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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 23일

노트 스레드

데이터 통합 환경 2026: 에이전트 AI 시대의 이벤트 스트리밍, API 및 배치

데이터 통합은 과거에는 백오피스 배관 작업으로 취급되었습니다. 어렵고 운영상 항상 중요했지만, 전략적으로 여겨지는 경우는 드물었습니다. 이제 상황이 바뀌었습니다. Data Integration Landscape 2026은 세 가지 통신 패러다임과 주요 공급업체 전반에 걸쳐 이러한 변화를 지도화합니다. 세계 최대 소프트웨어 기업들은 통합 계층을 소유하기 위해 막대한 비용을 지불했습니다. IBM은 Confluent를 110억 달러에 인수했고, Salesforce는 Informatica를 80억 달러에 인수했으며, Qlik은 Talend를 흡수했고, TIBCO는 Cloud Software Group에 통합되었으며, Fivetran은 dbt Labs와 합병했습니다. 통합 공급업체가 이러한 가격을 요구할 때, 통합 계층은 당연하게 여겨지는 인프라 조각이 아니라 전략적 자산이 되었습니다.이러한 압력은 오랫동안 쌓여왔습니다. 데이터 볼륨은 계속 폭발적으로 증가하고, 디지털화는 비즈니스의 더 많은 부분을 실시간 레일로 밀어내고 있으며, 신선한 데이터에 대한 수요는 수년간 증가해 왔습니다. AI는 가장 최근의, 그리고 가장 심각한 동인입니다. 모델과 자율 에이전트는 최신 상태이고, 거버넌스되며, 지속적으로 흐르는 데이터가 필요합니다. 야간 배치 작업과 어제의 상태를 반환하는 API는 순간적으로 의사 결정을 내리는 시스템을 지원할 수 없습니다. 오래된 데이터로 작업하는 에이전트는 크게 실패하지 않습니다. 자신감 있게 잘못된 일을 합니다. 이는 기업들이 10년 동안 씨름해 온 문제에 대한 판돈을 올렸습니다.
Data Integration Landscape 2026: Event Streaming, API, and Batch in the Era of Agentic AI dzone.com
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운영 환경에서 자체 호스팅 WAF 실행하기: SafeLine으로부터 얻은 실질적인 교훈

애플리케이션 앞에 WAF를 설치하는 이유는 무엇인가?웹 애플리케이션 방화벽은 종종 보안 기능 목록으로 소개됩니다: SQL 인젝션 보호, 크로스 사이트 스크립팅 탐지, 봇 완화, 속도 제한 및 액세스 제어.이러한 기능들은 중요하지만, 운영상의 문제의 일부일 뿐입니다. 더 어려운 질문들은 보통 배포 후에 나타납니다.
Running a Self-Hosted WAF in Production: Practical Lessons From SafeLine dzone.com
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Claude 코드 슈퍼파워: 한계와 컨텍스트 기억상실을 끝내는 5가지 툴 스택

Claude Code는 많은 사람들이 소프트웨어를 작성하는 방식을 변화시켰습니다. 터미널에 입력하고 변경을 요청하면, 도구가 파일을 읽고, 코드를 편집하고, 명령을 실행하고, 결과를 보고합니다. 많은 일상적인 작업에서 빠르고 유용하게 느껴집니다.하지만 두 가지 문제가 계속해서 나타납니다. 첫째, 사용량 제한에 도달합니다. 긴 코딩 세션이 작업 중간에 중단될 수 있습니다. 기다리거나, 계정을 전환하거나, 흐름을 깨야 합니다. 둘째, 모든 새 세션은 빈 상태로 시작됩니다. 도구는 어제 수정한 버그, 선호하는 라이브러리 버전, 신경 쓰는 스타일 규칙을 기억하지 못합니다. 하루의 첫 부분을 같은 프로젝트를 다시 설명하는 데 보냅니다.
Claude Code Superpowers: The 5-Tool Stack That Ends Limits and Context Amnesia dzone.com
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두 개의 엔진, 하나의 쿼리: Neo4j 안의 DuckDB

최근 데이터베이스 세계를 따라왔다면, 예상치 못한 곳에서 DuckDB가 등장하는 것을 보셨을 것입니다. 더 흥미로운 예 중 하나는 pg_duckdb로, DuckDB를 Postgres 프로세스에 직접 임베딩하는 Postgres 확장 기능으로, 분석 쿼리가 데이터베이스를 벗어나지 않고 DuckDB의 엔진을 통해 실행되도록 합니다. 데이터는 그대로 두고 더 빠른 분석 엔진을 가져오는 영리한 아이디어입니다.그것이 우리에게 궁금증을 자아냈습니다: Neo4j로도 비슷한 것을 할 수 있을까?
Two Engines, One Query: DuckDB Inside Neo4j dzone.com
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iOS의 PWA, 파트 1: 아이폰의 PWA는 보이는 것보다 오래되었습니다.

이 글은 iOS에서 웹 앱이 작동하는 방식에 대한 8개의 기사 중 첫 번째이며, 나머지 기사보다 코드가 적습니다. 여기서는 모든 PWA를 iPhone에 배포하는 사람들이 결국 함께 살아가게 되는 기묘한 점들이 어디에서 오는지 살펴봅니다.2026년에 구축된 거의 모든 PWA의 매니페스트 링크 옆에서 apple-mobile-web-app-capable 메타 태그를 가장 흔하게 찾을 수 있습니다. Safari의 오래된 참조에는 "iOS 2.1 이상에서 사용 가능"이라고 명확하게 나와 있습니다. 2.1 버전은 2008년 9월 12일에 출시되었으며, 이때 App Store는 이미 두 달 동안 운영되고 있었습니다. 따라서 iPhone에서 전체 화면 웹 앱은 Apple이 네이티브 SDK로 전환한 후에 등장했으며, 이야기는 보통 그 반대로 전해집니다. iPhone에서의 PWA 동작은 이와 같은 작은 세부 사항들로 가득 차 있습니다. 홈 화면의 아이콘 뒤에는 웹 페이지를 프로그램으로 만들려는 25년간의 시도가 있으며, 그 과정에서 내려진 많은 결정들이 여전히 여러분의 코드에 남아 있습니다.
PWA on iOS, Part 1: PWAs on the iPhone Are Older Than They Look dzone.com
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Genkit Go vs ADK Go 2.0: 보일러플레이트와 저수준 제어에 대한 실질적인 고찰

Genkit와 ADK(Agent Development Kit)는 모두 Google의 지원을 받는 Gen AI 프레임워크이며, Go SDK를 최우선으로 지원합니다. 그리고 저는 계속해서 같은 질문을 받습니다. 실제로 코드를 작성할 때 무엇이 다른가요?이것은 "어느 것이 더 나은가"에 대한 글이 아닙니다. 그들은 다른 문제를 겨냥합니다. ADK는 에이전트 오케스트레이션 프레임워크(에이전트, 세션, 멀티 에이전트 전송, 그리고 2.0부터는 그래프 기반 워크플로우 엔진)인 반면, Genkit는 GenAI 애플리케이션 프레임워크(모델 호출, 플로우, 구조화된 출력, 미들웨어)입니다. 하지만 그들은 모든 Go 개발자가 수행하는 일상적인 작업(모델 호출, 타입화된 출력 얻기, 스트리밍, 도구 추가, 요청 가로채기)에서 겹치며, 이러한 작업에서 개발자 경험은 크게 달라집니다.
Genkit Go vs ADK Go 2.0: A Hands-On Look at Boilerplate and Low-Level Control dzone.com
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OwlVigil, 기업용 AI를 위한 Go SDK를 오픈소스로 공개

OwlVigil 출시 이후, 저는 핵심 목표에 대해 숙고해 왔습니다. 바로 개발자들을 위해 그 기능을 완전히 개방하고, AI 관리 기능의 원활한 통합을 가능하게 하며, 이러한 기능들을 기반으로 한 혁신적인 제품 생성을 촉진하는 것입니다.우리는 다양한 프로그래밍 언어를 위한 포괄적인 API 및 SDK 세트를 개발하여 OwlVigil의 핵심 기능 대부분을 사용할 수 있도록 했습니다. 개발자들은 SDK를 통해 이러한 기능의 일부를 사용하거나, API를 기반으로 포괄적인 AI 게이트웨이 및 관리 플랫폼을 구축할 수 있습니다.
OwlVigil Open-Sources Its Go SDK for Enterprise AI dzone.com
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코틀린으로 자바 및 스프링 애플리케이션 테스트하기: 채택에 대한 낮은 위험

Kotlin을 도입하려 하거나 도입하기로 결정한 팀들은 종종 Java 서비스를 Kotlin 서비스로 하나씩 마이크로서비스 단위로 교체하는 일련의 재작성으로 마이그레이션을 계획합니다. 실제로는 그러한 계획은 실제 코드가 나오기 전에 중단되는 경향이 있습니다.Kotlin은 그러한 종류의 약속을 요구하지 않기 때문에 JVM 생태계에서 Kotlin의 역할이 확장되고 있습니다. Netflix, Adobe, DoorDash와 같은 회사들은 전체 재작성을 통하지 않고 기존 JVM 시스템과 함께 점진적으로 Kotlin을 채택했습니다. 가장 위험 부담이 적은 시작점은 테스트입니다. 테스트는 프로덕션에서 실행되는 어떤 것도 건드리지 않고도 null-safety, data class, 그리고 표현력 있는 lambda를 포함한 Kotlin의 언어적 이점을 제공합니다.
Testing Java and Spring Applications With Kotlin: Low-Risk to Adoption dzone.com
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Java 가상 스레드 부하 시: 세 가지 프로덕션 제한

가상 스레드를 사용하면 많은 요청이 동시에 대기하는 동안에도 일반적인 차단 코드를 유지할 수 있습니다. 그러나 부하가 걸리면 세 가지 중요한 질문이 부각됩니다.얼마나 많은 작업을 허용할 것인가? 저렴한 스레드도 비싼 큐를 만들 수 있습니다. 잠금 안에 무엇을 넣어야 하는가? 잠든 잠금 보유자는 여전히 다른 모든 사람을 기다리게 합니다. 누가 버려진 작업을 중지시키는가? 호출자의 타임아웃은 해당 작업을 취소하지 않습니다.아래 예제는 별도의 이전 및 이후 프로그램으로 이러한 질문을 분리합니다. 각 프로그램은 완전합니다. 코드 블록을 표시된 파일 이름 아래에 저장하고 인수가 없는 동반 명령을 실행하십시오. JDK 25만 있으면 됩니다. 소스 파일의 간결한 구문을 사용하므로 클래스 선언, 빌드 도구, 외부 라이브러리 또는 미리 보기 플래그가 필요하지 않습니다.
Java Virtual Threads Under Load: Three Production Limits dzone.com
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트랜잭션은 어디에서 끝나야 하는가? 분산 Java 시스템에서 일관성 경계를 설계하기

마이크로서비스는 트랜잭션을 제거하지 않습니다. 대신 아키텍트에게 트랜잭션이 어디에서 끝나야 하는지 결정하도록 강요합니다.그 결정은 생각보다 어렵습니다. 한때 단일 데이터베이스 트랜잭션 내에서 처리되었던 비즈니스 작업이 분해 후 여러 서비스에 걸쳐 있을 수 있습니다. 주문은 재고, 결제, 가격 책정, 고객 한도, 감사 기록 및 알림을 포함할 수 있습니다. 아키텍처는 이러한 책임을 명확하게 분할할 수 있지만, 비즈니스는 여전히 하나의 작업, 즉 주문을 배치하는 것으로 인식합니다.
Where Should a Transaction End? Designing Consistency Boundaries in Distributed Java Systems dzone.com
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규제 보고를 위한 엔지니어링 감사 준비 데이터 파이프라인

규제 기관이 "이 숫자가 정확히 어떻게 계산되었는지 설명해 주시겠습니까?"라고 물었을 때, 상대방이 "다시 연락드리겠습니다."라고 말해야 하는 통화에서 발생하는 특정한 종류의 침묵이 있습니다. 저는 그런 통화에 참여해 본 적이 있습니다. 즐거운 상황이 아니며, 보통은 누군가 잘못했기 때문이 아닙니다. 그 이유는 그 숫자를 산출한 파이프라인이 애초에 그 질문에 답하도록 설계되지 않았기 때문입니다.유동성 보고서, 자본 계산 또는 더 특수한 것 등 규제 보고는 대부분의 데이터 엔지니어링 작업과 비교할 때 이상한 속성을 가지고 있습니다. 팀 외부의 누구도 그 뒤에 있는 대시보드가 어떻게 보이는지에 대해 실제로 신경 쓰지 않습니다. 그들이 신경 쓰는 것은 몇 달 또는 몇 년 후에 모든 수치가 어디에서 왔는지, 누가 그것을 다루었는지, 그리고 두 보고 기간 사이에 왜 변경되었는지를 정확하게 증명할 수 있는지 여부입니다. 이것은 "보고서를 빠르게 실행되도록 하라"는 것과는 근본적으로 다른 설계 목표이며, 솔직히 말해서 많은 파이프라인이 처음에는 속도와 편의성을 위해 구축되고, 나중에 감사 가능성이 사후 고려 사항으로 추가됩니다. 그것은 드러납니다.
Engineering Audit-Ready Data Pipelines for Regulatory Reporting dzone.com
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AI 에이전트가 프로덕션에 투입되기 전에 필요한 5가지 ID 패턴

아무도 인정하고 싶어 하지 않지만, 더 자주 일어나는 시나리오가 있습니다.팀에서 내부 에이전트를 프로덕션에 배포합니다. 깔끔한 작은 기능입니다. 티켓을 읽고, 몇 개의 내부 API를 호출하고, Slack 알림을 보내고, 티켓을 해결됨으로 표시합니다. 에이전트를 배포한 엔지니어는 무언가를 빨리 출시하기 위해 에이전트에게 자신의 API 토큰 사본을 제공했습니다. 이 토큰은 시니어 엔지니어의 권한을 가지고 있으며, 이는 거의 모든 것을 할 수 있다는 것을 의미합니다.
5 Identity Patterns Your AI Agents Need Before They Touch Production dzone.com
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제약 조건이 있는 AI 지원 설계에 대한 참조 아키텍처

경계 생성: 결정론적 엔진이 유효성을 보장하는 공간 내에서 AI가 선택하도록 합니다.AI를 디자인 툴링에 통합하려는 대부분의 시도는 생성 후 수정 흐름을 채택합니다. 모델이 아티팩트를 생성하고, 후속 단계에서 이를 유효한 것으로 수정하려고 시도합니다. 제조되거나 조정되어야 하는 모든 것에 대해 이는 역행적입니다.
A Reference Architecture for Constrained AI-Assisted Design dzone.com
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GenAI 보안 게이트웨이: 엔드-투-엔드 아키텍처

LLM은 강력한 애플리케이션 구성 요소이지만, 신뢰할 수 없는 사용자나 검증되지 않은 문서에 직접 노출되어서는 안 됩니다. 요청에는 지시 재정의, 숨겨진 비밀, 또는 검색된 콘텐츠가 시스템 프롬프트처럼 작동하도록 하려는 시도가 포함될 수 있습니다.GenAI Security Gateway는 해당 경계를 제공합니다. 입력값을 정규화하고, 보완적인 탐지기를 실행하며, 제한된 위험 점수를 계산하고, 검색된 문서를 보호하며, 클라이언트에 도달하기 전에 응답을 정화합니다.
GenAI Security Gateway: An End-to-End Architecture dzone.com
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하나의 데이터베이스, 두 개의 모델: MySQL JSON Duality Views를 활용한 AI 친화적인 Java 애플리케이션 구축

MySQL은 이제 애플리케이션에 고객 및 라인 아이템을 포함한 주문과 같은 완전한 JSON 문서를 제공할 수 있으며, 데이터는 일반 관계형 테이블에 그대로 유지됩니다. 심지어 문서를 다시 보내면 MySQL이 올바른 행을 업데이트할 수도 있습니다. 저는 그 기능이 어디까지 적용되는지 확인하기 위해 작은 Java 앱을 만들었습니다. 읽기는 훨씬 간단해졌습니다. 쓰기도 가능하지만, 사용하기 전에 알아야 할 몇 가지 주의할 점이 있습니다. 네 개의 테이블, 하나의 화면작은 온라인 쇼핑몰의 지원 화면을 상상해 보세요. 고객이 전화를 걸면 상담원은 주문의 고객, 상품, 가격 및 상태를 한 곳에서 확인해야 합니다.
One Database, Two Models: Building AI-Friendly Java Applications With MySQL JSON Duality Views dzone.com
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Go에서 mamori를 사용하여 Pod 재시작 없이 Kubernetes Secrets 및 ConfigMaps를 핫 리로드하기

Kubernetes에서 Go 서비스를 실행한다면, 그 의식을 알 것입니다. Secret 또는 ConfigMap을 업데이트한 후 다음 중 하나를 수행합니다.kubectl rollout restart deployment/my-app 를 실행하고 중단을 감수합니다. Secret이 변경될 때 Reloader를 설치하여 Pod를 다시 시작하도록 합니다. Secret을 볼륨으로 마운트하고 앱이 파일을 다시 읽기를 바라며 손가락을 교차합니다 (스포일러: 대부분의 앱은 부팅 시 한 번만 읽습니다).세 가지 모두 동일한 결함을 공유합니다. 구성 변경을 "감지"하는 방식은 프로세스를 버리고 새 프로세스를 시작하는 것입니다. 회전하는 데이터베이스 비밀번호의 경우, 이는 모든 인플라이트 요청, 콜드 연결 풀, 지연 시간 급증을 삭제하는 것을 의미합니다. 이 모든 것이 하나의 문자열을 변경하기 위해서입니다.
Hot-Reloading Kubernetes Secrets and ConfigMaps in Go With mamori (No Pod Restarts) dzone.com
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GCP 비밀 매니저, 라이브 리로딩 입 마모리와 함께

Google Cloud Secret Manager는 깔끔하고 확고한 모델을 가지고 있습니다. 비밀은 컨테이너이며, 그 안에는 불변의 번호가 매겨진 버전들이 존재합니다. 버전은 절대 수정하지 않고, 새로운 버전(1, 2, 3, …)을 추가한 후 준비가 되면 트래픽을 해당 버전으로 이동시킵니다. 이는 보통 최신 별칭(alias)을 해석하거나 이전 버전을 비활성화함으로써 이루어집니다.이는 정말 좋은 설계입니다. 하지만 대부분의 Go 서비스가 비밀을 사용하는 방식과 충돌합니다. Go 서비스는 시작 시 AccessSecretVersion("latest")을 정확히 한 번 호출하고 결과를 캐싱합니다. 그 순간부터 프로세스는 부팅 시점에 "latest"가 의미했던 것에 고정됩니다. 버전 4를 추가하고 버전 3을 비활성화해도, 서비스는 재시작될 때까지 행복하게 버전 3을 계속 사용합니다. 최선의 경우 이는 예약된 재배포이며, 최악의 경우 비활성화된 버전이 더 이상 해석되지 않을 때 발생하는 장애입니다.
GCP Secret Manager, Live-Reloaded in Go With mamori dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 어제

기업에게는 왜 코틀린 또는 자바인가가 잘못된 질문인 이유

하나 이상의 아키텍처 리뷰를 거쳤다면, 아마도 아무런 진전 없이 길게 이어지는 Kotlin 대 Java 논쟁을 경험했을 것입니다. 팀은 Kotlin의 간결한 문법과 Java의 성숙도를 비교하며 몇 주를 보내고, 개발자 선호도에 대한 설문 조사를 실시하며, 누구도 완전히 신뢰하지 않는 의사 결정 매트릭스를 만듭니다. 그러고 나서 회의는 끝나고, 아무도 실제로 해결하려 했던 문제가 무엇인지 합의하지 못했기 때문에 아무것도 변하지 않습니다.Kotlin과 Java와 같은 인프라 도구 간의 선택은 투자 결정이며, 모든 투자 결정과 마찬가지로 이에 대한 명확한 근거가 필요합니다. 시장 출시 시간, 운영 위험, 인재 경제성, 크로스 플랫폼 일관성이라는 네 가지 비즈니스 압력이 논의를 주도해야 합니다.
Why Kotlin or Java Is the Wrong Question For Enterprises dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 16일

Gemini Enterprise Agent Platform에서 AI 에이전트 및 모델 모니터링 실습하기

모델 또는 에이전트의 배포는 첫 번째 단계일 뿐입니다. 요청 처리가 시작되면 모델이 얼마나 자주 호출되는지, 요청 처리 시간은 얼마나 걸리는지, 토큰이 얼마나 사용되는지, 오류가 발생하는지 등을 추적할 방법이 필요합니다. 에이전트의 경우 각 단계에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알고 싶기도 합니다.Gemini Enterprise Agent Platform은 이러한 가시성을 확보하기 위한 다양한 방법을 제공합니다. Cloud Monitoring은 모델 및 에이전트와 관련된 운영 메트릭을 담당하고, Cloud Logging은 실행 세부 정보 및 오류를 탐색할 수 있도록 하며, Cloud Trace는 에이전트 실행에 대한 추가 인사이트를 얻는 데 도움이 될 것입니다.
Getting Hands-On With Monitoring AI Agents and Models in Gemini Enterprise Agent Platform dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 16일

클라우드 API 및 마이크로서비스를 위한 양자 후 TLS

모든 TLS 종료가 별도의 마이그레이션 경계인 이유클라우드 애플리케이션은 드물게 하나의 TLS 연결만 가집니다. 단일 API 요청은 CDN, 웹 애플리케이션 방화벽, API 게이트웨이, 로드 밸런서, 서비스 메시 프록시, 애플리케이션 런타임, 관리형 클라우드 엔드포인트에서 복호화 및 재암호화될 수 있습니다. 각 종료 지점은 새로운 세션을 협상합니다. 공개 엣지만 업그레이드하면 모든 다운스트림 홉이 클래식 키 교환으로 보호될 수 있습니다.이러한 아키텍처적 사실은 팀이 양자 후 TLS에 접근하는 방식을 바꿉니다. 마이그레이션의 올바른 단위는 호스트 이름, 서비스, 클러스터 또는 애플리케이션이 아닙니다. 그것은 소유자, 정책, 협상된 그룹 및 런타임 증거를 포함하여 두 개의 인접한 종료 지점 간의 방향성 TLS 링크입니다.
Post-Quantum TLS for Cloud APIs and Microservices dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 16일

Apache Flink를 이용한 복잡 이벤트 처리 (CEP): 무엇이며 언제 (사용하지 말아야) 하는가

https://dzone.com/articles/apache-flink-1아파치 플링크를 다루는 대부분의 팀은 스트림 처리, 즉 이벤트를 필터링하고, 값을 집계하고, 레코드를 강화하고, 스트림을 조인하는 것에 대해 생각합니다. 이는 실시간 데이터 문제의 대다수를 다룹니다. 하지만 스트림 처리가 제대로 처리하지 못하는 특정 유형의 문제가 있습니다. 바로 시간 경과에 따른 의미 있는 이벤트 시퀀스를 감지하는 것입니다. 이 특정 일련의 사건들이 이 순서대로, 이 시간 창 내에서 발생했는가? 복잡 이벤트 처리(CEP)는 정확히 이를 위해 설계된 도구이며, 스트림 처리와 근본적으로 다르게 작동합니다.CEP는 아파치 플링크의 내장 기능으로, 오픈 소스로 제공되며 이전의 독점 플랫폼으로는 도달할 수 없었던 규모로 배포할 수 있습니다. 하지만 여전히 과소평가되고 오해받고 있습니다. 이 글은 CEP가 무엇인지, 언제 사용해야 하는지, 플링크가 어떻게 구현하는지, 그리고 동반 글에서 심층적으로 다루는 에이전트 AI를 포함한 현대 데이터 아키텍처에서 CEP가 어떻게 자리매김하는지에 대한 실용적인 가이드입니다.
Complex Event Processing (CEP) With Apache Flink: What It Is and When (Not) to Use It dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 16일

분산 시스템에서 부분 장애를 격리하는 방법

분산 시스템은 단일 단위로 실패하는 경우가 드뭅니다. 더 흔하게는, 하나의 종속성이 느려지거나, 하나의 샤드가 사용 불가능해지거나, 하나의 리전이 용량을 잃거나, 하나의 풀이 포화되는 반면 인접한 구성 요소는 정상 상태를 유지합니다. 엔지니어링 과제는 단순히 가용성이 아닙니다. 그것은 국소적인 결함이 시스템 전체의 이벤트가 되는 것을 방지하는 것입니다.Google의 SRE 지침은 용량 손실이 생존한 용량으로 부하를 이동시켜 추가 구성 요소가 실패할 때까지 이어지는 양성 피드백으로 캐스케이딩 실패를 설명합니다. 복원력 설계는 그 루프를 조기에, 저렴하게, 그리고 다른 곳의 유용한 작업을 보존할 수 있을 만큼 충분히 좁은 경계에서 끊어야 합니다.
How to Contain Partial Failures in Distributed Systems dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 16일

장기 실행 작업을 위한 AI 설계: 더 많은 컨텍스트를 넘어선 고찰

모델 역량은 그 방향으로 빠르게 나아가고 있습니다. 2026년 2월-3월호 Frontier Risk Report에서 METR은 최첨단 모델이 성공적으로 완료할 확률이 50%로 떨어지기 전까지 소프트웨어 작업에 걸릴 수 있는 시간을 추정했습니다. Claude Opus 4.6은 더 깔끔한 작업에서는 약 17.8시간을 기록했지만, 변화하는 환경, 제약된 자원, 비싼 피드백 또는 쉽게 되돌릴 수 없는 실수를 포함하는 더 지저분한 작업에서는 6.4시간에 불과했습니다.이러한 차이는 작업 길이만으로는 주요 과제가 아님을 시사합니다. 장기적인 작업은 또한 시스템이 진행 상황을 보존하고, 조건이 변경될 때 적응하며, 이전 가정이 더 이상 유효하지 않을 때 복구해야 합니다.
Designing AI for Long-Running Tasks: Looking Beyond More Context dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 16일

컷오버 주말 없이 900GB 이상의 Prometheus 이전

제가 담당했던 Prometheus는 시계열 데이터가 900GB를 넘어섰고, 그 크기에서는 필연적으로 발생하는 모든 문제점을 안고 있었습니다.쿼리는 한 시간으로 범위를 좁히지 않으면 타임아웃되었고, 팀들이 "디버깅용"으로 레이블을 추가했다가 때로는 제거하는 것을 잊어버리면서 카디널리티는 계속 증가했습니다. 게다가, 만약을 대비해 메트릭 데이터의 일부를 외부 SaaS 공급업체로 복사하여 전송하고 있었는데, 이 비용은 분기마다 증가했습니다. 그리고 이 모든 것을 지원하는 플릿은 지연 시간에 민감한 트레이딩 서비스를 운영하고 있었기 때문에, 모니터링 자체도 잘못된 순간에 추가 CPU 코어를 소모하는 것이 허용되지 않았습니다.
Moving 900+ GB of Prometheus Without a Cutover Weekend dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 16일

모델 정확도를 실제로 향상시키는 피처 엔지니어링 기법

지도 학습 프로젝트에서 대부분의 성과는 알고리즘을 변경하는 것에서 나오지 않습니다. 알고리즘에 무엇을 입력하느냐에서 나옵니다. 피처 엔지니어링은 원시 데이터를 모델이 패턴을 더 쉽게 학습할 수 있는 표현으로 변환하는 과정입니다. 잘 수행되면, 하이퍼파라미터 튜닝이나 더 복잡한 모델을 시도하는 것보다 정확도 격차를 더 많이 줄여줍니다.이 글은 실제 프로젝트에서 꾸준히 성과를 높이는 피처 엔지니어링 기법들을 다루며, 작동하는 파이썬 코드(pandas + scikit-learn)와 성과가 실제로 어디에서 나오는지 시각적으로 보여줍니다.
Feature Engineering Techniques That Actually Improve Model Accuracy dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 16일

노드 및 용량 스필오버: 쿠버네티스가 공간이 부족할 때 발생하는 일

"Pending 상태에 갇힌 파드는 쿠버네티스에서 가장 오해의 소지가 있는 상태 중 하나입니다. 아무것도 잘못된 것처럼 보이지 않습니다. 오류 배너도 없고, 당신에게 소리치는 빨간 글씨도 없습니다. 스케줄러는 단순히 파드를 위한 자리를 찾는 것을 포기하고 세상이 바뀌기를 기다리고 있을 뿐입니다.저는 이 상태를 인정하고 싶지 않을 만큼 여러 번 바라보았습니다. 보통 가장 좋지 않은 시간에, 보통 채팅창에서 누군가가 왜 트래픽이 통과하지 않는지 묻고 있을 때 말입니다. 한 번은 11분 정도 걸렸는데, 그 클러스터는 내내 거의 40%의 CPU가 비어 있었습니다. "어딘가에 용량이 있다"와 "이 파드가 실제로 스케줄링되었다" 사이의 이 간극이 이 글의 진짜 주제입니다."
Node and Capacity Spillover: What Happens When Kubernetes Runs Out of Room dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 15일

사용자가 먼저 발견하기 전에 쿼리 회귀를 잡아내세요

모든 데이터베이스 관리자는 한 번쯤 이런 경험을 했을 것입니다. 잘 실행되던 쿼리가 갑자기 문제를 일으키기 시작합니다. 대시보드에는 오류, 실패 또는 경고가 나타나지 않고, 유일하게 눈에 띄는 징후는 오늘 애플리케이션이 느리게 실행되고 있다는 사용자들의 불평입니다. 이제 DBA는 문제의 원인이 되는 수많은 쿼리 중 어떤 것인지 파악해야 합니다.여기서 가장 좋은 해결책은 Query Store 도구입니다. 2016년 구현 이후, 이 특별한 기능은 SQL 쿼리 텍스트, 실행 계획 및 통계에 대한 데이터를 저장해 왔습니다. 또한, 플랜 캐시와 달리 서버 재시작 후에도 이 정보를 유지합니다. 그러나 문제는 이 데이터를 사용자 친화적인 형식으로 가져오는 것입니다.
Catching Query Regressions Before Your Users Do dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 15일

프로덕션 환경에서 Laravel 성능 문제를 해결하는 9가지 실용적인 방법

Laravel 애플리케이션은 개발자 노트북에서는 즉각적으로 느껴질 수 있지만, 몇 달 후 프로덕션 환경에서는 고통스러울 정도로 느려질 수 있습니다. 프레임워크 자체가 문제인 경우는 드뭅니다. 더 흔한 문제는 데이터베이스가 커졌거나, 루프 안에서 관계가 로드되고 있거나, 예상보다 훨씬 많은 행을 가져오는 보고서가 있거나, 서드파티 API가 조용히 요청의 중요 경로의 일부가 된 경우입니다.프로덕션에서 Laravel 성능 문제를 해결하는 방법을 배우려고 한다면, Redis, Octane 또는 더 큰 서버로 시작하려는 충동을 참으십시오. 먼저, 요청이 해서는 안 되는 작업을 찾으십시오. 낭비되는 작업을 제거하는 것이 일반적으로 인프라를 추가하는 것보다 더 크고 안전한 개선을 가져옵니다.
9 Practical Ways to Fix Laravel Performance Issues in Production dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 15일

AI 도입의 다섯 단계: 소프트웨어 팀을 위한 실용적인 성숙도 모델

지난 1년 동안 저는 충분한 리더십 대화에 참여하면서 하나의 패턴을 발견했습니다. 한 CTO는 자신의 조직이 "AI를 채택했다"고 말하는데, 그 이유는 대부분의 엔지니어링 팀이 이제 Copilot 또는 ChatGPT에 접근할 수 있고, 모두가 프롬프트에 대한 점심 학습 세션에 참여했기 때문입니다. 몇 달 후, 흥분은 보통 더 조용한 것으로 가라앉습니다. 매일 AI를 사용하는 소수의 엔지니어, 샌드박스를 벗어나지 못한 한두 개의 파일럿, 그리고 운영상 실제로 무엇이 바뀌었는지에 대한 명확한 답이 없습니다.문제는 이러한 도구가 작동하지 않는다는 것이 아닙니다. 채택이 잘못된 것으로 측정되고 있다는 것입니다. 얼마나 많은 사람들이 AI 챗봇에 접근할 수 있는지 세는 것은 AI가 업무 수행 방식에 얼마나 깊이 통합되었는지에 대해 거의 아무것도 알려주지 않습니다. AI가 하나의 통합된 프로덕션 워크플로우를 안정적으로 실행하는 10명의 팀은, 모든 사람이 가끔 챗봇에 텍스트를 붙여넣는 100명의 회사보다 arguably 더 앞서 나간 것입니다.
The Five Stages of AI Adoption: A Practical Maturity Model for Software Teams dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 15일

이벤트에서 대시보드가 얼마나 많은 신호 차분 프라이버시를 가져가는가

누군가가 이벤트 스토어 앞에 차등 개인 정보 보호 계층을 적용하고 그 위에 대시보드를 그대로 둡니다. 쿼리는 계속 반환되고, 합계는 합계처럼 보이며, 티켓은 닫힙니다. 팀원 중 누구도 최소값을 계산하지 않았습니다.모든 개인 집계는 노이즈를 포함하며, 노이즈는 레이블이 없습니다. 월요일 아침에 누군가가 세그먼트가 이동했는지 여부를 결정하기 전에 읽는 셀에 노이즈가 존재하며, 눈으로 보기에는 작은 실제 변화처럼 보입니다. 제가 하는 광고 계정 작업에서 집계 및 개인 보고로의 전환은 아키텍처가 아닌 규제에서 비롯되므로 논쟁은 실제로 발생하지 않으며 패턴은 항상 동일합니다. 입실론은 회의에서 협상되고, 이를 탐지 한계로 바꾸는 산술은 어떤 문서에도 포함되지 않습니다.
How Much Signal Differential Privacy Takes From Your Dashboards, in Events dzone.com
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하나만 고를 필요는 없습니다: 엔터프라이즈 데이터 새로고침을 위한 하이브리드 접근 방식

데이터 엔지니어라면 기업 데이터 새로고침을 위해 두 가지 접근 방식 중 하나를 결정해야 하는 상황에 직면했을 가능성이 높습니다. 한 가지 접근 방식은 속도에 더 중점을 두고 컴퓨팅은 덜 중시하는 반면, 다른 접근 방식은 안정성과 데이터 정확성에 더 중점을 둡니다. 일반적으로 데이터 새로고침에 대해 이야기할 때 떠오르는 두 가지 옵션은 증분 로드와 전체 로드이며, 어떤 것을 선택해야 할지에 대한 질문이 제기됩니다.제 생각에는 반드시 한 가지 접근 방식을 다른 접근 방식보다 선택해야 하는 선택은 아닙니다. 두 가지 접근 방식 모두 장단점이 있으며, 한 가지 접근 방식에 의존하기보다는 두 가지를 결합하여 가장 적합한 곳에 각각 사용할 수 있다고 생각합니다.
You Don't Have to Pick One: A Hybrid Approach to Enterprise Data Refresh dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 15일

Playwright TypeScript에서 API 테스트를 위한 전역 설정

테스트 스위트 실행 전에 API를 통해 더미 레코드를 추가하는 것과 같은 사전 테스트 데이터를 생성해야 하는 경우, Playwright의 Global Setup을 사용하는 것은 깔끔하고 유지보수 가능하며 확장 가능한 접근 방식입니다. 이는 필요한 모든 데이터가 미리 준비되도록 하여 테스트 실행을 구조화되고 안정적으로 유지합니다.Global Setup이란 무엇인가요?Playwright의 Global Setup은 전체 테스트 스위트 실행이 시작되기 전에 한 번 실행됩니다. 일반적으로 테스트 데이터 생성, 데이터베이스 시딩, 인증 토큰 생성, 테스트 환경 준비 또는 오래된 데이터 정리와 같은 활동에 사용됩니다. 실행 시작 시 한 번만 실행되므로 스위트 전반에 걸쳐 효율적이고 일관된 테스트 초기화를 보장하는 데 도움이 됩니다.
Global Setup in Playwright TypeScript for API Testing dzone.com
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AI 시대의 사이버 보안, 제2부: 시스템 컨텍스트, 거버넌스 및 에이전트 ID 구축

이 시리즈의 1부에서는 AI가 취약점 공개와 악용 사이의 간극을 몇 달에서 몇 시간으로 압축한 이유를 설명하고, 모든 취약점이 거치는 수명 주기를 제시했으며, Project Glasswing, OpenAI Daybreak, Project Lightwell, Big Sleep, CodeMender를 해당 수명 주기에 매핑했습니다. 요약하자면, 발견은 빨라졌습니다. 무엇이 중요한지 결정하고, 안전하게 수정하며, 작업을 수행하는 자동화를 관리하는 것은 따라잡지 못했습니다.이 두 번째 부분은 나머지 절반, 즉 대부분의 공급업체 발표에서 빠뜨리는 부분을 다룹니다.
AI-Era Cybersecurity, Part 2: Building the System Context, Governance and Agent Identity dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 15일

메타의 새로운 뮤즈 원더 모델, 오픈AI에 도전하지만 접근에는 제한이 따른다

Meta는 코딩, 복잡한 추론, 자율 작업 분야에서 OpenAI 및 Anthropic과 경쟁하기 위해 설계된 두 가지 모델을 출시하며 프론티어 AI 경쟁에 다시 한번 박차를 가하고 있습니다.이 회사는 월요일에 Muse Wonder와 Muse Wonder Full이 현재까지 가장 뛰어난 AI 모델이라고 발표했습니다. 개인 및 전문 AI 에이전트를 위해 구축된 이 모델들은 소프트웨어 개발부터 문서 분석 및 금융 연구에 이르기까지 다양한 작업을 처리하도록 설계되었습니다.
Meta's New Muse Wonder Models Challenge OpenAI, but Access Comes With Limits dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 15일

DeepSeek, 로보틱스 AI 스타트업에 4억 달러 투자 추진

DeepSeek는 챗봇을 넘어 로봇으로 시야를 넓히고 있으며, 4억 달러로 평가받는 것으로 알려진 중국의 젊은 AI 스타트업의 투자 라운드를 주도할 계획입니다.블룸버그에 따르면, 중국 AI 연구소는 로봇 기술을 개발하는 스타트업인 Winverse AI에 시드 투자를 주도하기로 합의했습니다. 이번 라운드는 수천만 달러를 조달할 것으로 예상되며, 투자 후 Winverse의 가치는 약 4억 달러가 될 것입니다.
DeepSeek Eyes $400M Robotics AI Startup in New Funding Push dzone.com
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데이터 거버넌스는 규정 준수 체크리스트가 아닌 보안 통제입니다.

저는 AWS 지원 엔지니어로서 수년간 깨진 Glue 작업과 Lake Formation 권한을 수정했으며, 이후 은행 데이터 플랫폼을 위한 사전 판매 아키텍처로 옮겼습니다. 거의 모든 마이그레이션에서 한 가지 패턴이 나타납니다. 팀은 IAM 정책과 데이터 카탈로그를 서로 대화하지 않는 두 개의 별도 워크스트림으로 구축하며, 두 개의 별도 팀에서 관리합니다. 그런 다음 출시 후 6개월이 지나면 누군가가 "골드 계층의 SSN 열을 누가 볼 수 있습니까?"라고 묻고 아무도 수동 감사에 일주일이 걸리지 않고 답할 수 없습니다.그 격차는 프로세스 문제가 아닙니다. 아키텍처 문제입니다. 이 글은 분류와 액세스 제어가 왜 동일한 시스템이어야 하는지, AWS에서 작동하도록 만드는 실제 정책 구성은 무엇인지, 그리고 팀이 이 부분에서 잘못하는 부분을 살펴봅니다.
Data Governance Is a Security Control, Not a Compliance Checkbox dzone.com
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JVM 25 가상 스레드에 전면적으로 투자하기

프로젝트 AngularAndSpring은 JDK 25와 가상 스레드를 사용하여 Spring Reactor에서 Spring 블로킹 API로 리팩토링되었습니다. 이전 아키텍처AngularAndSpring이 Spring Reactor를 사용하여 구축된 주된 이유는 높은 부하에서 운영 체제 스레드와 메모리를 효율적으로 사용하기 위해서였습니다. Spring Reactor는 제한된 스레드 풀(일반적으로 사용 가능한 CPU 코어 수)을 가지고 있었고, CPU에 작업이 있을 때만 OS 스레드를 사용했습니다. 운영 체제 스레드를 잠들게 하지 않았습니다. 이는 CPU 리소스를 훨씬 더 잘 활용했으며, 각 스레드마다 약 1MB의 메모리가 필요한 OS 스레드를 훨씬 적게 사용했습니다.
Going All In On the JVM 25 Virtual Threads dzone.com
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브라운백 프로젝트: babbler

먼저 고백하자면, 저는 지난 몇 달 동안 실제 사고를 요하는 것들을 만들어 왔습니다. Turicum은 프로그래밍 언어입니다. Perag는 AI가 문서를 읽을 필요 없이 사용자의 문서를 읽는 개인 RAG 시스템입니다. mdship은 사람들이 그 위에 CI 파이프라인을 구축할 것이라는 사실을 아는 도구의 진지함으로 Markdown 파일을 조작합니다. 모두 좋고, 모두 실제이며, 모두 진지한 작업으로, 일부 사용자들이 가치를 창출하기를 바라는 마음으로 만들었습니다.때로는 그냥 간단한 프로젝트를 하고 싶을 때가 있습니다. 점심 샌드위치가 눅눅해지기 전에 시작하고, 끝내고, 배포할 수 있는 종류의 프로젝트 말입니다. 그래서 저는 babbler를 만들었습니다.
A Brown-Bag Project: babbler dzone.com
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Go에서 mamori와 함께 자체적으로 조정되는 Azure Key Vault Secrets

Azure Key Vault는 Azure 비밀 관리의 모범적인 구성 요소입니다. 모든 비밀은 버전 관리되며, 소프트 삭제 및 삭제 보호 기능을 제공합니다. 액세스는 RBAC 또는 액세스 정책으로 제어되며, DefaultAzureCredential을 통해 애플리케이션은 로컬(az login) 및 프로덕션(AKS의 Managed Identity/Workload Identity)에서 코드 변경 없이 동일한 방식으로 인증됩니다.하지만 여전히 예전과 같은 간극이 존재합니다. Go 서비스는 시작 시 GetSecret을 한 번 호출하고, 값을 구조체로 디코딩하여 프로세스 수명 주기 동안 불변으로 취급합니다. 누군가 Key Vault에서 비밀을 회전(새 버전 생성, 이전 버전 비활성화)해도 서비스는 이를 알지 못합니다. 배포 또는 pod 재시작 시까지 부팅 시 읽은 값을 계속 사용합니다. Azure에서는 회전이 원활했지만 애플리케이션에는 보이지 않았으며, 이는 정확히 잘못된 조합입니다.
Azure Key Vault Secrets That Reconcile Themselves in Go, With mamori dzone.com
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Playwright TypeScript를 사용하여 PUT, PATCH, DELETE API 요청을 테스트하는 방법

API 테스팅은 API가 예상대로 작동하는지 검증하는 실무입니다. 애자일 환경에서 팀은 종종 SDLC 초기에 시프트 레프트 테스팅의 일부로 이를 수행하여 더 빠른 피드백을 가능하게 하고 결함을 조기에 식별하고 수정하는 데 도움을 줍니다.Playwright는 테스터와 개발자들 사이에서 인기 있는 최신 테스트 자동화 프레임워크입니다. Microsoft에서 개발한 Playwright는 단일 도구 내에서 여러 프로그래밍 언어에 걸쳐 웹 및 API 테스팅을 쉽게 자동화할 수 있도록 합니다.
How to Test PUT, PATCH, and DELETE API Requests Using Playwright TypeScript dzone.com
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mamori로 Go 서비스 재시작 없이 AWS Secrets Manager 시크릿 회전

AWS Secrets Manager에는 자동 회전이라는 멋진 기능이 있습니다. 회전 Lambda를 연결하고 일정을 설정하면 30일마다 RDS 비밀번호가 자동으로 회전됩니다. 기본적으로 안전하며 사람이 관여하지 않습니다.단 한 가지 문제가 있는데, 데모에서는 아무도 언급하지 않는 문제입니다. 바로 애플리케이션이 해당 사실을 전혀 모른다는 것입니다.
Rotate AWS Secrets Manager Secrets Without Restarting Your Go Service, With mamori dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 14일

AI 시대의 사이버 보안, 제1부: Glasswing, Daybreak, Lightwell 및 버그를 찾고 수정하기 위해 경쟁하는 도구 매핑

몇 주마다 보안 뉴스에 새로운 이름이 등장합니다. Project Glasswing. Daybreak. Lightwell. CodeMender. Big Sleep. 각각은 AI 기반 사이버 공격에 대한 다음 해결책으로 제시됩니다.이를 AI 연구소, 클라우드 제공업체, 보안 공급업체 간의 경쟁으로 읽고 누가 이길지 묻는 것은 쉽습니다.
AI-Era Cybersecurity, Part 1: Mapping Glasswing, Daybreak, Lightwell and the Tools Racing to Find and Fix Bugs dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 14일

mamori 소개: Go를 위한 타입화되고, 감시 가능하며, 설정 및 비밀 정보

제가 배포했던 모든 Go 서비스는 결국 같은 기관을 성장시킵니다. 작게 시작합니다: 몇 개의 os.Getenv 호출. 그런 다음 AWS Secrets Manager에서 비밀을 가져와야 하므로 SDK를 추가합니다. 그런 다음 누군가가 배포 없이 비밀을 회전시키기를 원하므로 time.Ticker를 추가합니다. 그런 다음 두 개의 고루틴이 구성이 교체되는 동안 읽기 때문에 티커에 뮤텍스가 필요합니다. 그런 다음 잘못된 값이 유입되어 프로덕션을 다운시키므로 유효성 검사를 추가합니다. 그런 다음 사고 중에 로그 줄에 비밀이 나타나므로 이제 redaction wrapper도 추가합니다.결국에는 모든 리포지토리에 맞춤형 ConfigManager가 생깁니다: 로더, 페처, 새로 고침 루프, 뮤텍스, 그리고 기도. 두 번 다시 똑같지 않고, 테스트도 잘 되지 않으며, 아무도 소유하고 싶어하지 않는 코드입니다.
Introducing mamori: Typed, Watchable Config and Secrets for Go dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 14일

"내 컴퓨터에서는 되는데"는 아키텍처 문제다

개발자의 컴퓨터에서는 작동하지만 다른 곳에서는 실패하는 소프트웨어의 일반적인 문제는 아키텍처 문제를 나타냅니다. 이는 시스템 동작의 중요한 부분이 버전 관리 시스템에 포함되지 않아 개발자의 워크스테이션이 암묵적이고 문서화되지 않은 종속성이 되기 때문에 발생합니다. 런타임 버전, CPU 아키텍처, 파일 시스템, 로케일, 시간대, 네이티브 라이브러리, 인증서, 환경 변수, 종속성 해결 또는 빌드 도구의 차이가 이러한 실패의 원인이 될 수 있습니다. 이러한 불일치는 시스템이 빌드 및 실행 조건에 대한 완전하고 재현 가능한 정의를 가지고 있지 않다는 것을 의미합니다. 재현 가능한 빌드 관행은 선언된 소스 및 입력이 검증 가능한 아티팩트를 생성하도록 보장함으로써 이를 해결하는 것을 목표로 합니다. 현재 리포지토리는 종종 소스 코드와 구성을 보유하지만 운영상의 가정을 제외합니다. 예를 들어, 다른 Java Development Kit는 서비스의 동작을 변경할 수 있습니다. 호스트의 시간대에 의존하는 코드는 Java Virtual Machine의 런타임 환경의 차이로 인해 다양한 결과를 생성할 수 있습니다. 마찬가지로, 로케일 민감한 작업을 포함하는 기본 로케일은 환경에서 상속될 수 있으며, 이는 일관되지 않은 결과로 이어집니다.
"Works on My Machine" Is an Architecture Problem dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 13일

LLM 평가 점수 향상. 프로덕션 품질은 그렇지 않음.

LLM 애플리케이션은 더 높은 평가 점수를 게시할 수 있지만 프로덕션에서는 덜 유용해질 수 있습니다. 이 모순은 겉보기뿐입니다. 평가 점수 자체는 품질이 아니라 특정 데이터셋, 메트릭, 평가자, 샘플링 전략 및 집계 규칙에 의해 생성된 추정치입니다. 이 중 어느 하나라도 프로덕션과 다르면 최적화는 점수를 높이는 동시에 실제 시스템 동작을 잘못된 방향으로 이끌 수 있습니다.현재 평가 지침은 단일 수치 점수를 충분한 것으로 취급하는 대신 실제 분포, 프로덕션 데이터, 지속적인 평가 및 인간 판단에 대한 보정을 반영하는 작업별 테스트를 명시적으로 권장합니다.
The LLM Evaluation Score Improved. Production Quality Didn't. dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 13일

Playwright와 TypeScript를 사용한 API 테스트 자동화에서 빌더 패턴 + Faker

Playwright 테스트 작성 시 지저분하거나 하드코딩된 테스트 데이터 때문에 막혔던 경험이 있으신가요? 보통은 간단하게 시작하지만, 전자상거래나 금융 관련 애플리케이션을 테스트하는 것처럼 테스트가 늘어날수록 현실적인 데이터를 관리하는 것은 금방 복잡하고 반복적이게 됩니다. 실제 테스트보다 테스트 데이터를 수정하는 데 더 많은 시간을 쏟게 됩니다.이때 Builder Pattern과 Faker를 함께 사용하면 큰 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 쉽고 깔끔하며 유연하고 현실적인 테스트 데이터를 생성할 수 있습니다.
Builder Pattern + Faker in API Test Automation Using Playwright With TypeScript dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10월 13일