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보안은 더 이상 별개의 기능이 아니다. 이제 가시성의 핵심 요소가 되고 있다. 상황을 가정해보자. 한밤중, 글로벌 온라인 소매 플랫폼에서 갑자기 거래 실패가 급증한다. 운영팀은 문제를 파악하기 위해 분주히 움직이지만, 기존 모니터링 도구는 단순한 고수준의 메트릭만 제공할 뿐, 근본적인 원인을 찾아내지 못한다. 몇 시간 동안의 트러블슈팅 끝에, 결국 제3자 결제 API에서 발생한 지연(latency) 문제가 원인임을 밝혀낸다.이러한 상황은 점점 더 자주 발생하고 있으며, 이는 현대 클라우드 아키텍처가 점점 더 복잡해지고 있기 때문이다.이제, 클라우드 네이티브 환경에서의 가시성(Observability) 이 필수적으로 요구된다.2025년, 가시성의 미래를 결정하는 주요 트렌드2025년이 되면 가시성 기술은 ..

카테고리 없음 2025. 3. 16. 17:17

클라우드 환경의 지속 가능성과 효율성에 영향을 미치는 요소는 많지만, CPU 선택은 상대적으로 덜 주목받는 경향이 있다.온프레미스에서 클라우드로: 인프라 조달 방식의 변화필자가 1990년대 중반 엔터프라이즈 개발자로 처음 일을 시작했을 때, 모든 애플리케이션은 온프레미스 데이터센터에서 운영되었으며, 인프라 조달 속도는 매우 느렸다. 서버를 구매하고 랙에 장착한 후, 운영에 필요한 기본 소프트웨어를 설치하는 데만 약 3개월이 걸리곤 했다.이러한 조달 지연으로 인해 프로젝트를 계획할 때 과도하게 리소스를 할당(Overprovisioning) 하는 것이 일반적이었다. 필자는 예상 최대 부하를 계산하고 부하 테스트를 진행한 후, 충분한 신뢰도가 확보되었다고 판단되면 그 요구사항의 두 배를 배정하는 방식으로 하드..

카테고리 없음 2025. 3. 13. 22:45

가짜 뉴스가 민주주의를 위협하듯이, 잘못된 데이터를 기반으로 AI 에이전트를 운영하면 데이터 기반 결과에 대한 신뢰를 저하시킬 수 있다.다행히도 AI 에이전트를 배포하고 데이터를 연결하는 것은 그 어느 때보다 쉬워졌다. 하지만 이 자체만으로 AI가 효과적인 데이터 기반 의사결정을 내리는 것은 아니다. DeepSeek 같은 대형 언어 모델(LLM)이나 그 외 AI 모델들도 기초 데이터가 일관되지 않다면 의미 있는 인사이트를 생성할 수 없다. 결국 Garbage In, Garbage Out(잘못된 입력은 잘못된 출력을 낳는다) 문제다.대부분의 조직에는 더 큰 문제가 존재한다. 즉, 동일한 지표라도 여러 버전이 존재하며, 각기 다른 방식으로 계산된다는 점이다. 예를 들어, **"영업 이익률(profit mar..

카테고리 없음 2025. 3. 12. 18:44

클라우드 및 마이크로서비스 마이그레이션, 플랫폼 엔지니어링 전략, 그리고 현재는 생성형 AI까지 아디다스는 항상 새로운 기술의 선구자로 자리 잡고자 합니다. 디지털 및 전자상거래 부문 선임 부사장인 페르난도 코르나고(Fernando Cornago)는 기술이 검증되기 전에 기다리지 말고 도전해야 한다고 배웠습니다. 대부분의 오프라인 매장처럼 아디다스도 COVID-19 팬데믹으로 큰 타격을 받았습니다."당신은 도구나 AI에 의해 대체되지 않을 것입니다. AI를 사용하는 사람에 의해 대체될 것입니다." 코르나고는 아디다스가 항상 기술의 선두를 달리고자 노력한다고 말합니다. 아디다스는 클라우드와 마이크로서비스 마이그레이션, 플랫폼 엔지니어링 전략, 그리고 현재는 생성형 AI까지 다양한 기술을 도입하여 사업 속도..

카테고리 없음 2025. 3. 11. 21:54

Empirix의 웹 테스트 및 모니터링 사업의 초기 Aughts에서 제품 관리자 였기 때문에 소프트웨어 개발 세계에서 많은 변화가있었습니다 (2006 년 Oracle에서 인수). 그러나 많은 것을 동일하게 유지했습니다. 비용을 절감하면서 더 빨리 혁신하라는 압력은 끊임없는 상태로 남아 있습니다. 개발자의 경우 최신 AI 에이전트 워크 플로가 AI 비서의 기능을 넘어 요구 사항 정의, 코드 생성, 단위 테스트 및 개발주기의 다른 모든 단계를 변환하기 위해 발전하고 있습니다. 이러한 도구를 채택하면 수고를 줄이고 개발 팀이 새로운 수준의 속도와 품질을 달성 할 수 있습니다. 동시에, 단일 제품은 SDLC의 모든 작업에 완벽하게 맞지 않습니다. Colecilot과 같은 대형 언어 모델 기반 코드 어시스턴트는 ..

카테고리 없음 2025. 3. 10. 19:52

Java 애플리케이션을 컨테이너 환경에서 안전하게 실행하려면 올바른 베이스 이미지를 선택하는 것이 중요오늘날의 클라우드 네이티브 환경에서 Java 애플리케이션 보안Java 애플리케이션을 보호하는 것은 단순히 우리가 작성하는 코드에만 국한되지 않는다. 컨테이너 전체 스택이 보안의 대상이 되어야 한다. Java는 오랫동안 강력한 보안성을 유지해 왔지만, Log4Shell과 같은 보안 사고는 지속적인 경계가 필요함을 보여주었다. 따라서 Java JRE 기반 컨테이너 이미지, Java 애플리케이션 종속성, 그리고 응용 프로그램 코드 자체까지 종합적인 취약점 예방 전략이 필요하다.Java 컨테이너 이미지의 현황작년에 한 클라이언트가 Node.js 컨테이너 베이스 이미지에서 발견된 보안 취약점에 대해 불만을 제기한..

카테고리 없음 2025. 3. 9. 16:16

MCP는 API 위에 추가되는 **또 하나의 계층(layer)**처럼 보일 수 있다.그러나 Anthropic 엔지니어들은 MCP를 AI 에이전트가 외부 작업을 실행하는 보편적인 방식으로 만들려는 더 큰 비전을 가지고 있다.MCP: 지능형 마이크로서비스로서의 역할"이것은 마이크로서비스와 매우 유사하지만, 여기에 인텔리전스를 추가한 것입니다."— Mahesh Murag, Anthropic 응용 AI 엔지니어**Model Context Protocol(MCP)**는 Anthropic에서 개발한 오픈 소스 표준으로,애플리케이션이 LLM(대형 언어 모델) 및 AI 에이전트에 컨텍스트를 제공하는 방식을 표준화하기 위해 탄생했다.Murag는 지난달 뉴욕에서 열린 AI Engineer Summit에서 MCP에 대해 발..

카테고리 없음 2025. 3. 8. 18:08

AI는 Java 개발을 변화시키며 널리 활용되고 있다. 다양한 문제를 해결하는 한편, 개발자들은 여전히 배포 지연과 문서화 문제에 직면하고 있다.Java 개발의 생산성 장벽과 AI 도구의 영향최근 Java 개발 동향에 대한 새로운 보고서에 따르면, 불충분한 개발 도구와 긴 재배포 시간이 Java 개발자의 생산성을 저해하는 가장 큰 요인으로 나타났다. 전체 Java 개발자의 **53%**가 이러한 문제를 지적한 가운데, AI 도구의 사용이 점점 증가하고 있다.Perforce 2025 Java 개발자 생산성 보고서DevOps 및 Java 개발 도구 기업인 Perforce Software는 이번 주 2025 Java 개발자 생산성 보고서를 발표했다. 이 보고서는 Java 개발자들이 직면한 주요 문제를 다루면서..

카테고리 없음 2025. 3. 7. 21:06