쵸코쿠키의 연습장

이 게시물에서는 비즈니스 KPI에 부정적인 영향을 미치기 전에 문제를 사전에 해결하는 강력한 모니터링 작업을 설정하는 데 도움이 되는 주요 팁을 살펴봅니다. 최근 몇 년 동안, MLOps라는 용어는 종종 도구와 기술의 맥락에서 논의되는 AI 세계의 유행어가 되었습니다. 그러나 MLOps의 기술적 측면에 많은 관심이 있지만 종종 간과되는 것은 운영의 중요성입니다. 특히 생산 및 모니터링에서 기계 학습(ML)에 필요한 작업에 대한 논의가 부족한 경우가 많습니다. AI 성능에 대한 책임, 관련 이해 관계자에 대한 적시 경고, 문제 해결에 필요한 프로세스 설정과 같은 것들은 특정 도구 및 기술 스택에 대한 논의에서 종종 무시됩니다. ML 팀은 전통적으로 높은 테스트 점수를 얻기 위한 훈련 모델에 중점을 두고 연..

이 초보자 가이드를 통해 프로젝트에 적합한 프레임워크를 선택하는 방법에 대해 알아보십시오. 프로젝트 유형, 확장성 및 성능과 같은 요소를 고려합니다. 프레임워크는 현대 웹 개발의 기본적인 부분이 되었습니다. 개발자는 애플리케이션을 더 빨리 구축하고, 필요한 코드 양을 줄이며, 개발 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 그러나 사용 가능한 프레임워크가 너무 많기 때문에 프로젝트에 적합한 프레임워크를 선택하는 것이 어려울 수 있습니다. 이 기사에서는 프로젝트에 적합한 프레임워크를 선택하기 위한 초보자용 가이드를 제공하며, 고려해야 할 주요 요소와 검토해야 할 인기 있는 프레임워크에 대해 설명합니다. 프레임워크 선택 시 고려해야 할 요소 프로젝트의 프레임워크를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다. 다..

이 네 가지 ASP.NET 오픈 소스 프로젝트는 능력을 개발하고 현금을 창출할 수 있는 제품을 만들기 시작합니다. 웹 개발자라면, 오픈 소스 프로젝트는 실용적인 지식을 확장할 뿐만 아니라 고객을 위한 솔루션과 서비스를 구축하는 것을 도울 수 있습니다. 이 소프트웨어는 향후 프로젝트에 적용할 수 있는 기존 접근 방식, 패턴 및 소프트웨어 엔지니어링 기술을 구현할 수 있는 실제 기회를 제공합니다. 쉽게 확장할 수 있는 솔루션을 안전하게 만드는 것이 중요하기 때문에 ASP를 기반으로 하는 프로젝트를 고려할 것입니다. 혁신적인 클라우드 기반 웹 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다. 오픈 소스 프로젝트 ASP.NET 및 .NET 다양한 아키텍처와 코드 기술로 작업할 수 있는 네 가지 오픈 소스 프로젝트를..

독자들은 배경 정보를 포함하여 모바일 테스트 자동화 프레임워크를 선택할 때 발생할 수 있는 10가지의 실수에 대해 배울 것입니다. 모바일 개발은 테스트해야 할 과제가 될 수 있습니다. 버전 호환성, 입력 값 및 다른 환경과 같이 수동으로 테스트할 변수가 너무 많습니다. 일부 시나리오에서는 필요한 기능이 없거나 단순히 잘못되었을 수 있으며, GPS와 같은 장치 기능은 자동화된 테스트를 수행하기에 충분히 정확하지 않습니다. 또한 타사 서비스 및 통합 구성 요소는 지속적으로 변경될 수 있습니다. 자동화된 QA를 실현하고 프로젝트 전체를 방해하지 않는 데 도움이 되는 팁을 읽어보십시오. 모바일 테스트 자동화 프레임워크 모바일 테스트 자동화 프레임워크는 iOS 및/또는 Android 솔루션에 대한 자동 테스트를 ..

APIOps를 다른 X-Ops와 비교하고 APIOps 전환을 성공적으로 수행하기 위해 수행할 수 있는 작업을 설명합니다. DevOps라는 용어가 처음 도입된 이후로 새로운 'Ops' 관련 용어가 기술 트렌드만큼 빠르게 나타나는 것으로 보입니다. 예: - AIOPs: AI로 다양한 IT 프로세스를 개선하고 자동화합니다. - MLOps: 기계 학습을 개발, 배치 및 관리합니다. - FinOps: 클라우드 비용 최적화 및 관리. - DevSecOps: SDLC(소프트웨어 개발 라이프사이클)에 보안을 통합합니다. - GitOps: Git를 사용하여 인프라 및 애플리케이션(코드 및 구성)을 관리하고 배포합니다. 다음 Ops 관련 용어는 ChatGPT-Ops ;-)가 될 것이라고 확신합니다. 마지막으로, 최근 몇 ..

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..

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..

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..

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..

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..