테크라이브러리 - ITWorld Korea

“스트리밍 데이터부터 텍스트, 이미지까지” 생성형 AI 실전 프로그래밍 - ITWorld How To

생성형 AI가 일반 사용자 사이의 화제성을 넘어 기업 환경으로 빠르게 확산하고 있다. 현재 기업이 생성형 AI를 사용하는 방법은 다양하다. 가장 손쉬운 것은 생성형 AI가 접목된 기업용 솔루션을 도입하는 것으로, 마이크로소프트의 생산성 앱과 개발자 툴이 대표적이다. 반면 기업이 원하는 대로 더 유연하게 생성형 AI를 사용하려면 결국 직접 프로그래밍하는 방안을 고려해야 한다.

여기서는 생성형 AI를 직접 다뤄 보려 하는 기업과 개발자를 위한 실전 프로그래밍 방법을 살펴본다. 기본적인 텍스트와 이미지 처리부터 스트리밍 데이터를 처리하는 방법도 자세히 알아본다.

“아는 만큼 빨라진다” 마이SQL 성능 튜닝의 모든 것 - ITWorld How To

마이SQL은 세계에서 가장 광범위하게 사용되는 오픈소스 데이터베이스다. 상용 데이터베이스까지 다 포함해 순위를 매겨도 최상위권이다. 마이SQL은 효과적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로 오랫동안 인기를 누렸지만, 사용하기가 쉬운 것은 아니다. 대신 까다로운 만큼 성능을 개선할 수 있는 여지도 많다. 마이SQL에는 지난 몇 년 동안 몇 가지 중요한 개발 성과가 추가됐는데, 이런 최신 변화를 고려해 마이SQL의 성능을 높일 수 있는 여러 가지 튜닝 팁을 알아본다.

“AI 위협은 AI로 막는다” 보안팀의 효과적인 AI 도입 전략 - DeepDive

마케터부터 개발자, 웹툰 작가, 콜센터 직원까지 생성형 AI는 다양한 분야에서 업무 효율을 개선하지만, 위협 행위자의 활동에도 도움을 준다. 또한 적절한 정책과 정식 배포 절차가 마련되지 않은 상태에서 직원들이 사용하는 생성형 AI 툴은 섀도우 IT로 전락하기 쉽다. 이런 상황에 부닥친 보안팀의 업무량과 스트레스는 갑작스럽게 증가한 원격근무 지원에 대처하느라 고군분투하던 팬데믹에 버금가는 수준이라는 지적까지 나온다. AI가 수행하는 역할은 점차 확대될 것으로 예상된다. 그 과정에서 지금까지 겪지 못한 문제가 어떤 형태로, 어떤 방식으로 나타날지 지금으로서는 알 수 없다. 보안 인력은 여전히 부족한 상황. 새로운 문제에 대처하기 위해서는 보안팀 역시 새로운 자세와 전략을 갖춰야 한다. 보안팀이 직면한 문제를 해결할 방법도 AI를 통해 찾을 수 있다. 생성형 AI가 어떻게 사이버 위협이 될 수 있는지 살펴보고, 보안팀에서 AI를 도입하기 전 미리 고려해야 할 사항과 효과적인 AI 활용 전략을 알아본다. 주요 내용 - “해커의 조력자?” 생성형 AI 기반 검색 엔진의 역기능 - 생성형 AI를 ‘보안 팀원’으로 맞이하기 전 반드시 해야 할 8가지 질문 - 생성형 AI로 사이버보안을 강화하는 6가지 방법 - AI 시대 보안팀을 위한 역량 강화 방안 - 똑똑한 레드·블루팀의 생성형 AI 사용법

기초부터 다시 시작하는 리눅스 : 네트워크편 - ITWorld How To

데스크톱에서 리눅스를 쓰는 사람은 많지 않다. 한 조사 결과를 보면 2%에 불과하다. 반면 네트워크 세계로 눈을 돌리면 완전히 다른 상황이 된다. 세계 상위 웹서버 100만 대의 96%가 리눅스를 사용한다. 온라인에서 세상을 촘촘하게 연결하는 모든 곳에 리눅스가 핵심적인 역할을 하고 있다. 이는 곧 리눅스의 강점을 이해하고 100% 활용하기 위해서는 네트워크의 세계에 발을 들여야 한다는 것을 의미한다. <기초부터 다시 시작하는 리눅스 : 기본 활용편>, <기초부터 다시 시작하는 리눅스 : 관리편>에 이어 이번에는 리눅스에서 네트워크를 다루는 주요 팁을 소개한다. 주요 내용 - "리눅스 네트워크 입문" 연결을 확인하는 7가지 명령 - host 명령으로 DNS 샅샅이 파헤치기 - 리눅스 사용자 계정 관리의 이론과 실제 - "네트워크 관리의 시작" 로그인된 사용자 확인하기 - "얼마나 오래 접속해 있는 걸까?" ac 명령으로 로그인 시간 보기 - "리눅스 양방향 통신의 핵심" 소켓 세부 정보를 보는 ss 명령 - "방대한 네트워크 정보를 한눈에" netstat 별칭 만들어 활용하기 - "공격 징후 잡아낸다" fail2ban 툴 100% 활용하기

“개발자 9할이 쓴다는” AI 코딩 도구 ‘코드위스퍼러 vs. 바드 vs. 코파일럿’ 비교 분석 - Tech Review

개발자 사이에서 ‘AI 코딩 도구’가 화제다. 소스그래프(Sourcegraph)에 따르면 개발자의 무려 95%가 AI 기반 코딩 도구를 사용하고 있다. 물론 아직까지는 AI 코딩 도구가 언제나 정확하고 실행 가능한 코드를 생성하는 건 아니지만, 코드 품질을 개선하고 불필요한 수작업이나 반복 작업을 줄여준다는 점에서 어느 정도 유용하다는 사실을 부인할 수 없다. 여기서는 AI 코딩 도구 3대장 ‘아마존 코드위스퍼러, 구글 바드, 깃허브 코파일럿 X’를 비교 분석해봤다.

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사이버 범죄로부터 데이터를 보호하고 랜섬웨어로부터 복구하는 방법 : IDC Info Snapshot

로우코드/노코드는 컴퓨터 프로그래밍 언어로 앱을 구축하는 기존 개발 방식과 달리 코드를 쓰지 않고 드래그 앤 드롭이나 시각적 구성요소로 개발 지식이 없는 현업도 필요한 기능을 직접 앱으로 만들 수 있는 개발 방식이다. 개발자 수요 충족, 기업 내 개발 역량 확보, 프로젝트를 빠르게 진행하고 현업을 지원하는 등의 다양한 장점으로 많은 기업이 로우코드/노코드 개발 도구에 관심을 보이고 있다. 세일즈포스나 마이크로소프트 등 대기업도 로우코드/노코드 앱 시장에 뛰어든 상황이지만, 오픈소스 기반이거나 강력한 무료 버전을 제공하는 대표적인 3가지 앱의 기능과 편의성을 먼저 검토해 보자. 주요 내용 - 인력 공백 메우는 IT 기업의 묘수, 로우코드 앱 - 앱스미스 리뷰 | 예산이 빠듯한 로우코드 개발에서 더 빛난다 - 키스플로우 리뷰 | 원활한 워크플로우를 위한 로우코드/노코드 개발 도구 - 에어테이블 리뷰 | 클라우드에서 더 유연한 로우코드/노코드 도구

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