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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 23일

노트 스레드

수작업으로 채팅 UI를 만드는 것을 멈추세요: React Native에서 LLM 토큰을 끊김 없이 스트리밍하기

채팅 화면은 주말 프로젝트처럼 보입니다. 거품 목록과 하단에 고정된 텍스트 입력란이 있습니다. React Native에서는 모바일 개발에서 가장 까다로운 두 가지 표면, 즉 소프트웨어 키보드와 보고 있는 동안 크기가 변하는 스크롤 목록 위에 있기 때문에 제대로 구현하는 것이 가장 어려운 일 중 하나입니다.이제 우리는 모든 것에 LLM을 넣고 있지만, React Native를 위한 좋은 드롭인(drop-in) 채팅 뷰는 여전히 없습니다. 강한 의견을 가진 오래된 라이브러리를 접착하거나 직접 만들어야 합니다. 저는 직접 만들었습니다. 그런 다음 LLM이 토큰별로 응답을 스트리밍하도록 만들었고, 그 전체가 이해하는 데 일주일이 걸리는 방식으로 무너졌습니다.
Stop Hand-Rolling Chat UIs: Streaming LLM Tokens Into React Native Without the Jank dzone.com
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관리자가 아니어도 리드할 수 있습니다: 소프트웨어 엔지니어에게 리더십이 중요한 이유

많은 사람들이 소프트웨어 엔지니어링에서의 리더십은 코딩을 멈추고 매니저가 되었을 때 비로소 시작된다고 가정합니다. 저 또한 한때 이러한 믿음을 공유하며, 기술이 사람과 일하는 것보다 단순할 것이라고 생각했습니다. 그것은 초기의 오해였습니다. 코딩, 아키텍처, 데이터베이스 및 기타 기술 영역에 경력을 집중하는 것이 가능하지만, 당신의 영향력을 형성하는 도전 과제는 시간이 지남에 따라 덜 기술적이게 됩니다. 아무리 훌륭한 아키텍처 결정이라도 다른 사람들이 그것을 신뢰하거나 이해하거나 지지하지 않는다면 그 가치는 미미합니다.이것이 모든 숙련된 소프트웨어 엔지니어가 매니저가 되어야 한다는 것을 의미하지는 않습니다. 리더십은 기술 트랙에서도 똑같이 중요합니다. 스태프 엔지니어, 아키텍트, 프린시펄 엔지니어와 같은 시니어 개인 기여자들은 자신의 코드 너머의 결정에 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. Will Larson이 Staff Engineer에서 논의하듯이, 시니어 엔지니어링을 넘어서는 것은 사람 관리가 아닌 기술 리더십에 초점을 맞춥니다. 당신의 기술적 영향력을 높이기 위해서는 다른 사람들이 당신의 아이디어에 귀 기울이고, 당신의 판단을 신뢰하며, 당신을 주요 논의에 포함시키고, 당신의 권고에 따라 행동해야 합니다. 당신은 사람을 관리하지 않기로 선택할 수 있지만, 리더십을 회피하는 것은 결국 소프트웨어 엔지니어로서 당신의 성장을 제한할 것입니다.
You Don’t Need To Be a Manager To Lead: Why Leadership Matters for Software Engineers dzone.com
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다운타임이 잠기지 않은 현관문을 의미할 때

오랫동안 페이저를 사용해 본 사람은 누구나 직업적인 무감각을 갖게 된다. 줄이 늘어서고, p99가 예산을 초과하고, 40% 롤아웃에서 배포가 어리석은 짓을 한다. 당신은 그것을 고치고, 기록하고, 다시 잠자리에 든다. 이해관계는 실제적이지만 추상적이다: 분당 수익, SLA 크레딧, 누군가의 스프레드시트에 있는 이탈 수치.그 무감각은 안전을 위해 사람들이 의존하는 제품과의 접촉에서는 살아남지 못한다.
When Downtime Means an Unlocked Front Door dzone.com
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AWS Bedrock vs Vertex AI vs Azure Foundry: 벤치마크 비교는 그만, 대신 이것을 물어보세요

"몇 주마다 저희 팀의 누군가 또는 고객 미팅에서 같은 질문을 받습니다. "AI 워크로드를 위해 어떤 클라우드를 사용해야 할까요?" 저는 14년 넘게 엔터프라이즈 통합을 구축해 왔으며, 최근에는 RAG 파이프라인, 벡터 데이터베이스, 그리고 이러한 플랫폼 위에서의 에이전트 오케스트레이션에 대부분의 시간을 할애하고 있습니다. 그래서 이 질문을 자주 받는데, 솔직히 정답은 하나가 아닙니다. 적합한 클라우드는 데이터가 이미 어디에 있는지, 규정 준수 팀이 무엇을 수용할 수 있는지, 그리고 귀하의 아키텍처가 실제로 어떤 모델을 필요로 하는지에 따라 달라집니다.이 글에서는 AWS Bedrock, Google Vertex AI, Microsoft Azure AI Foundry라는 세 가지 주요 플레이어를 살펴보고, 마케팅 페이지를 읽는 것뿐만 아니라 실제 엔터프라이즈 환경에서 이러한 플랫폼과 함께 작업하면서 배운 내용을 공유하고자 합니다."
AWS Bedrock vs Vertex AI vs Azure Foundry: Stop Comparing Benchmarks, Start Asking This Instead dzone.com
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프롬프트, 파인튜닝, 또는 컴파일: AI에서 무엇이든 구축하는 세 가지 방법

"에이전트 AI 시스템을 구축하는 데 몰두하고 있을 때 스쳐 지나가는 생각이었습니다. "그냥 API를 호출하자"와 "우리만의 모델을 훈련시키자" 사이에서, 우리는 조용히 같은 문제를 해결하기 위한 세 가지 완전히 다른 방법을 갖게 되었습니다. 대부분의 팀은 이를 한 번, 초기에 내리고 다시는 검토하지 않는 단일 결정으로 취급합니다.그렇지 않습니다. 그것은 제품 수명 주기 동안 관리해야 하는 포트폴리오입니다."
Prompt, Fine-Tune, or Compile: The Three Ways to Build Anything in AI dzone.com
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AI가 실제로 SRE 도구를 변화시키는 방법, 2부: ITOps, 카오스 엔지니어링 및 나머지 업무

파트 1에서는 BigPanda와 PagerDuty의 AIOps 기능과 같은 상관 관계 엔진부터 Traversal, Resolve.ai, Cleric과 같은 전용 AI SRE 에이전트의 새로운 범주에 이르기까지 AI가 인시던트 대응을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보았습니다. 이 에이전트들은 이미 수집된 알림을 단순히 클러스터링하는 대신 인시던트를 자율적으로 조사합니다.인시던트 대응은 업무에서 가장 시끄럽고 눈에 잘 띄는 부분이기 때문에 주목을 받습니다. 하지만 SRE의 한 주가 실제로 어떻게 흘러가는지 추적해보면, 상당 부분은 전혀 불을 끄는 일이 아닙니다. ITOps 티켓, 카오스 테스트, SLO 계산, 온콜 일정 관리, 그리고 새벽 3시까지 아무도 읽지 않는 런북을 작성하고 유지보수하는 느린 작업 등이 있습니다. 이 두 번째 파트에서는 이 모든 것에서 AI가 어떻게 등장하고 있는지 다룹니다. 파트 1에서 적용했던 동일한 규칙을 적용합니다. 즉, 공급업체가 보고한 수치는 공급업체가 보고한 것으로 표시하고, 도구의 성능이 아무리 좋아졌더라도 채택률이 여전히 낮은 곳은 명확하게 언급하겠습니다.
How AI Is Actually Changing SRE Tools, Part 2: ITOps, Chaos Engineering, and the Rest of the Job dzone.com
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DAST 결과 수정이 어려운 이유와 실행 가능하게 만드는 방법

동적 테스트는 실행 중인 애플리케이션의 취약점을 발견하기 때문에 필수적입니다. 하지만 SAST는 시프트 레프트(shift-left)이고 비교적 수정이 간단하여 주목받는 반면, DAST는 종종 백로그에 쌓이곤 합니다.애플리케이션 보안 테스트는 일반적으로 두 가지 접근 방식으로 나뉩니다. SAST(정적 분석)는 코드가 실행되기 전에 소스 코드를 스캔하여 개발자가 아직 파일 작업 중일 때 문제를 잡아내므로 수정이 빠르게 이루어지는 경향이 있습니다. 방금 작성한 코드의 맥락을 완전히 이해한 상태에서 수정하는 것입니다. DAST(동적 분석)는 다르게 작동합니다. 애플리케이션이 실행되는 동안 테스트하며, 실제 요청을 라이브 엔드포인트로 보내 공격자가 외부에서 탐색하는 방식과 동일하게 무엇이 깨지는지 확인합니다.
Why DAST Findings Are Hard to Fix and How to Make Them Actionable dzone.com
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AI 검색 파이프라인 보안 및 RAG 시스템에 ID 인식 액세스 제어 추가

대부분의 RAG 튜토리얼은 관련성에 초점을 맞춥니다. 청킹 전략, 임베딩 모델, 하이브리드 검색 융합 등입니다. 이들이 거의 다루지 않는 것은 보안입니다. 프로덕션 환경에서 검색 파이프라인은 서로 다른 액세스 수준, 민감도 분류 및 규제 요구 사항을 가진 소스에서 데이터를 가져옵니다. 벡터 유사도 점수가 높다는 이유만으로 지원 담당자가 임원 보상 데이터를 볼 수 있어서는 안 됩니다. 고객 문의를 처리하는 AI 에이전트가 질문과 어휘가 공유된다는 이유만으로 내부 감사 결과를 반환해서는 안 됩니다.이 글은 그 간극을 메웁니다. 기존 RAG 파이프라인에 ID 인식 액세스 제어를 추가하는 과정을 얇은 보안 계층으로 안내합니다. 검색 전 청크별 권한 강제, 프롬프트 주입 스캔, 언어 모델을 위한 안전한 컨텍스트 구성, 규정 준수를 위한 감사 로깅 등입니다. 각 단계는 적용 가능한 구체적인 아티팩트를 생성합니다. 모든 예시는 일반 Python을 사용합니다.
Securing AI Retrieval Pipelines and Adding Identity-Aware Access Controls to RAG Systems dzone.com
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RAG, MLflow, Vector Search 및 Model Serving을 사용하여 Databricks에 엔터프라이즈 LLM 챗봇 배포

데모는 항상 작동합니다. 누군가가 노트북에서 파운데이션 모델에 벡터 인덱스를 연결하고, 직원 핸드북에 대해 세 가지 질문을 하여 세 가지 명확한 답변을 얻으면 방 안에서 고개를 끄덕입니다. 그런 다음 요청은 "4,000명의 직원에게 배포해달라"가 되고, 노트북은 조용히 죽습니다. 엔드포인트도 없고, 인증도 없고, 버전 기록도 없고, 특정 답변이 왜 틀렸는지 볼 방법도 없고, 법무팀이 2019년 PTO 정책을 인용하기 시작한 프롬프트를 어떻게 롤백할 것인지 물을 때 설명할 이야기도 없습니다.저는 여러 팀이 이 벽에 부딪히는 것을 보았습니다. RAG 부분 — 청크, 임베드, 검색, 컨텍스트 채우기, 생성 — 은 그들이 완벽하게 이해하고 있습니다. 그들이 놓치고 있는 것은 지루한 절반입니다. 노트북 셀에서 실행되는 체인을 어떻게 거버넌스되고, 버전 관리되며, 모니터링되는 REST 엔드포인트로 만들 수 있을까요? 이 엔드포인트는 채팅 UI에서 호출할 수 있고, 새벽 3시의 알림에도 살아남으며, 우주 전체를 재배포하지 않고도 다음 달에 A/B 테스트할 수 있어야 합니다. 이 글은 그 지루한 절반에 관한 것입니다. RAG를 개념적으로 이해하고 있다고 가정하고, 전체 Databricks 경로를 따라갈 것입니다. 체인을 작성하고, MLflow에 기록하고, Unity Catalog에 등록하고, Model Serving 엔드포인트에 배포하고, 모든 검색 및 생성을 추적하고, 라이브 상태가 된 후 해당 항목을 운영할 것입니다.
Deploying an Enterprise LLM Chatbot on Databricks With RAG, MLflow, Vector Search, and Model Serving dzone.com
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Docker가 AI 개발 플랫폼으로 진화하는 방법

우리 온보딩 문서가 길어지는 대신 짧아진 날, 그것은 단순한 패키징 도구를 넘어섰습니다.새로운 ML 플랫폼 직무를 시작한 지 3주가 되었을 때, 저는 동료에게 '시작하기' 문서에 'conda가 고장 나면 대안을 시도하세요'라는 섹션이 있는 이유를 물었습니다. 그는 그것이 농담이 아니라는 것을 말해주는 방식으로 웃었습니다. 모든 신입 사원은 첫 이틀을 파이썬 버전, CUDA 드라이버 불일치, 그리고 2022년에 누군가가 로컬에 설치했고 아무도 감히 건드리지 못했던 벡터 데이터베이스와 씨름하며 보냈습니다. 우리 팀에는 네 명의 개인이 있었고, 각자 다른 작업 환경을 가지고 있었으며, '내 컴퓨터에서는 작동해'는 더 이상 단순한 농담이 아니었습니다. 그것은 매일의 스탠드업 회의에서 정기적인 안건이 되었습니다.
How Docker Is Becoming an AI Development Platform dzone.com
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Agent Card는 왜 중요한가?

AI 에이전트의 정의부터 시작하겠습니다.에이전트는 사용자나 다른 프로그램을 대신하여 작업을 자율적으로 수행하는 소프트웨어 개체입니다. 다른 말로 하면, 에이전트는 환경을 인지하고, 생각하고, 최소한의 인간 개입으로 특정 목표를 달성하기 위해 행동할 수 있습니다. 여기서 행동이 핵심입니다.
Why Is the Agent Card Important? dzone.com
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Chrome 확장 프로그램 Manifest V3 선언적 네트워크 요청 API 개발자 가이드

Google의 Manifest V2에서 Manifest V3로의 전환은 브라우저 확장 프로그램 개발 역사상 가장 중요한 아키텍처 개편 중 하나였습니다. 광고 차단기, 개인 정보 보호 방패 또는 개발자 도구를 구축하는 개발자에게 가장 큰 영향은 chrome.webRequest API의 차단 기능이 더 이상 사용되지 않는다는 것입니다.그 대신 chrome.declarativeNetRequest (DNR) API가 도입되었습니다. 확장 프로그램이 실시간으로 네트워크 트래픽을 가로채고 검사하도록 하는 대신, 브라우저가 이제 선언적 규칙을 사용하여 확장 프로그램을 대신하여 필터링을 실행합니다.
A Developer's Guide to Chrome Extension Manifest V3 Declarative Net Request API dzone.com
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컨테이너화된 LLM: Docker 기반 AI 워크로드를 위한 모범 사례

클라이언트의 내부 검색 도구를 위해 미세 조정된 Llama 모델을 처음으로 컨테이너화했을 때 빌드 크기가 38기가바이트였습니다. 터미널을 멍하니 바라보며 그럴 리가 없다고 생각했던 기억이 납니다. 하지만 사실이었습니다. 이미지에는 CUDA 베이스, 모든 백엔드가 컴파일된 PyTorch, 레이어에 직접 구워진 모델 가중치, 그리고 정리되지 않은 pip 캐시가 포함되어 있었습니다.그것을 레지스트리로 푸시하는 데 좋은 연결 상태에서도 11분이 걸렸습니다. 오토스케일링 이벤트 중에 새 노드로 풀링하는 데는 더 오래 걸렸고, 파드가 준비될 때쯤에는 처리해야 할 트래픽 급증은 이미 지나갔습니다. 바로 그 순간 저는 LLM 컨테이너를 일반 애플리케이션 컨테이너처럼 취급하는 것을 멈췄습니다. 왜냐하면 그것들은 전혀 다른 종류의 것이기 때문입니다.
Containerizing LLMs: Best Practices for Docker-Based AI Workloads dzone.com
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Docker Engine 버전별 차이가 Docker Swarm에서 부분적인 트래픽 장애를 야기한 방식

Swarm 클러스터 내 Docker Engine 버전 불일치는 미묘한 트래픽 저하를 유발할 수 있습니다. 이 문제는 Traefik이 서비스를 사용할 수 없는 것으로 보고한 매니저 노드에서 발생했습니다. Docker 버전 28.1.1과 28.2.2 간의 서로 다른 iptables 규칙과 오버레이 네트워킹이 의심되는 원인이었습니다. 이 정확한 문제는 2025년 6월 22일, 주요 대중교통 앱의 프로덕션 환경에서 발생했습니다. 이 애플리케이션은 약 2백만 명의 사용자와 수만 명의 일일 활성 사용자를 지원합니다. 시스템은 초당 1000-1600건의 요청이라는 상당한 부하를 처리합니다. 단일 진입점에서 발생한 부분적인 트래픽 문제는 높은 트래픽 세그먼트에 상당한 영향을 미쳤습니다. 시기적절한 로컬라이제이션 없이는 이러한 저하가 SLA 지표에 부정적인 영향을 미칠 수 있었습니다. 이 시나리오는 프로덕션 Swarm 환경에서 일관된 Docker Engine 버전의 중요성을 강조합니다. 균일성을 유지하는 것은 숨겨진 성능 문제를 방지하고 대규모 사용자 기반에 대한 서비스 안정성을 보장합니다.
How Different Docker Engine Versions Led to Partial Traffic Unavailability in Docker Swarm dzone.com
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엔터프라이즈 규모의 모델 컨텍스트 프로토콜 서버를 위한 세션 지속성 해결

개발 환경에서는 완벽하게 작동하는 Model Context Protocol (MCP) 서버가 로드 밸런서 뒤에 여러 복제본으로 배포된 후 간헐적으로 실패할 수 있습니다. 실패 모드는 무작위로 나타나는 "세션 찾을 수 없음" 오류 스트림이며, 원인은 특정 MCP 전송이 세션 상태를 유지하는 방식과 로드 밸런서가 요청을 분산하는 방식 간의 불일치입니다. 이 글에서는 문제가 발생하는 이유, 적용되는 경우, 그리고 공유 세션 저장소를 사용하여 문제를 해결하는 구체적인 패턴을 설명합니다.이 문제는 서버 인스턴스가 하나 이상 있을 때만 나타나기 때문에 초기 개발 단계에서는 놓치기 쉽습니다. 단일 인스턴스 배포는 모든 세션을 로컬 메모리에 유지하므로 모든 요청은 자연스럽게 해당 세션을 찾습니다. 복제본을 추가하면 해당 가정이 조용히 깨집니다.
Solving Session Persistence for Model Context Protocol Servers at Enterprise Scale dzone.com
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멀티 에이전트 소프트웨어 엔지니어링: AI 팀이 프로덕션 시스템을 구축할 수 있을까?

대규모 언어 모델은 단순한 채팅 인터페이스에서 계획, 추론, 외부 도구와의 상호 작용이 가능한 자율 시스템으로 발전했습니다. 이러한 진화의 다음 단계는 멀티 에이전트 소프트웨어 엔지니어링으로, 단일 모놀리식 모델에 의존하는 대신 전문화된 AI 에이전트들이 협력하여 복잡한 비즈니스 워크플로우를 해결합니다. 플래너는 작업을 분해하고, 리서처 에이전트는 기업 지식을 검색하며, 코딩 에이전트는 구현을 생성하고, 리뷰어 에이전트는 출력을 검증하며, 실행 에이전트는 승인된 작업을 수행할 수 있습니다. 이 아키텍처는 매력적으로 보이지만, 실제 배포에서는 여러 에이전트를 조정하는 것이 프롬프트 체인을 작성하는 것보다 분산 시스템을 구축하는 것과 훨씬 더 유사하다는 것을 보여줍니다.주요 과제는 모델의 지능이 아니라 시스템의 신뢰성입니다. 에이전트가 추가될 때마다 환각, 컨텍스트 손실, 지연, 재시도 및 연쇄 실패의 기회가 늘어납니다. 개별적으로 높은 정확도를 가진 다섯 개의 에이전트가 포함된 워크플로우는 각 핸드오프가 불확실성의 또 다른 소스가 되기 때문에 여전히 일관되지 않은 결과를 생성할 수 있습니다. 따라서 엔지니어링 과제는 프롬프트 엔지니어링에서 오케스트레이션, 상태 관리, 복원력 및 관찰 가능성으로 전환됩니다.
Multi-Agent Software Engineering: Can AI Teams Build Production Systems? dzone.com
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설명 가능한 기업 의사결정을 위한 로컬 우선 리스크 탐지 파이프라인 설계

기업 리스크 문제는 종종 데이터 플랫폼 문제에서 시작됩니다. 단편화된 신호, 일관성 없는 정의, 누락된 맥락, 약한 계보, 시기적절하지 못한 경고 등이 문제로 제기됩니다. 거래, 지원 메시지, 이미지 또는 지표를 평가하든, 핵심 질문은 다음과 같습니다. 불완전한 증거를 설명 가능하고 방어 가능한 결정으로 어떻게 전환할 수 있을까요?해커톤 관찰 결과 디지털 안전 프로젝트에서 반복되는 설계 압력이 드러났습니다. 현지 언어와 맥락은 결과에 상당한 영향을 미쳤습니다. 네트워크 액세스는 종종 신뢰할 수 없었습니다. 단일 탐지기로는 충분하지 않았습니다. 명확한 근거 없는 리스크 점수는 해석하기 어려웠습니다. 보편적인 해결책은 아니지만, 이러한 통찰력은 실용적인 지침을 뒷받침합니다. 즉, 현지화되고, 모듈화되며, 감사 가능한 의사 결정 경로를 유지하는 것입니다.
Designing a Local-First Risk Detection Pipeline for Explainable Enterprise Decisions dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 18일

카프카와 네오포제로 실시간 공급망 이벤트 스트리밍

이전 글에서는 Apache Spark를 사용하여 Neo4j에 공급업체, 창고, 유통 센터, 소매업체가 배송 경로로 연결된 정적 공급망 그래프를 구축했습니다. 이를 통해 특정 시점의 네트워크 스냅샷을 얻을 수 있었습니다.이번 글에서는 스트리밍 계층을 추가합니다. 배송 이벤트는 Confluent Cloud Kafka를 통해 실시간으로 흐르고, 풍부해진 그래프 속성으로 Neo4j에 저장되며, 라이브 대시보드는 이벤트가 도착함에 따라 업데이트되는 네트워크 상태를 보여줍니다.
Real-Time Supply Chain Event Streaming With Kafka and Neo4j dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 18일

Java Enterprise는 이미 AI 시대를 맞이할 준비가 되었습니다.

인공지능은 소프트웨어 엔지니어링을 변화시키며 자동화, 사용자 상호작용, 데이터 분석, 애플리케이션 개발에 영향을 미치고 있습니다. 개발자들은 자신들의 기술 스택이 이러한 변화에 어떻게 부합하는지 평가하고 있습니다. 엔터프라이즈 환경의 Java 개발자들에게 주요 질문은 Java 엔터프라이즈 생태계가 AI에 대비되어 있는가 하는 것입니다.간단한 답은 '예'입니다. AI 지원 애플리케이션을 구축하기 위해 Java를 버리거나 새로운 플랫폼을 기다릴 필요는 없습니다. Java는 이미 AI 라이브러리, 모델 제공업체, API, 통합 패턴에 대한 성숙한 생태계를 제공합니다. Jakarta EE는 오늘날 프로덕션 등급 엔터프라이즈 시스템에서 이러한 기술을 배포하는 데 필요한 기능을 제공합니다.
Java Enterprise Is Already Ready for the AI Era dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 18일

Arm64는 더 이상 예외적인 경우가 아닙니다.

Arm64가 컴퓨팅의 미래를 위한 베팅이었던 시대는 확실히 끝났습니다. Arm64는 임베디드 및 연구 중심 아키텍처에서 리눅스의 주류, 일급 플랫폼으로 전환되었습니다. 이러한 변화는 Ampere Computing의 Dave Neary와 저명한 리눅스 커널 유지보수자인 Greg Kroah-Hartman 간의 대화에서 강조되었습니다. 1990년대 후반 임베디드 시스템으로 리눅스 경력을 시작한 Kroah-Hartman은 리눅스 개발자 커뮤니티의 상당한 성숙을 관찰했습니다. 처음에는 리눅스 개발자들이 기능을 구현하기 위해 Unix와 같은 다른 운영 체제에서 많은 부분을 차용했습니다. 시간이 지남에 따라 리눅스는 모방에서 혁신으로 발전했으며, 자체 개발을 주도했습니다. 이러한 발전은 개발자들이 더 이상 기존 모델을 복제하는 것이 아니라 새로운 인프라, 인터페이스 및 확장 가능한 프로세스를 구축하고 있음을 의미합니다. 초점은 작동하게 만드는 것에서 최고 수준으로 구축하는 것으로 이동했습니다. 이는 Arm64를 현재 리눅스 개발, 배포 및 유지보수 전략의 중요한 구성 요소로 만듭니다. 따라서 Arm64는 이제 리눅스 생태계 내에서 중앙 집중식이며 완전히 지원되는 아키텍처입니다.
Arm64 Is No Longer the Edge Case dzone.com
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쿠버네티스 기반 내부 개발자 플랫폼 구축: 아무도 경고해주지 않는 추상화 문제

서론플랫폼 팀의 방향을 바꾼 회의는 기술적인 회의가 아니었다. 그 회의는 회사에 8개월간 근무했지만 플랫폼 팀원의 도움 없이는 한 번도 성공적으로 프로덕션에 배포한 적이 없는 프로덕트 엔지니어와의 대화였다. 그녀가 능력이 부족해서가 아니었다.그녀는 똑똑하고 경험이 많았으며 이전 두 직장에서 프로덕션 시스템을 성공적으로 출시한 경험이 있었지만, 작동하는 서비스를 프로덕션에 배포하려면 네 개의 저장소에 걸쳐 있는 15개의 서로 다른 설정 파일을 다루고, Helm values 파일과 Kustomize 오버레이가 어떻게 함께 작동하는지 파악하고, 서비스에 사이드카, 작업 스케줄러 또는 둘 다 필요하지 않은지에 따라 세 가지 CI 파이프라인 템플릿 중 어떤 것을 사용해야 하는지 알아야 했다.
Building Internal Developer Platforms on Kubernetes: The Abstraction Problem Nobody Warns You About dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 18일

데이터 파이프라인 구축: Palantir Foundry가 놀라게 했던 점들

시니어 데이터 엔지니어는 독점 플랫폼에 대해 회의적이도록 훈련받습니다. 제가 Palantir Foundry 교육 부트캠프에 들어갔을 때, 저는 AWS와 Azure에서 알고 있는 성숙한 도구에 대한 느리고 비싼 대안을 찾을 것으로 예상했습니다. 대신 제가 발견한 것은 근본적으로 다른 사용자를 위해 구축된 플랫폼이었는데, 그 사용자는 SQL을 작성할 수 없지만 즉각적인 답변을 필요로 합니다.저는 제가 실제로 관찰한 것을 솔직하게, 과대광고가 정당화된다고 생각하는 부분과 그렇지 않다고 생각하는 부분을 포함하여 쓰고 싶습니다. 왜냐하면 제가 본 대부분의 Foundry 콘텐츠는 Palantir 자체 마케팅이거나 플랫폼에 너무 깊이 몰입하여 처음 접했을 때의 경험을 잊어버린 실무자들로부터 나왔기 때문입니다. 저는 그 관점이 아직 명확할 때 이 글을 쓰고 있습니다.
Building Data Pipelines: Here's What Palantir Foundry Did That Surprised Me. dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 18일

MCP vs A2A vs ACP: AI 에이전트들이 서로 대화하는 방법

대부분의 프로토콜 다이어그램은 Model Context Protocol (MCP), Agent2Agent (A2A) protocol, Agent Communication Protocol (ACP)를 세 개의 동일한 열에 배치합니다. 저는 그 프레임이 혼란의 절반을 야기한다고 생각합니다. 그것들은 에이전트들이 대화할 수 있는 세 가지 상호 교환 가능한 방법이 아닙니다.MCP는 기능 접근 문제를 해결합니다. A2A는 위임 문제를 해결합니다. ACP는 에이전트 통신의 REST 우선 버전을 탐구했습니다. 이러한 경계가 분리되면 아키텍처를 훨씬 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
MCP vs A2A vs ACP: How AI Agents Talk to Each Other dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 18일

벡터 데이터베이스 인덱싱 설명: 임베딩 자체보다 중요한 이유

벡터 데이터베이스에 대한 대부분의 대화는 임베딩으로 시작해서 임베딩으로 끝납니다. 논의는 일반적으로 임베딩이 어떻게 생성되는지, 어떤 모델이 이를 생성했는지, 몇 개의 차원을 가지고 있는지에 집중됩니다. 임베딩이 모든 주목을 받지만, 프로덕션 환경에서 AI 검색, RAG 파이프라인 또는 추천 엔진이 즉각적으로 느껴지는지 아니면 고통스럽게 느린지를 결정하는 것은 임베딩이 아닙니다.그것은 인덱싱에 달려 있습니다.
Vector Database Indexing Explained: Why It Matters More Than the Embeddings Themselves dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 18일

회원 스포트라이트: 파반 벨라가티

커뮤니티와 연결되는 것은 제가 이 일을 하면서 가장 좋아하는 부분 중 하나입니다! 이 때문에 저희 팀은 DZone 개발자들을 더욱 돋보이게 하기 위해 Member Spotlight 시리즈를 시작했습니다.시리즈의 첫 번째 주인공은 Pavan Belagatti입니다. DZone에 거의 10년 동안 기여해 온 그에 대해, 기술에 대한 그의 첫 관심사를 촉발시킨 것부터 어떻게 최신 정보를 유지하는지, 그리고 업무 외 시간에 무엇을 즐기는지에 이르기까지, 기사 뒤에 있는 사람에 대해 알아보는 시간을 가졌습니다.
Member Spotlight: Pavan Belagatti dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 18일

선택하는 임베딩 모델이 LLM보다 더 중요하다

불편한 진실당신은 LLM에 대한 프롬프트 엔지니어링에 며칠을 보냈습니다. Claude와 GPT를 벤치마킹했습니다. Mixtral 사용 여부를 논쟁했습니다. 하지만 당신의 RAG 파이프라인은 여전히 엉터리 답변을 반환하고 있으며, 당신은 잘못된 구성 요소를 탓하고 있습니다.LLM은 받는 컨텍스트만큼만 좋습니다. 컨텍스트 품질은 검색에 의해 전적으로 결정됩니다. 검색 품질은 임베딩 모델에 의해 전적으로 결정됩니다. 맨 아래를 수정하면, 맨 위는 저절로 수정됩니다.
The Embedding Model You Choose Matters More Than Your LLM dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 17일

설계부터 감사 준비: 데이터 아키텍처에 계보, 특정 시점 재구성 및 불변성 구축

많은 데이터 플랫폼은 감사 준비를 개발 이후에 다루는 부차적인 문제로 간주합니다. 규제 요청을 고려하기 전에 파이프라인과 대시보드 구축을 우선시합니다. 이는 종종 백업 검색이나 로그에서 데이터를 재구성하는 것과 같은 반응형 솔루션으로 이어집니다. 때로는 필요한 과거 데이터가 단순히 누락되기도 합니다. 이러한 접근 방식은 "규정 준수 체크박스" 아키텍처를 설명합니다. 대안인 "설계부터 감사 준비"는 세 가지 속성을 기본 제약 조건으로 취급합니다. 이러한 필수 속성은 데이터 계보, 시점 복원, 불변성입니다. 이를 처음부터 아키텍처 제약 조건으로 구현하는 것이 중요합니다. 나중에 추가되는 스크립트와 달리 아키텍처 제약 조건은 압박 속에서 쉽게 무시될 수 없습니다. 이러한 사전 설계는 진정한 감사 가능성을 보장합니다.
Audit-Ready by Design: Building Lineage, Point-in-Time Reconstruction, and Immutability Into Data Architecture dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 17일

JWT 보안의 미래 대비: 암호 민첩성, 양자 후 서명, IAM 마이그레이션

오늘날 애플리케이션은 ID 시스템을 중심으로 구축됩니다. 모든 API 게이트웨이, 마이크로서비스, 모바일 백엔드, 싱글 사인온 흐름은 어떤 형태의 인증 및 권한 부여를 필요로 합니다. 이러한 신뢰는 많은 시스템에서 JSON Web Token(JWT)을 통해 전달되는 경우가 많습니다.이들의 간결성, 이식성, 그리고 분산 시스템 내에서 쉽게 검증할 수 있다는 점은 이들을 인기 있게 만듭니다. 서비스는 토큰을 수락하고, 서명을 검증하며, 토큰의 클레임(만료, 대상, 주체, 발급자)을 확인하고, 요청을 수락해야 하는지 여부를 결정할 수 있습니다.
Future-Proofing JWT Security: Crypto-Agility, Post-Quantum Signatures, and IAM Migration dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 17일

엔지니어링 서비스는 바이브 코딩이 승리하도록 내버려 둘 때 발생하는 일

바이브 코딩은 프로그래밍 기법이 아닙니다. 그것은 프로그래밍 기법인 것처럼 꾸며진 조직 행사입니다. 2021년 GitHub Copilot이 출시되었을 때, 이야기는 "AI를 페어 프로그래머로"였습니다. ChatGPT가 등장했을 때, 그것은 "AI를 주니어 개발자로" 바뀌었습니다. Cursor, Windsurf, Devin이 등장할 때쯤에는 목표 지점이 너무 멀리 이동해서 원래 어디에 있었는지조차 알아차리지 못하게 되었습니다.이 용어 자체는 2025년 초 Andrej Karpathy가 만든 것으로, 원하는 것을 설명하고 AI 출력이 올바르게 보일 때까지 반복하여 소프트웨어를 작성하는 것을 설명합니다. 사전 아키텍처 없음. 내부 작동에 대한 깊은 이해 없음. 그냥 프롬프트, 검토, 조정, 배포. 이름은 거의 의도적으로 캐주얼합니다. 바이브. 마치 모든 것이 저위험인 것처럼.
Engineering as a Service Is What Happens When You Let Vibe Coding Win dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 17일

애자일에서 제품 운영 모델로

TL; DR: “애자일에서 제품 운영 모델로” 설문 조사 결과2026년 8월 2일부터 8월 10일까지 48명의 실무자가 실제 변화를 조명하려는 애자일에서 제품 운영 모델(POM) 설문 조사에 참여했습니다.답변을 요약해 드리겠습니다. 보고된 변화는 Cagan 프레임워크가 시사하는 것보다 의사 결정에 미치는 영향이 적습니다. 응답자들이 개선을 보고하는 경우, 이는 비즈니스 결과보다는 전달 및 협업에서 나타납니다. 안타깝게도 전환의 인간적인 측면은 답변에서 가장 덜 고무적인 부분입니다.
From Agile to the Product Operating Model dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 17일

분산 데이터베이스가 조정 경계에서 실패하는 이유

분산 데이터베이스는 종종 복제 계수, 일관성 모델, 파티셔닝 전략, 처리량, 지연 시간 및 복구 시간과 같은 익숙한 기술적 차원을 통해 평가됩니다. 이러한 특성들은 중요하지만, 컴포넌트 수준에서는 정상적으로 보이는 시스템이 왜 여전히 심각한 프로덕션 장애를 겪는지 완전히 설명해주지는 못합니다.많은 경우 스토리지 엔진이 아키텍처의 가장 약한 부분이 아닙니다. 장애는 조정 경계에서 발생합니다.
Why Distributed Databases Fail at Coordination Boundaries dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 17일

당신의 AI 에이전트는 챗봇이 아닌 분산 시스템입니다.

대부분의 팀은 여전히 챗봇과 같은 AI 에이전트를 구축하고 있습니다. 데모에는 괜찮습니다. 프로덕션에는 괜찮지 않습니다.챗봇은 질문에 답합니다. 엔터프라이즈 AI 에이전트는 작업을 실행합니다. 그 차이는 작게 들릴 수 있지만, 전체 아키텍처를 바꿉니다.
Your AI Agent Is a Distributed System, Not a Chatbot dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 17일

AIDLC를 사용하여 문서 작성하기 (코드뿐만 아니라)

"지식 이전 패키지에 대한 요구사항 질문에 답변하고 있었는데 AI가 저를 멈춰 세웠습니다.출력 형식으로 "슬라이드 덱"을 선택했습니다. 두 개의 질문 후, 다이어그램에 대해 "네이티브 웹 렌더링"을 선택했습니다. 제가 무엇을 의미하는지 추측하는 대신, 워크플로우가 중단되었습니다:"
Using AIDLC to Build Documents (Not Just Code) dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 17일

프로덕션급 AI 품질 시스템 구축을 위한 여섯 가지 패턴

1. 대부분의 AI QA 도구가 프로덕션에서 실패하는 이유패턴은 이제 익숙합니다. 팀이 QA 워크플로우에 LLM을 통합하고, 데모가 이해관계자들에게 깊은 인상을 주지만, 3개월 후 해당 도구는 조용히 폐기됩니다. 생성된 테스트는 수동 정리가 필요했습니다. 근본 원인 분석은 어떤 실패에도 적용될 수 있을 만큼 일반적이었습니다. 데이터 프로비저닝은 환경을 일관되지 않은 상태로 남겨두었습니다. 온콜 엔지니어는 더 이상 도구를 신뢰하지 않고 수동으로 작업을 다시 시작합니다.문제는 모델 자체인 경우가 드뭅니다. 모델을 둘러싼 엔지니어링입니다. 프로덕션 등급의 AI 시스템은 품질 게이트, 제한된 실패 모드, 감사 가능한 출력, 그리고 시스템이 자율적으로 무엇을 하고 무엇을 하지 않을지에 대한 명확한 계약과 같은 다른 모든 소프트웨어와 동일한 엄격함이 필요합니다. 대부분의 AI QA 통합은 이 모든 것을 건너뛰고, 프롬프트 주위에 얇은 래퍼를 씌워 출시한 후 채택이 왜 지연되는지 궁금해합니다.
Six Patterns for Building Production-Grade AI Quality Systems dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 14일

5 AI 에이전트 보안 인프라 제어

NVIDIA의 AI Red Team은 2026년에 엔터프라이즈 AI 에이전트에 대한 6개월간의 평가 검토를 수행했습니다. 검토 결과, 실패한 AI 에이전트는 임의 코드 실행에 대한 액세스 제어 및 기능 부족을 포함한 네 가지 주요 이유로 실패했습니다. 또한 에이전트는 아웃바운드 네트워킹 또는 분리에 대한 제한이 없었으며 평문 비밀이 제공되었습니다. 이러한 AI 에이전트의 문제는 본질적으로 아키텍처적인 성격을 띠고 있어 실패에 대한 방어가 어렵습니다. 모델의 제어 평면은 통계적 특성으로 인해 신뢰할 수 있는 방어 메커니즘이 아닙니다. 제어 평면에 의존하는 방어는 악의적인 활동을 합법적인 활동으로 위장하는 것을 포함하여 세 가지 주요 방법으로 우회될 수 있습니다. 방어를 우회하는 또 다른 방법은 명령의 합법성을 확립하기에 충분한 기록이 축적될 때까지 점진적으로 대화를 확대하는 것입니다. 세 번째 방법은 패키지 설치와 같이 합법적인 동작에 코드 실행을 포함하는 것입니다. 검토 결과는 AI 에이전트 실패를 방지하기 위한 보다 강력한 보안 조치의 필요성을 강조합니다. 전반적으로 이러한 취약점의 발견은 AI 에이전트의 안전하고 보안적인 작동을 보장하기 위해 AI 에이전트의 아키텍처 결함을 해결하는 것의 중요성을 강조합니다.
5 Infrastructure Controls for Securing AI Agents dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 14일

코드 생성은 해결되었으며, 병목은 신뢰입니다.

결제 흐름이 있습니다. 40개의 테스트가 있습니다. 모두 통과했습니다.이제: 사용자가 취소한 후 결제 웹훅이 도착하면 어떻게 됩니까? 이미 만료된 세션에 재시도가 발생하면 어떻게 됩니까? autoRenew가 꺼져 있고 기간 경계가 이미 지났는데 네 번째 시도가 실패하면 어떻게 됩니까?
Code Generation Is Solved; Trust Is the Bottleneck dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 14일

원시 매니페스트부터 셀프 서비스 쿠버네티스 앱까지: 엔터프라이즈급 오픈 플랫폼 구축

후원: Nutanix 다음은 후원 콘텐츠입니다. 편집 직원의 견해를 반영하지 않을 수 있습니다.아무도 이야기하지 않는 쿠버네티스 확장성 문제엔터프라이즈 플랫폼 팀은 반복적으로 동일한 패턴에 직면합니다. 쿠버네티스 플랫폼이 충분히 잘 작동하여 아무도 변경하고 싶어 하지 않는 상황입니다.이는 팀이 합리적인 기술 선택을 하면서 점진적으로 발생합니다. 다른 인그레스 컨트롤러, 시크릿 관리 도구, CD 플랫폼 또는 관찰 가능성 소프트웨어를 선택하는 것입니다. 개별적으로 이러한 결정 중 어느 것도 문제가 되지 않습니다. 그러나 몇 달 후에는 소수의 사람만이 이해하는 쿠버네티스 환경이 만들어집니다. 그 한 사람이 아프거나 회사를 떠나는 즉시 플랫폼을 유지하거나 개선하는 것이 훨씬 더 어려워집니다.
From raw manifests to self-service Kubernetes apps: creating enterprise-ready open platforms dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 14일

Spring AI를 이용한 AI 기반 API 개발

인공지능은 현대 소프트웨어 개발에서 핵심 역량으로 빠르게 자리 잡았습니다. Java 개발자들에게 기존 엔터프라이즈 애플리케이션에 이러한 역량을 통합하는 것은 더 이상 완전히 새로운 프레임워크를 배우거나 복잡한 AI API와 직접 상호 작용할 필요가 없습니다. Spring AI는 OpenAI, Google Gemini 등과 같은 제공업체의 대규모 언어 모델(LLM)을 다루기 위한 익숙한 Spring 프로그래밍 모델을 제공함으로써 이러한 격차를 해소합니다.이 글에서는 Spring Boot와 Spring AI를 사용하여 간단한 AI 기반 REST API를 구축하고, 개념 증명 구현을 넘어 프로덕션 준비가 된 엔터프라이즈 애플리케이션으로 나아가는 데 도움이 되는 사례들을 탐구할 것입니다.
AI-Powered API Development With Spring AI dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 14일

멀티 클라우드 환경에서의 신뢰성 문제: 왜 두 개의 클라우드가 하나보다 어려운가

멀티 클라우드에 대한 제안은 항상 깔끔하게 들립니다. 벤더 종속성을 피하고, 특정 작업에 가장 저렴한 제공업체에서 워크로드를 실행하여 비용을 최적화하며, 독립적인 장애 도메인에 분산하여 복원력을 향상시킵니다. 이론적으로는 설득력 있는 주장입니다. 실제로는 멀티 클라우드 배포를 운영하는 팀들은 종종 그 반대에 가까운 것을 설명합니다. 운영 복잡성이 두 배가 되고, 관찰 가능성이 절반으로 줄어들며, 하나가 아닌 두 개의 클라우드가 존재하기 때문에 발생하는 신뢰성 문제의 범주입니다.제가 긴밀하게 협력했던 한 팀은 당시 더 나은 GPU 가용성과 가격 때문에 AWS로 멀티 클라우드 워크로드를 이전하고 GCP에서 ML 추론 파이프라인을 구축했습니다. 그리고 다음 8개월 동안 예상치 못한 유형의 사고에 대처해야 했습니다. 애플리케이션의 잘못도 아니고, 어느 클라우드 제공업체의 잘못도 아니지만, 그들 사이의 경계에 존재하는 장애였습니다. 로드 시에만 나타나는 데이터 전송 지연 시간 급증. 크로스 클라우드 호출 중에만 발생하는 인증 토큰 만료 엣지 케이스. 프로덕션 전 테스트는 모두 통과했지만 새벽 3시에 프로덕션에서 실패한 네트워크 정책 상호 작용. 개별적으로는 어려운 문제가 아니었습니다. 각 클라우드의 진단 도구가 내부를 가리키고 있었고, 장애는 어느 도구도 보고 있지 않은 공간에 존재했기 때문에 어려웠습니다.
Reliability Challenges in Multi-Cloud Environments: Why Two Clouds Are Often Harder Than One dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 14일

C#에서 PDF 및 기타 문서에서 테이블을 추출하는 방법

비즈니스 문서는 편리한 데이터베이스 레코드나 JSON 객체에 가장 유용한 정보를 담고 있는 경우가 드뭅니다. 송장은 항목들을 테이블에 담고, 재무 보고서는 수치를 기간별로 정리하며, 검사 양식은 결과들을 범주별로 그룹화하고, 이메일로 된 명세서는 종종 첨부 파일이나 메시지 파일로 도착합니다.우리 애플리케이션이 해당 정보를 검증, 비교, 검색 또는 저장하기 전에, 행, 열, 헤더 및 값 간의 관계를 어떻게든 복구해야 합니다.
How to Extract Tables from PDFs and Other Documents in C# dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 14일

A(ccelerated) I(nference) 개발에 대한 생각

AI는 인공지능(artificial intelligence)을 의미하지만, 저는 Venkat Subramaniam 박사가 한 강연에서 사용한 용어인 가속 추론(Accelerated Inference)을 더 선호합니다. 제 생각에는 이 용어가 훨씬 더 정확하기 때문에 이를 받아들였습니다.그리고 "가속"이 바로 핵심입니다. AI를 통해 코드를 생성하는 것은 저렴해졌으며, 더 이상 소프트웨어 개발의 병목 현상이 아닙니다. 비싸진 것은 무엇이며, 이 글이 실제로 다루고자 하는 것은 바로 그 주변의 모든 것입니다. 즉, 의도와 결과의 일치, 우리가 출시하는 것에 대한 책임, 그리고 어떤 가속으로도 대체할 수 없는 판단력의 행사입니다.
Thoughts on Developing With A(ccelerated) I(nference) dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 14일

그래프 엔지니어링: 루프 엔지니어링 다음의 레이어

몇 달 전, 저는 "Loop Engineering: The Layer After Prompt, Context, and Harness Engineering"이라는 글에서 프롬프트가 조정되고, 컨텍스트가 조립되며, 하네스가 연결된 후, 에이전트가 실제로 작동하는지 여부를 결정하는 것은 에이전트가 계속 진행할지, 중지할지, 재시도할지, 또는 넘겨줄지를 결정하는 방식, 즉 에이전트가 실행되는 루프라고 주장했습니다. 몇몇 독자들은 그 글 이후에 공정한 후속 질문을 했습니다. 정확히 무엇에 대한 루프인가요? 하나의 작업이 한 루프의 가치를 더 이상 하지 못하면 어떻게 되나요?그 질문은 제가 답을 찾기 시작했을 때 이미 AI 엔지니어링 세계 전반에 걸쳐 형성되고 있던 답을 가지고 있었습니다. 2026년 7월 중순, OpenClaw 제작자 Peter Steinberger가 대화가 이미 루프를 넘어 그래프로 이동했는지에 대한 질문으로 시작된 X에서의 격렬하고 시끄러운 토론이 있었습니다. 며칠 안에 그것은 이름이 붙여졌습니다: 그래프 엔지니어링. 저는 그것이 실제로 무엇을 의미하는지, 루프 엔지니어링과 어떻게 겹치는지, 그리고 제가 생각하기에 그 토론에서 회의론자들이 공정한 지적을 했던 부분을 살펴보고자 합니다.
Graph Engineering: The Layer After Loop Engineering dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 14일

Snowflake Cortex와 RAG를 활용한 엔터프라이즈 AI 데이터 엔지니어링

데이터가 실제로 살아있는 곳제가 일해본 모든 기업은 같은 문제에 부딪힙니다. 산더미 같은 데이터. 웨어하우스, 티켓팅 시스템, PDF, 오래된 이메일 아카이브. 그 데이터의 대부분은 AI가 사용할 준비가 되어 있지 않습니다. 리더십은 정책과 제품 사양에 대한 질문에 답할 수 있는 챗봇을 원합니다. 하지만 아무도 데이터가 어디에 있는지 또는 어떻게 준비해야 하는지 모릅니다. 더 큰 모델이 그 문제를 해결해주지 않습니다. 그것은 데이터 엔지니어링으로 해결됩니다. 계속해서 나타나는 패턴검색 계층 없이 파운데이션 모델에 직접 연결된 챗봇. 그것은 기억에서 답하고 구체적인 내용을 틀리게 말합니다. 동일한 방식으로 관리되지 않는 다섯 개의 다른 시스템에 저장된 문서. 한 번, 출시 시점에 계산되고 다시는 새로고침되지 않는 임베딩. 소스 문서에 대한 쓰기 권한이 있는 사람이 아무도 확인하지 않고 구축된 RAG 파이프라인.격차는 결코 모델에 있지 않습니다. 그것은 모델이 질문을 보기 전에 일어나는 일입니다.
Enterprise AI Data Engineering With Snowflake Cortex and RAG dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 13일

통합 API 전략이 무너지는 이유

모든 B2B SaaS 제품 팀은 이 순간을 압니다. 거래를 성사시키려 하는데, 잠재 고객이 말합니다. "저희 CRM과 동기화만 해주시면 됩니다. 그리고 저희 HRIS와도요. 아, 그리고 이 세 가지 다른 도구들과도요. 가능하시죠?"로드맵에 차질이 생기고, 엔지니어링 백로그가 하룻밤 사이에 두 배가 됩니다. 그리고 결국 누군가 말합니다. "통합 API는 어떨까요?"
Why Your Unified API Strategy Will Break dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 13일

LocalStack와 Terraform: 깔끔한 로컬 AWS 설정 가이드

AWS 리소스를 로컬에서 실행하는 것은 엔지니어링 속도, 비용 최적화, 개발자 자율성을 혁신적으로 변화시킵니다. 전통적으로 클라우드 인프라를 테스트하려면 스테이징 또는 샌드박스 AWS 계정에 직접 배포해야 했습니다. 이 워크플로우는 느린 클라우드 프로비저닝 주기, 월별 청구액을 증가시키는 방치된 리소스 추적, 지속적인 고속 인터넷 연결 필요성과 같은 고통스러운 마찰 지점을 야기했습니다.LocalStack은 Docker 컨테이너 내에서 S3, SQS, DynamoDB 및 기타 핵심 AWS 서비스를 로컬 머신에서 직접 에뮬레이션하여 이를 해결합니다. Terraform과 함께 사용하면 이 로컬 시뮬레이터에 대해 인프라스트럭처 애즈 코드(IaC) 구성 청사진을 안전하게 작성, 계획 및 적용할 수 있습니다.
LocalStack and Terraform: A Clean Local AWS Setup Guide dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 13일

동일한 에이전트 그래프에서 LangGraph, Strands, OpenAI Agents, Google ADK 벤치마킹

에이전트 프레임워크 논쟁은 대부분 분위기에 좌우됩니다. 한 엔지니어는 LangGraph가 더 빠르다고 주장하고, 다른 엔지니어는 OpenAI Agents SDK를 선호하며, 누군가는 Google ADK가 미래 지향적이라고 느끼기 때문에 원한다고 말합니다. 팀은 하나를 선택하고 워크플로우를 해당 SDK에 연결하며, 그 선택은 고정됩니다. 나중에 프레임워크를 변경하는 것은 한 SDK의 연결을 제거하고 다른 프레임워크에서 워크플로우를 재구축하는 것을 의미하며, 이는 몇몇 팀만이 감수하는 값비싼 재작업입니다.이 튜토리얼은 그 결정을 되돌릴 수 있게 만들고 데이터로 이를 확정합니다. 에이전트 그래프를 LaunchDarkly에 넣고 네 가지 프레임워크(LangGraph, Strands, OpenAI Agents SDK, Google ADK)를 동일한 토폴로지에서 실행하며, 모델은 고정되어 프레임워크만이 유일한 변수가 됩니다. LaunchDarkly 실험은 그래프 지연 시간과 토큰 사용량에 따라 순위를 매기고, LLM 심판이 품질을 보장합니다. 결과 테이블은 품질 저하 없이 그래프를 가장 빠르게 실행하는 프레임워크를 알려줍니다.
Benchmark LangGraph, Strands, OpenAI Agents, and Google ADK on the Same Agent Graph dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 13일

AI Assist 대 AI Complete: 오늘날 대부분의 AI 워크플로우에서 나타나는 실제 격차

몇 주 전, 저는 AI를 활용한 제품을 만드는 24시간 AI 해커톤에 참여했습니다. 필요한 도구들이 제공되었고, 많은 수의 엔지니어들이 열정적으로 참여했으며, 몇몇 비즈니스 관계자들도 AI를 활용하여 아이디어를 실제 제품으로 구현하기 위해 합류했습니다.브레인스토밍 동안 사람들은 엔드투엔드 프로세스 흐름도를 작성하고 개발에 착수했으며, 사용 가능한 최신 모델과 플랫폼을 모두 활용하여 제품을 구축했습니다. 개발 시간 제한이 끝나자 발표 시간이 되었습니다. 각 팀이 결과를 발표하는 것을 보면서, 저는 그들이 엔드투엔드 프로세스 흐름을 자동화하지 못했다는 것을 관찰했습니다. 브레인스토밍 중에 계획했던 것이 완전한 엔드투엔드 제품으로 완성되지 못했습니다. 대부분의 솔루션은 동일한 패턴을 따랐습니다. 즉, 한 제품에서 무언가를 하고 그 출력을 다른 제품으로 가져가고, 그 제품의 출력은 루프를 완료하기 위해 다른 곳으로 갔습니다.
AI Assist vs AI Complete: The Real Gap in Most AI Workflows Today dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 13일

이벤트나 컨텍스트를 놓치지 않고 소형 언어 모델을 오케스트레이션하기

소형 언어 모델의 안정적인 오케스트레이션은 견고한 이벤트 흐름과 상태 관리에 달려 있습니다. 제안된 아키텍처는 최소한의 로컬 상태를 가진 소형 모델 인스턴스를 활용합니다. Kafka는 이벤트 백본 역할을 하여 높은 처리량의 전달과 파티션 로컬 순서를 보장합니다. Temporal은 오케스트레이션 계층 역할을 하여 내구성 있는 상태를 관리하고 실패 후 실행을 재개합니다. 모델 호출은 이 설계 내에서 재개 가능한 부작용으로 취급됩니다. Temporal의 워크플로우 이벤트 히스토리는 대화 진행 상황의 결정적인 기록 역할을 합니다. Kafka는 자체 트랜잭션 경계 내에서 강력한 보장을 제공하지만, 외부 시스템 상호 작용에는 다른 접근 방식이 필요합니다. 외부 시스템과의 상호 작용 시 정확성은 멱등성, 중복 제거, 순서 확인 및 조정에 의존합니다. 모든 구성 요소에 걸쳐 전역적으로 정확히 한 번의 의미론은 달성할 수 없습니다. 이 설계는 안정적인 오케스트레이션을 위해 내구성과 재개 가능성을 우선시합니다.
Orchestrating Small Language Models Without Losing Events or Context dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 13일

AWS와 Azure가 데이터 경계를 다르게 처리하는 이유

AWS는 네트워크 계층에서 거부가 시행되지 않는 한 공격자의 계정으로 감사 로그를 보낼 수 있으며, Azure는 네트워크 차단 요청을 전혀 기록하지 않습니다.데이터 경계라는 개념은 AWS [1]에 의해 대중화되었으며, 이는 ID, 리소스 및 네트워크 주변에 조직 경계를 설정하기 위한 것입니다. 간단히 말해, AWS는 신뢰할 수 있는 ID가 예상되는 네트워크에서 신뢰할 수 있는 리소스에 액세스하도록 보장하고 모든 외부 액세스를 차단하는 액세스 제어를 제공합니다.
Why AWS and Azure Handle Data Perimeter Differently dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 8월 13일