하루노트

1. 클라우드 네이티브 아키텍처 이해하기클라우드 네이티브 아키텍처는 클라우드 플랫폼에서 분산형, 확장 가능한 애플리케이션을 개발하는 접근 방식입니다. 주요 요소로는 컨테이너화, 마이크로서비스 아키텍처, 자동화된 배포 등이 있습니다. 이러한 아키텍처는 빠르고 유연한 개발을 가능하게 하지만, 보안 측면에서는 여러 가지 리스크를 동반할 수 있습니다. 예를 들어, 마이크로서비스는 각 서비스가 독립적으로 배포되고 운영되므로, 각 서비스 간의 연결과 인증을 강화하는 보안 전략이 필요합니다. 주요 포인트:클라우드 네이티브 아키텍처의 개념마이크로서비스 및 컨테이너 기반 개발 환경에서의 보안 고려사항 2. 컨테이너 보안: Docker 및 Kubernetes 보안 강화컨테이너는 클라우드 네이티브 환경에서 빠르고 효율적인 ..

1. AI와 ML 통합의 증가2025년에는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 활용한 Java 애플리케이션 개발이 더욱 활발히 이루어질 것입니다. 이미 Java는 다양한 AI 및 ML 라이브러리(예: Deeplearning4j, Weka, MOA)를 지원하고 있으며, 이를 활용하여 더 정교한 예측 모델이나 자동화된 시스템을 구축할 수 있습니다. 2025년에는 AI와 ML의 통합이 더욱 확장될 것이며, Java 개발자들은 TensorFlow Java API나 PyTorch와 같은 Python 기반 도구와의 통합을 통해 강력한 기능을 구현할 것입니다. key point:AI 및 ML 통합을 위한 Java 라이브러리와 프레임워크 사용TensorFlow Java API, Deeplearning4j 등의 활용AI..

1. AI 에이전트란?AI 에이전트(AI Agent)는 인간처럼 자율적으로 사고하고 행동할 수 있는 인공지능 시스템입니다. 데이터를 기반으로 학습하고, 의사결정을 내리며, 특정 작업을 수행합니다. 예를 들어, 가상 비서(Alexa, Siri), 추천 시스템, 고객 지원 챗봇 등이 AI 에이전트의 대표적인 사례입니다.이러한 에이전트는 특정 목적에 맞게 설계되어 사용자와 상호작용하며, 명령을 실행하거나 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 직접 데이터를 수집하고, 그 데이터를 활용하여 사용자 대신 필요한 작업을 스스로 결정할 수 있는 시스템입니다. 목표를 달성하기 위한 최적의 방안을 도출하고 해결하기 위해 노력합니다. 생산성이 향상되며, 휴먼 에러등이 발생하지 않으므로 비용이 절감됩니다.  2. AI 에이전트..

2025년에는 인공지능(AI)이 다양한 산업과 일상생활에 깊숙이 스며들며 혁신을 주도할 것으로 예상됩니다. 다음은 주목해야 할 AI 트렌드입니다. 1. 윤리적이고 안전한 AI, 2025년 AI 발전에서 중요한 역할을 하다AI의 영향력이 커짐에 따라, 윤리적 의사결정과 사회적 안전을 최우선으로 하는 '좋은 AI'의 중요성이 강조되고 있습니다. 예를 들어, 소셜 미디어에서 유해한 콘텐츠를 자동으로 감지하고 필터링하는 AI 시스템이 개발되어 디지털 공간을 더욱 안전하게 만들고 있습니다.    2. 온디바이스 AI, 2025년을 이끌 미래의 핵심 기술엣지 컴퓨팅 기술의 발전으로, 데이터를 중앙 서버가 아닌 개별 장치에서 직접 처리하는 온디바이스 AI가 주목받고 있습니다. 이는 스마트폰, 웨어러블 기기, 자율주행..

2025년 프론트엔드 개발 분야는 기술의 빠른 발전과 함께 새로운 트렌드가 부상하고 있습니다. 이러한 변화는 개발자들이 최신 기술을 습득하고 적용하는 데 중요한 지침이 됩니다. 아래는 2025년에 주목해야 할 프론트엔드 개발 트렌드입니다. 1. AI와 프론트엔드의 만남, 2025년 사용자 경험의 새로운 지평 AI와 머신러닝은 프론트엔드 개발에서 사용자 경험을 개인화하고 인터페이스를 최적화하는 데 활용되고 있습니다. 예를 들어, AI 기반의 추천 시스템이나 챗봇이 사용자와의 상호작용을 개선하고 있습니다.   2. 코딩 없이도 가능? 로우코드·노코드가 바꾸는 프론트엔드 개발 환경 로우코드 및 노코드 플랫폼은 개발자와 비개발자 모두가 신속하게 애플리케이션을 개발할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 개발 속도가 향..

2025년 백엔드 개발 분야는 기술의 빠른 발전과 함께 새로운 트렌드가 부상하고 있습니다. 이러한 변화는 개발자들이 최신 기술을 습득하고 적용하는 데 중요한 지침이 됩니다. 아래는 2025년에 주목해야 할 백엔드 개발 트렌드입니다. 1. 인공지능(AI) 및 머신러닝 통합AI와 머신러닝은 백엔드 시스템의 효율성과 성능을 향상하는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 특히, AI 기반의 코드 생성 및 오류 검출 도구의 발전으로 개발 생산성이 크게 향상되고 있습니다. 예를 들어, ChatGPT와 같은 언어 모델을 활용한 코딩 보조 도구는 코드 작성 지원을 넘어 최적화와 디자인 요소 자동 생성까지 가능하게 합니다.  2. 마이크로서비스 아키텍처의 지속적인 성장마이크로서비스 아키텍처는 애플리케이션을 독립적인 서비스..

이번 포스트에서는 Java에서 Trino를 사용하여 Elasticsearch에서 데이터를 검색하는 방법을 알아보겠습니다. 먼저, Trino와 Elasticsearch를 연결하기 위해서는 Trino Elasticsearch 커넥터를 설치해야 합니다. 이를 위해 Maven을 사용하여 다음과 같은 의존성을 추가합니다. io.trino elasticsearch ${trino.version} 그리고 Trino 서버에서 Elasticsearch 데이터 소스를 등록하기 위해 다음과 같은 Trino 설정 파일을 만듭니다. connector.name=elasticsearch elasticsearch.hosts=http://localhost:9200 이제 Java에서 Trino를 사용하여 Elasticsearch 데이터를..

이번 포스트에서는 Java에서 Trino를 사용하여 HDFS에서 데이터를 검색하는 방법을 알아보겠습니다. 먼저, Trino와 HDFS를 연결하기 위해서는 Trino HDFS 커넥터를 설치해야 합니다. 이를 위해 Maven을 사용하여 다음과 같은 의존성을 추가합니다. io.trino hdfs ${trino.version} 그리고 Trino 서버에서 HDFS 데이터 소스를 등록하기 위해 다음과 같은 Trino 설정 파일을 만듭니다. connector.name=hdfs hdfs.config.resources=/path/to/core-site.xml,/path/to/hdfs-site.xml 위 설정 파일에서 "/path/to/core-site.xml"과 "/path/to/hdfs-site.xml"은 Hadoop..

성능 테스트는 애플리케이션의 효율성과 안정성을 평가하기 위한 과정입니다. 이 포스트에서는 성능 테스트의 주요 패턴과 안티패턴, 그리고 성능 테스트를 수행하는 동안 주의해야 할 사항들에 대해 설명합니다. 성능 테스트 패턴 1. 지연 테스트(Latency test) > 시스템에서 작업을 완료하는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 2. 처리율 테스트(Throughput test) > 단위 시간당 시스템이 처리할 수 있는 작업의 양을 측정합니다. 3. 부하 테스트(Load test) > 특정 부하를 시스템이 감당할 수 있는지 확인합니다. 4. 스트레스 테스트(Stress test) > 시스템의 한계점을 파악합니다. 5. 내구성 테스트(Endurance test) > 시스템을 장시간 실행할 경우 성능 이상 증상이 나..

VisualVM 소개 및 사용법 VisualVM은 자바 가상 머신 (JVM) 프로세스의 성능 및 리소스 사용을 모니터링하는 도구입니다. 실행 중인 프로세스를 실시간으로 모니터링할 수 있는 attach mechanism을 사용합니다. 사용하기 위한 설정 VisualVM을 사용하기 위해 JVM의 설정에 몇 가지 옵션을 추가해야 합니다. 설정 예제는 다음과 같습니다: -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=true -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.port= -Dcom.sun.management.jmxremote.rmi.p..