쵸코쿠키의 연습장

많은 조직이 생성 AI를 사용하여 IT 시스템을 개발하고 운영할 수 있는 방법을 실험하고 있습니다. 생성 AI는 IT 시스템에 사용되는 코드 또는 모델을 자동으로 생성할 수 있습니다. 이를 통해 개발 프로세스를 가속화하고 필요한 수작업을 줄일 수 있습니다. 생성 AI는 또한 인간 개발자들이 고려하지 않았을 수도 있는 IT 시스템을 위한 새로운 디자인이나 솔루션을 만들 수 있습니다. 생성 AI는 대량의 데이터를 분석하고 패턴을 식별함으로써 복잡한 문제에 대한 새로운 솔루션을 개발할 수 있습니다. 생성 AI 모델은 대규모 데이터 세트에서 패턴과 기능을 학습한 다음 해당 패턴과 구성 요소에 맞는 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 그러나 교육 데이터에 없는 완전히 새롭고 독창적인 것을 만들 수는 없습니다. 생성 AI..

효과적인 Kafka 애플리케이션을 구축하기 위해서는 Kafka 생산자에서 파티셔닝자의 역할을 이해하는 것이 중요합니다. Apache Kafka는 오늘날 이벤트 스트리밍의 사실상 표준입니다. Kafka의 성공 요인 중 하나는 엄청난 양의 데이터를 처리하고 초당 수백만 개의 레코드를 처리할 수 있다는 점입니다. 이는 프로덕션 환경에서 전례가 없는 일입니다. 이것을 가능하게 하는 Kafka의 디자인 중 하나는 파티션 분할입니다. Kafka는 파티션을 사용하여 클러스터의 브로커 간에 데이터 로드를 분산하고 병렬의 단위이기도 합니다. 파티션이 많을수록 처리량이 증가합니다. Kafka는 키-값 쌍과 함께 작동하기 때문에 동일한 파티션에서 동일한 키로 레코드를 가져오는 것이 필수적입니다. 카프카에 대한 각 거래에 대..

최고 오픈 소스 책임자인 리즈 라이스는 eBPF에 대한 새 책을 발표하고 개발자에게 초능력을 부여할 수 있는 방법을 설명합니다. Dev Interrupted의 이번 주 에피소드에서는 Learning eBPF의 저자이자 Isivalent의 최고 오픈 소스 책임자인 Liz Rice와 이야기를 나누었습니다: 향상된 관찰 가능성, 네트워킹 및 보안을 위해 Linux 커널 프로그래밍. Liz는 오픈 소스, 컨테이너 및 클라우드 네이티브 기술에 대한 전문가이며, 그녀의 책, 그녀가 사람들이 말하는 eBPF "초능력자", 프로젝트 케플러와 같은 eBPF를 둘러싼 흥미로운 프로젝트에 대해 논의합니다. 문자 집합이기 때문에, 그것이 무엇을 의미하는지 말해야 합니다. 그리고 그것은 확장 버클리 패킷 필터를 의미합니다. 하..

웹 개발자로 경력을 시작하고 싶다면, 이 기사는 유형, 단계 및 추세를 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 애플리케이션 개발은 현대 비즈니스 운영의 필수적인 부분이 되었습니다. 기술의 급속한 성장과 모바일 장치의 광범위한 사용으로 소프트웨어 애플리케이션에 대한 수요는 다양해졌습니다. 또한 모바일 애플리케이션에서 웹 애플리케이션에 이르기까지 기업은 특정 요구사항을 충족하고 원활한 사용자 환경을 제공할 수 있는 맞춤형 솔루션을 필요로 합니다. 다양한 유형의 애플리케이션 개발, 개발 프로세스와 관련된 단계 및 업계의 최신 동향에 대해 설명합니다. 애플리케이션 개발 애플리케이션 개발은 웹, 모바일, 데스크톱 및 클라우드와 같은 다양한 플랫폼을 위한 소프트웨어 애플리케이션을 설계, 구축 및 배포하는 프로세스입니다...

이 게시물에서는 구조화된 로깅과 그 사용에 대한 근거를 소개합니다. 이해를 강화하기 위해 몇 가지 간단한 예를 제공합니다. AWS Lambda와 Java로 서버리스 함수를 작성하는 방법을 배울 때 구조화된 로깅 개념을 접하게 되었습니다. 이를 계기로 Structured Logs의 개념이 궁금해져서 더 자세히 살펴보기로 했습니다. 구조화된 로깅 일반적으로 응용 프로그램에서 생성된 로그는 어떤 식으로든 형식이 지정된 일반 텍스트입니다. 예를 들어 Java 응용 프로그램의 일반적인 로그 형식은 다음과 같습니다: [Sun Apr 02 09:29:16 GMT] book.api.WeatherEventLambda INFO: [locationName: London, UK temperature: 22 action: re..

데이터 암호화에 대해 설명하고 데이터 암호화의 이점, 유형 및 다양한 도구에서 볼 수 있는 일반적인 암호화 방법을 나열합니다. 데이터 암호화는 정보를 보호하고 사이버 위협의 영향을 줄이기 때문에 가장 널리 사용되는 디지털 안전 조치 중 하나입니다. 현대 조직은 통신 및 결제와 같은 다양한 일상 활동에 암호화를 통합합니다. 즉, 암호화의 기능을 활용하고 최적의 보호를 보장할 수 있도록 암호화의 작동 방식을 이해하는 것이 중요합니다. 이 게시물에서는 데이터 암호화에 대해 설명하고 데이터 암호화의 이점, 유형 및 다양한 도구에서 볼 수 있는 일반적인 암호화 방법을 나열합니다. 데이터 암호화 데이터 암호화는 메시지, 문서 및 파일에 있는 읽을 수 있는 텍스트를 스크램블 또는 이해할 수 없는 내용으로 변환합니다...

Microsoft 365는 모든 규모의 조직에서 사용하는 인기 있는 생산성 제품군입니다. 다양한 기능과 이점을 제공하는 동시에 특히 사용자 데이터 보호 측면에서 보안 문제가 발생합니다. 사이버 위협이 증가함에 따라 Microsoft 365 사용자 계정과 데이터를 안전하게 보호하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. Microsoft 365 환경을 데이터 손실로부터 보호하는 데 도움이 되는 단계별 가이드를 제공합니다. 위협 요소, 마이크로소프트 365 보안 기능, 사용자 계정 보호를 위한 모범 사례 및 마이크로소프트 365용 데이터 백업 솔루션에 대해 살펴보겠습니다. 이 가이드에서 제공하는 정보와 권장 사항을 통해 조직의 중요한 데이터를 보호하고 비즈니스 연속성을 보장할 수 있습니다. 위협 요소 파악 데이터..

데이터 통합을 위한 오픈 소스 ELT의 이점, 즉 제어 개선, 효율적인 처리, 비용 절감 및 업계의 증가 추세를 알아보십시오. 오픈 소스 기술은 데이터 통합 업계에서 점점 더 인기를 끌고 있으며, 그럴 만한 이유가 있습니다. 오픈 소스는 적절한 인센티브를 제공하여 사용자가 가격표가 있는 독점 툴에서 지식을 구축하는 폐쇄형 소스와 달리 데이터를 완전히 소유할 수 있도록 합니다. 오픈 소스는 또한 공통적인 문제를 중심으로 커뮤니티를 형성하여 귀중한 지식의 교환과 공동 문제 해결을 가능하게 합니다. 데이터 통합 산업에 대해 더 깊이 탐구하기 전에 오픈 소스 채택 성공의 이유를 조사하기 시작할 것이며, 특히 오픈 소스 대 클로즈드 소스 ELT(Extract, Load, Transform) 솔루션에 초점을 맞출 ..

QA는 항상 간단한 구문, 더 나은 호환성 및 더 빠른 실행으로 풍부한 기능을 제공하는 최고의 자동화 테스트 프레임워크를 검색합니다. 웹 테스트를 위해 Selenium과 함께 Ruby를 사용하도록 선택한 경우 웹 응용 프로그램 테스트를 위해 Ruby 기반 테스트 프레임워크를 검색해야 할 수 있습니다. Ruby 테스트 프레임워크는 동작 중심 개발, 조롱 및 스텁, 테스트 스위트 구성 등 다양한 기능을 제공하여 개발자가 Ruby 기반 응용프로그램에 대한 효과적인 테스트를 작성하기가 더 쉽습니다. 지난 10년 동안, 기술이 계속해서 큰 발전을 이룰 것이라는 것이 분명해졌습니다. Ruby는 20년 이상 인기와 유용성을 유지해왔기 때문에 최고의 Ruby 기반 프레임워크에 약간의 빛을 던지는 것이 타당합니다. 모든..

AI 모델을 교육할 때 작업의 80%는 데이터 준비(데이터 수집, 정리, 전처리)이며, 나머지 20%는 모델 선택, 교육, 튜닝 및 평가를 위해 예약됩니다. 이러한 7가지 일반적인 DL 및 ML 오류와 제한 사항을 검토하여 모델을 최신 상태로 유지하고 연구에 최적화하십시오. 이제 막 시작한 것이든, AI 모델로 한동안 일하던지 간에, 우리 모두가 때때로 인식하고 상기해야 할 몇 가지 일반적인 기계 학습과 딥 러닝 실수가 있습니다. 이것들은 방치하면 앞으로 큰 두통을 일으킬 수 있습니다! 우리가 데이터에 세심한 주의를 기울이고 인프라를 모델링하며 출력물을 검증한다면 좋은 데이터 과학자 습관을 실천하는 기술을 연마할 수 있습니다. 피해야 할 머신 러닝 및 딥 러닝 데이터 실수 머신러닝과 딥러닝을 시작할 때 ..

ChatGPT에 대해 간략하게 설명합니다. 간단히 말해서, 데이터 과학과 기계 학습에 전혀 익숙하지 않은 사람들을 위한 것입니다. ChatGPT는 OpenAI가 개발한 최첨단 인공지능 모델로, 제공된 입력을 기반으로 인간과 같은 텍스트를 생성하도록 설계되었습니다. 이 모델은 텍스트 데이터의 대규모 데이터 세트에 대해 훈련되어 언어의 패턴과 관계에 대한 광범위한 지식을 제공합니다. 텍스트를 이해하고 생성하는 기능을 갖춘 ChatGPT는 언어 번역, 질문 및 텍스트 생성과 같은 광범위한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있습니다. ChatGPT의 가장 유명한 기능 중 하나는 현실적인 챗봇 대화를 생성하는 데 사용되는 것입니다. 많은 회사와 조직은 고객과 상호 작용하기 위해 챗봇을 사용하여 일반적인 질문..

REST 서버를 조롱하려면 상당한 시간 투자가 필요합니다. 이 과정에 도움이 되는 몇 가지 도구를 이 기사에서 공유하겠습니다. 개발되지 않은 외부 API로 애플리케이션을 구축하는 것은 어려울 수 있습니다. 그러나 HTTP 모킹 도구는 이러한 문제를 완화하고 개발 및 테스트 프로세스를 단순화할 수 있습니다. 모의 서버는 가짜 응답을 사용하여 실제 서버를 모방하여 병렬 개발 및 초기 단계 테스트를 가능하게 합니다. 개발자는 실제 백엔드가 준비되기 전에 API를 많이 사용하는 구성 요소를 테스트할 수 있으며 개선을 위한 피드백을 더 빠르게 제공할 수 있습니다. 모의 서버를 사용하면 다음과 같은 많은 이점이 있습니다: 프런트 엔드 및 백엔드 구성 요소를 병렬로 개발할 수 있습니다. 완벽하게 작동하는 백엔드에 의..

GraphQL과 REST의 차이점과 유사점, 그리고 사용 이유와 방법에 대해 배울 것입니다. 현대의 응용 프로그램은 우리가 전에 없이 세상과 연결될 수 있게 해줍니다. 그러나 이 구조가 서로 다른 애플리케이션 간의 강력한 연결과 서로 다른 장치 간의 데이터 공유를 제공하는 데 어떻게 효과적입니까? 개발자는 API(Application Programming Interface)를 사용하여 복잡한 기능을 구축하고 애플리케이션 기능을 리소스로 노출할 수 있습니다. API의 목적은 클라이언트와 서버 간의 통신입니다. 여기에는 데이터 전송, 데이터 보안 및 다양한 네트워크 및 타사 애플리케이션으로의 배포 프로세스가 포함됩니다. API의 장점은 사용자 지정 코드나 통합을 제공하지 않고는 얻을 수 없는 정보와 기능에 ..

서비스 버스를 사용하여 애플리케이션과 서비스를 분리할 때 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다. 소개 메시지 대기열 및 게시-구독 항목은 네임스페이스에서 완전히 관리되는 엔터프라이즈 메시지 브로커 Azure Service Bus의 기능입니다. 서비스 버스를 사용하여 애플리케이션과 서비스를 서로 분리할 때 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다: 경쟁사 직원들에게 업무를 분배합니다. 서비스 및 애플리케이션 경계를 넘어 안전한 방식으로 데이터와 제어를 교환합니다. 높은 수준의 신뢰성을 요구하는 트랜잭션 작업을 조정합니다. Microsoft의 Azure 버스 서비스 개요 메시지는 다양한 앱과 서비스 간에 데이터를 이동하는 데 사용됩니다. 메시지는 메타데이터가 있는 데이터로 채워진 컨테이너입니다. JSON, XM..

통신을 위한 gRPC와 REST 클라이언트-서버 아키텍처를 비교하고 이들의 장단점을 비교합니다. 널리 사용되는 클라이언트-서버 아키텍처는 통신을 두 부분으로 나눕니다. 하나는 서버라고 하는 무거운 작업을 모두 차지하고 서비스를 제공하는 것이고, 다른 하나는 클라이언트라고 하는 서비스를 즐기는 것입니다. 일반적인 클라이언트-서버 통신에서 클라이언트는 리소스 또는 서비스를 요청하는 요청을 서버로 전송하고 서버는 해당 요청에 응답합니다. 클라이언트-서버 통신을 위해 클라이언트와 서버는 통신하는 프로토콜을 이해할 수 있는 라이브러리가 있어야 합니다. 프로토콜은 인터넷 통신 규칙의 언어 또는 집합입니다. 인터넷을 통해 데이터를 전송하기 위한 몇 가지 지침을 따르는 전송 메커니즘입니다. 클라이언트 통신의 두 번째로..

구글의 직원들은 ChatGPT와 경쟁하기 위해 "어프렌티스 바드"를 만들고 있습니다. 회사의 LaMDA 기술을 기반으로 구축된 챗봇은 여러 면에서 ChatGPT보다 더 나을 것으로 예상됩니다. AI 기반 ChatGPT은 의심할 여지 없이 지난 몇 주 동안 논의의 중심이었습니다. 소통하는 모든 사람들, 모든 소셜 미디어 게시물, 제가 스크롤하는 모든 트렌드 주제는 이 유행어 ChatGPT에 대해 이야기하고 있습니다. 사람들은 다양한 프롬프트를 공유하고, 그것의 장점에 대해 토론하고, 비판하고, 그 밖의 것들을 공유하고 있습니다. 어떻게 유일한 ChatGPT이자, 어떻게 기술 대기업들이 그것에 맞서 싸우기 위해 뭉쳤는지에 대한 화제에 대해 쓰지 않을 수 있을까요? 기술이 발전하고 있고 앞으로도 계속 발전할 ..

API 통합에 대해 배우고 더 자세히 알고 싶으십니까? 여기 API에서 API에 이르는 모든 것과 그 사이의 모든 부분을 보여주는 API 통합 사례가 있습니다. API 통합은 한 시스템이 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 사용하여 시스템에 안전하게 액세스하는 동안 다른 시스템과 데이터를 전송하거나 다른 시스템에서 데이터를 전송할 수 있는 코드입니다. 일부 API 통합은 통합의 한 쪽에만 API가 있을 수 있는 반면 다른 API는 두 개 이상을 사용할 수 있습니다. 개발자들은 다양한 이유로 API 통합을 구축하지만, 이러한 통합은 일반적으로 다음 두 가지 범주 중 하나로 분류됩니다: 이들은 내부 비즈니스 워크플로우를 자동화하기 위해 회사 내부에서 실행됩니다. 외부 데이터 공유를 위해 서로 다른 ..

오래된 시스템을 유용하고 효율적이며 유지 관리가 가능한 최신 소프트웨어로 전환하는 방법, 중요한 단계 및 모범 사례에 대한 이 가이드를 읽어 보십시오. 레거시 코드는 혼란스러운 작업이 될 수 있기 때문에 아무도 레거시 코드 작업을 좋아하지 않습니다. 기껏해야 시간이 많이 걸립니다. 하지만 우리는 지금 기존 코드를 그대로 유지하고 활용하는 데 따른 막대한 영향과 비용을 감수하고 살고 있습니까? 레거시 코드는 일반적으로 항상 기술 부채와 관련되어 있습니다. 즉, 빠른 릴리스와 최적의 출시 기간을 달성하는 비용입니다. 그러나 품질과 내구성이 뛰어난 코드를 제공하는 비용은 나중에 수정해야 합니다. Hitachi 컨설팅 조사에 따르면 레거시 시스템이 조직의 최소 90%의 효율성을 저해했습니다. 의심할 여지 없이 ..

브라우저 샌드박스가 무엇인지, 다양한 유형의 샌드박스의 이점과 중요성, 샌드박스 구현 방법에 대해 알아봅니다. 급변하는 비즈니스 환경에서 보안은 개발자와 테스터가 현대 웹 개발 주기에서 가장 큰 과제 중 하나입니다. 최신 웹 애플리케이션을 구축하고 배포하는 복잡성으로 인해 보안 취약성이 증가합니다. IBM과 Ponemon Institute의 데이터 침해 비용 보고서에 따르면 2021년 데이터 침해 비용은 386만 달러(2019년 평균 비용)에서 424만 달러로 증가했으며, 이는 이 보고서의 평균 비용 중 17년 만에 가장 높은 것입니다. 따라서 사용자 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 보장하기 위해 소프트웨어 개발 라이프사이클에서 사이버 보안이 점점 더 중요해지고 있습니다. 보안 취약점을 걱정하지 않고 ..

RESTful API 요구사항에 가장 적합한 프레임워크가 무엇인지 알고 계십니까? 인기 있는 프레임워크의 유용한 장단점을 확인하고 더 나은 API 제품을 구축하십시오. 많은 엔지니어링 문제와 마찬가지로 RESTful API를 구축하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 대부분의 경우, RESTful API를 구축할 때 엔지니어는 프레임워크를 사용하는 것을 선호합니다. API 프레임워크는 필요한 대부분의 구성 요소를 즉시 사용하여 API를 구축할 수 있는 훌륭한 플랫폼을 제공합니다. 본 게시물에서는 웹 API 구축을 위해 가장 많이 사용되는 10가지 REST API 프레임워크에 대해 알아보겠습니다. 이러한 프레임워크는 여러 언어와 다양한 수준의 복잡성 및 사용자 지정에 걸쳐 있습니다. 먼저, 어떤 프레임워크로 ..