쵸코쿠키의 연습장

스트리밍 데이터베이스는 더 나은 의사 결정을 내리고 기회를 식별하며 실시간 위협에 대응하는 데 도움이 될 수 있습니다. 스트리밍 데이터베이스는 대량의 실시간 스트리밍 데이터를 처리하도록 특별히 설계된 데이터베이스 유형입니다. 데이터를 처리하기 전에 일괄적으로 저장하는 기존 데이터베이스와 달리 스트리밍 데이터베이스는 데이터가 생성되는 즉시 데이터를 처리하므로 실시간 통찰력과 분석이 가능합니다. 데이터를 유지하지 않는 기존 스트림 처리 엔진과 달리 스트리밍 데이터베이스는 데이터를 저장하고 사용자 데이터 액세스 요청에 응답할 수 있습니다. 스트리밍 데이터베이스는 실시간 분석, 부정 행위 탐지, 네트워크 모니터링 및 사물인터넷(IoT)과 같은 대기 시간이 중요한 애플리케이션에 이상적이며 기술 스택을 단순화할 수..

데이터 현대화의 단계와 전략적 중요성을 이해함으로써 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 데이터는 모든 기업에게 매우 귀중한 리소스입니다. 그러나 데이터를 활용한 혁신의 속도는 조직마다 다릅니다. 광범위한 레거시 시스템을 보유한 조직은 혁신 속도를 늦추는 반면 클라우드 네이티브 시스템은 보다 간편한 구현을 통해 최신 분석 및 AI의 이점을 신속하게 활용합니다. 규모가 큰 현장 데이터 환경을 갖춘 기업은 데이터를 업그레이드하고 AI를 사용하여 비즈니스 장애물을 극복할 계획을 세울 수 있습니다. 그러나 현장에서 인공지능으로의 전환은 그들에게 위협적으로 보일 수 있습니다. 이 게시물은 조직이 데이터 현대화 전략을 명확하게 이해하여 향후 방향을 명확히 할 수 있도록 지원하기 위한 것입니다. 데이터 현대..

DevOps 문화를 채택하는 데 방해가 되는 요소를 이해하기 위한 주요 메트릭을 설명합니다. 디지털 기술이 산업을 변화시키면서 기업들은 경쟁 우위를 확보하기 위해 Agile 및 기타 관행을 채택하고 있습니다. DevOps는 우리가 알고 있는 소프트웨어 개발을 변화시킨 그러한 방법 중 하나입니다. 새로운 시대의 접근 방식을 통해 생산성을 가속화하고 개발 팀과 운영 팀 간의 협업을 개선할 수 있습니다. 그러나 DevOps를 채택함으로써 얻을 수 있는 가장 큰 이점은 출시 기간 단축입니다. 이를 통해 약 83%의 조직이 비즈니스 가치를 실현하고 고객 가치를 더 빠르게 제공할 수 있었습니다. 그러나 모든 데브옵스 이니셔티브가 성공적인 것은 아니라는 것이 잔혹한 현실입니다. DevOps 이니셔티브의 구현, 측정 ..

폴리필과 같은 구성요소 어댑터 패턴인 와시필은 빠르게 변화하는 표준 환경과 상호 운용 가능한 구성요소의 미래 사이의 격차를 해소하는 데 도움이 될 수 있습니다. 폴리필과 같은 구성요소 어댑터 패턴이지만 구성요소에 대해서는 와시필 방식을 검토하면 오늘날의 급변하는 표준 환경과 상호 운용 가능한 구성요소의 미래 사이의 격차를 해소하는 데 도움이 될 수 있습니다. 지금은 웹어셈블리 채택 곡선의 최첨단에 있는 놀라운 시기이지만, 위험이 없는 것은 아닙니다. 개발자가 웹어셈블리를 통해 모르도르로 이동하는 과정은 상당히 예측 가능한 패턴을 가지고 있습니다. 먼저, 우리는 와섬이 제국과의 전투에서 강력한 동맹이 될 수 있다는 것을 발견하고 연구를 시작합니다. 먼저 호스트와 게스트 간에 번호를 교환하는 방법을 알아냅니..

ARM 서버에 대해 이야기해 보겠습니다. 파격적으로 보일 수도 있지만, 현재 인텔과 AMD가 서버 하드웨어 시장을 장악하고 있기 때문에 고려해 볼 가치가 있습니다. ARM 서버와 같은 비정상적으로 보일 수 있는 주제에 대해 설명합니다. 대부분의 개발자에게 ARM은 Intel과 AMD가 지배하는 서버급 하드웨어 세계의 다크호스입니다. 그러나 실제로 ARM 서버는 10년 동안 사용되어 왔으며 낮은 유지보수 비용과 함께 향상된 성능 덕분에 점점 더 인기를 끌고 있습니다. 이러한 기능을 살펴보고 애플리케이션이 이 아키텍처로 마이그레이션할 때 어떤 이점을 얻을 수 있는지 살펴보겠습니다. ARM 아키텍처란? ARM(Advanced RISC Machine) 프로세서는 RISC 명령 집합 아키텍처(ISA)를 기반으로 ..

이 게시물에서는 스틱 세션의 배경, 사용 가능한 대안 및 Apache APPIX를 통해 구현하는 방법에 대해 설명하겠습니다. 세션 선호도라고도 하는 스틱 세션은 파사드 역할을 하는 라우팅 구성 요소가 항상 동일한 기본 업스트림 노드로 요청을 라우팅하는 메커니즘입니다. 이 게시물에서는 스틱 세션의 배경, 사용 가능한 대안 및 Apache APPIX를 통해 구현하는 방법에 대해 설명하겠습니다. 고정 세션이 필요한 이유 데이터베이스가 아닌 업스트림 노드에 상태를 저장했을 때 스틱 세션이 인기를 끌었습니다. 저는 단순화된 전자 상거래 상점의 예를 사용하여 더 자세히 설명하겠습니다. 소규모 전자 상거래 사이트의 기본 기반은 웹 애플리케이션과 데이터베이스로 구성될 수 있습니다. 비즈니스가 성공적이면 비즈니스가 성장..

ChatGPT 플러그인 개발자가 API 끝점을 노출, 보호, 관리 및 모니터링하는 데 API 게이트웨이가 어떤 도움이 되는지 알아보십시오. OpenAI는 최근 ChatGPT 내부에서 플러그인을 허용하는 새로운 버전의 ChatGPT를 출시했습니다. 이러한 플러그인은 챗봇에 직접 추가되어 API를 통해 타사 파트너의 광범위한 지식과 정보에 액세스할 수 있습니다. ChatGPT 플러그인은 기능을 확장하고 연구 여행 비용과 같은 최신 정보에 액세스하고 할인 정보를 확인하거나 항공편을 예약하고 음식을 주문하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 ChatGPT가 API 데이터를 지능적으로 호출할 수 있도록 자체 플러그인을 구축할 수도 있습니다. ChatGPT 사용자 지정 플러그인을 통해 데이터에 액세스하려면 Chat..

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 ..