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프로덕션 환경의 앱 아키텍처: 통합 패턴, 코드 설계 및 데이터 접근

프로덕션 환경의 앱 아키텍처: 통합 패턴, 코드 설계 및 데이터 접근

통합, 코드 구조 및 데이터 접근 패턴

대부분의 애플리케이션 아키텍처 조언은 적용하기엔 너무 추상적이거나, 확장하기엔 너무 좁은 범위에 치우친 경우가 많습니다. 다음은 통합(Integration), 코드 구조, 데이터 접근(Data Access) 전반에 걸친 프로덕션 시스템에 대한 실용적인 트레이드오프(trade-off)들입니다.

Claude Code의 Ollama 및 llama.cpp 설치 및 설정, 가격 정책

Claude Code의 Ollama 및 llama.cpp 설치 및 설정, 가격 정책

로컬 모델 백엔드를 갖춘 에이전틱 코딩

Claude Code는 마케팅만 뛰어난 자동 완성 도구가 아닙니다. 이것은 에이전트 기반 코딩 도구입니다. 코드베이스를 읽고, 파일을 편집하며, 명령을 실행하고, 개발 도구와 통합됩니다.

Observability 및 Alerting을 위한 Go의 slog 기반 Structured Logging

Observability 및 Alerting을 위한 Go의 slog 기반 Structured Logging

추적 정보와 연결된 쿼리 가능한 JSON 로그

로그는 시스템이 파국적인 상황에 처해 있을 때에도 여전히 사용할 수 있는 디버깅 인터페이스입니다. 문제는 평문(plain text) 로그는 시간이 지나면 관리하기 어렵다는 점입니다. 필터링, 집계, 알림이 필요해지자마자 문장을 파싱하기 시작하게 됩니다.

Apache Kafka 빠른 시작 - CLI로 Kafka 4.2 설치 및 로컬 예제 실행

Apache Kafka 빠른 시작 - CLI로 Kafka 4.2 설치 및 로컬 예제 실행

Kafka 4.2를 설치하고 몇 분 만에 이벤트를 스트리밍하세요.

Apache Kafka 4.2.0가 현재 지원되는 릴리스 라인이며, Kafka 4.x는 기본적으로 완전히 ZooKeeper를 필요로 하지 않고 KRaft를 기반으로 구축되어 있어 현대적인 빠른 시작(Quickstart)에 가장 적합한 기준점입니다.

OpenHands 코딩 비서 빠른 시작: 설치, CLI 플래그, 예시

OpenHands 코딩 비서 빠른 시작: 설치, CLI 플래그, 예시

OpenHands CLI, 몇 분 만에 빠르게 시작하세요

OpenHands 는 AI 기반 소프트웨어 개발 에이전트를 위한 오픈소스, 모델 불특정 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 에이전트가 단순한 자동 완성 도구가 아닌, 실제 코딩 파트너처럼 행동할 수 있도록 합니다.

AI 개발 도구: AI 기반 개발 완벽 가이드

AI 개발 도구: AI 기반 개발 완벽 가이드

인공지능(AI)은 소프트웨어가 작성, 검토, 배포, 그리고 유지보수되는 방식을 재편하고 있습니다. AI 코딩 어시스턴트부터 GitOps 자동화 및 DevOps 워크플로우에 이르기까지, 개발자들은 이제 소프트웨어 라이프사이클 전체에 걸쳐 AI 기반 도구에 의존하고 있습니다.

개발자 및 DevOps를 위한 Airtable - 계획, API, Webhooks 및 Go/Python 예제

개발자 및 DevOps를 위한 Airtable - 계획, API, Webhooks 및 Go/Python 예제

에어테이블 - 무료 계획 제한, API, 웹후크, Go 및 Python.

Airtable는 주로 협업하는 “데이터베이스처럼” 된 스프레드시트 UI를 기반으로 한 저코드 애플리케이션 플랫폼으로 생각하는 것이 가장 좋습니다. 비개발자들이 친근한 인터페이스를 필요로 하지만, 개발자들도 자동화와 통합을 위한 API 표면이 필요할 때 매우 빠르게 운영 도구를 생성하는 데 적합합니다(내부 트래커, 가벼운 CRM, 콘텐츠 파이프라인, AI 평가 대기열 등).

RAG에서의 Chunking 전략 비교: 대안, 트레이드오프 및 예시

RAG에서의 Chunking 전략 비교: 대안, 트레이드오프 및 예시

RAG에서의 청크링 전략 비교

Chunking은 Retrieval ‑ Augmented Generation (RAG)에서 가장 과소평가되는 하이퍼파라미터입니다: 이는 조용히 LLM이 “보는” 내용을 결정하며, 데이터의 인gestion 비용을 얼마나 많이 증가시키는지, 그리고 각 답변당 LLM의 컨텍스트 창을 얼마나 많이 소모하는지를 결정합니다.

Go에서의 브라우저 자동화: Selenium, chromedp, Playwright, ZenRows

Go에서의 브라우저 자동화: Selenium, chromedp, Playwright, ZenRows

셀레니움, 크롬디피, 플레이와이트, 린로우즈 - 고에서.

올바른 브라우저 자동화 스택과 Go를 사용한 웹 스크래핑([https://www.glukhov.org/ko/developer-tools/automation-testing/browser-automation-in-go-scraping-selenium-playwright-alternatives/ “브라우저 자동화 스택 및 Go를 사용한 웹 스크래핑”)을 선택하는 것은 속도, 유지보수, 그리고 코드가 실행되는 위치에 영향을 미칩니다.