편향성을 가지고 있다는 사실이 드러나며 큰 우려를 낳고 있습니다. 이러한 편향성은 시스템의 정확성에 부정적인 영향을 미칠 뿐만 아니라, 사회적 불평등을 더욱 심화시키고 개인의 삶에 중대한 악영향을 미칠 수 있습니다.    얼굴 인식 시스템에서 발생하는 편향성 문제얼굴 인식 시스템의 편향성 문제는 특정 인구 집단에 대한 시스템의 성능 저하로 나타납니다. 특히 인종이나 성별에 따라 시스템의 오작동률이 크게 달라질 수 있는데, 이는 시스템이 특정 그룹에 대해 더 높은 오류율을 보인다는 것을 의미합니다. 예를 들어, ..