개발자 도구

Vercel이 새로운 프로젝트 생성 시 'Skew Protection' 기능을 기본적으로 적용한다고 발표했습니다. 이 기능은 배포 직후 클라이언트와 서버의 코드 버전 차이로 인해 발생하는 오류를 방지하여 사용자 경험을 보호합니다.

Vercel Blob의 최신 업데이트를 통해 @vercel/blob 패키지에서 onUploadProgress 콜백 함수를 사용할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 개발자는 파일 업로드 진행 상황을 UI에 실시간으로 반영할 수 있으며, Vercel 대시보드에서도 업로드 상태를 확인할 수 있습니다.

Vercel Pro 고객은 이제 Vercel Functions를 위해 최대 3개의 지역을 설정할 수 있어, 데이터 소스에 가까운 컴퓨팅 실행이 가능해졌습니다. 이를 통해 글로벌 저지연 응답, 높은 캐시 적중률, 그리고 데이터베이스 복제본과의 호환성을 확보하여 서비스 성능과 안정성을 동시에 높일 수 있습니다.

스트리밍 기능이 지원되었으며, 곧 Vercel Functions의 Python 런타임에서 기본적으로 활성화될 예정입니다. 이를 통해 함수는 전체 응답을 기다리지 않고 데이터가 생성되는 즉시 클라이언트에게 전송할 수 있습니다. 이는 특히 AI 애플리케이션에 유용합니다. 이 변경 사항은 점진적으로 적용될 예정이며, 오늘부터 새로운 프로젝트에 적용되고, 2025년 1월 5일부터 기존 프로젝트에도 적용됩니다. 해당 날짜에 Log Drains를 사용하는 프로젝트는 마이그레이션되고, 스트리밍 리소스...

Pro 및 Enterprise 고객은 이제 Vercel 방화벽에 의한 자동 시스템 완화 기능, DDoS 완화 기능 포함하여 일시적으로 비활성화할 수 있습니다. 하지만 보호 기능을 비활성화하는 것은 강력히 권장하지 않습니다. 보호 기능이 정상적인 트래픽을 차단한다고 판단될 경우, 이 기능은 '긴급 탈출구' 옵션을 제공합니다. 특히 Vercel 앞에 DDoS 보호 기능을 제공하는 프록시를 사용하는 경우에 해당될 수 있으며, 이로 인해 Vercel의 보호 기능과 충돌이 발생할 수 있습니다. 일시적으로 비활성화하려면...

런타임 로그는 이제 디버깅을 간소화하고 심층적인 트래픽 통찰력을 제공하기 위해 요청 중심 인터페이스를 제공합니다. * **Request anatomy UI:** 방화벽부터 미들웨어 및 함수 실행까지 각 요청의 라이프사이클을 순차적 뷰로 시각화합니다. 앱이 모든 단계에서 트래픽을 처리하는 전체적인 그림을 얻을 수 있습니다. * **Improved log viewer:** 전체 폭 디자인으로 가독성을 향상시키고, 미들웨어 및 함수 호출을 포함하여 요청에 대한 모든 로그 라인을 하나의 패널로 그룹화합니다. 이 기능들은 현재 사용 가능합니다.

대부분의 앱은 신호가 끊기면 즉시 중단됩니다. 버튼을 누르고, 로딩 표시가 돌아가고, 작업 내용이 사라집니다. 하지만 일부 앱은 계속 작동합니다. 텍스트를 읽고, 글을 쓰고, 저장할 수 있으며, 나중에 모든 내용이 동기화됩니다. 이 글에서는 이러한 앱들이 어떻게 만들어지는지, 먼저 쉬운 단어로 설명하고, 그 뒤에 기술적인 세부 사항을 다룹니다. 오프라인 앱이란 무엇이며, 무엇으로 만들어지는가 오프라인 앱은 인터넷 연결이 없을 때도 가장 중요한 기능들을 계속 작동시키는 앱입니다. 인터넷이 있는 것처럼 속이지 않습니다.

올해 GitHub은 스타게이저 목록을 저장소 관리자 및 협업자에게만 제한했습니다. 스타 히스토리 도구들은 해당 엔드포인트를 사용해 데이터를 가져왔기 때문에, 다른 방법을 찾아야 했습니다. 9월에 GitHub은 바로 이 목적을 위해 대체 엔드포인트를 추가했습니다. 바로 스타 히스토리 엔드포인트입니다. 저는 이 엔드포인트를 기반으로 README 차트 생성기를 만들었습니다. 아래는 이 엔드포인트가 반환하는 내용과 제가 겪었던 내용입니다. 엔드포인트 GET /repos/{owner}/{repo}/stargazers/history 반환하는 내용은 최신순으로 정렬된 달력 주차별 스타 정보입니다: [{ "w

경주 거리 측정, 장거리 운전 계획, 또는 미터법 단위로 작성된 사양 이해 등, 킬로미터를 마일로 변환하는 작업은 반복적으로 필요하게 되는 소소한 일 중 하나입니다. ToolsFam의 KM to Miles 변환기는 별도의 회원 가입이나 소프트웨어 설치 없이, 브라우저에서 즉시 변환해 줍니다. 무료로 사용해 보세요: KM to Miles 도구의 기능 KM to Miles는 킬로미터 단위를 마일 단위로 변환합니다. 값을 입력하면 변환된 결과가 즉시 표시됩니다.

새벽 3시 12분에 휴대폰이 울립니다: "bus-times API 다운." 노트북을 열 즈음에는 다시 정상 작동합니다. 지난주에도 두 번이나 이런 일이 있었고, 그때마다 다시 잠들었습니다. 위험한 부분은 바로 이거죠: 어느 날 진짜 문제가 발생했을 때, 이것도 가짜겠지라고 생각하게 될 거라는 겁니다. 2026년 10월 29일에 공식 자료를 통해 사실 확인했습니다. 알림(alert)은 무언가 잘못된 것으로 보일 때 호출 담당자에게 메시지(page)를 보내는 규칙입니다. 노이즈 알림은 스스로 해결되는 문제로 자주 발생합니다. Prometheus 팀의 광고

이번 여름에 Hydra의 버그를 하나 수정했습니다. 사용해보지 않으셨다면, Hydra는 Meta에서 나온 설정 프레임워크이고, 많은 ML 프로젝트들이 설정을 관리하기 위해 사용합니다. 제 수정은 모든 테스트를 통과했습니다. 결과에 대해 매우 만족했습니다. 그런데 유지보수자가 네 줄의 YAML 코드를 보내왔는데, 그 코드가 그걸 망가뜨렸습니다. 솔직히, 그 리뷰가 수정 자체보다 더 많은 것을 가르쳐줬습니다. 그래서 전체 이야기가 여기 있습니다. 간단한 배경 설명: Defaults List Hydra에서 설정은 Defaults List로 시작할 수 있습니다. 그곳에서 무엇을 말하느냐면...

비자, 시험, 채용 포털에 업로드하는 양식에서 종종 "사진은 100KB 미만이어야 합니다"라는 문구를 볼 수 있습니다. 휴대폰으로 찍은 사진은 3~5MB에 달하며, 일반적으로 품질 슬라이더를 조정하여 파일 크기가 적절해 보이도록 하는 것이 일반적인 조언입니다. 브라우저의 Canvas API를 사용하여 이 과정을 자동화할 수 있으며, 중요한 부분은 품질을 낮추는 것을 언제 멈춰야 하는지 아는 것입니다. 품질을 인코딩하고 크기를 읽으세요. `canvas.toBlob(callback, "image/jpeg", quality)`는 Blob을 제공합니다. `blob.size`는 바이트 단위의 파일 크기입니다. 이것만 측정하면 됩니다. fun

문제점 PulseROI의 프로덕션 URL(https://pulseroi.in/how-it-works, https://pulseroi.in/pricing 등)을 검증하기 위한 자동 모니터링 크론 작업을 구축하는 과정에서 Google Search Console (GSC) URL Inspection API에서 예상치 못한 문제에 직면했습니다. 자동화된 모든 요청이 오해를 불러일으키는 페이로드와 함께 지속적인 403 Forbidden 오류를 반환했습니다. { "error": { "code": 403, "message": "You do not own this site, or the inspected URL is not part of this property.", "status": "PERMISSION

저는 작은 bash 스크립트를 많이 작성하고 거의 테스트하지 않습니다. 이번 주에 bats를 사용하여 두 개의 테스트를 추가했는데, 공백이 포함된 파일 이름을 삼켜버릴 쿼팅 버그를 발견했습니다. 테스트는 기깔나지는 않습니다. 임시 디렉토리를 만들고, 스크립트를 실행하고, 출력을 검증합니다. 열 줄 정도입니다. 이것이 bash를 즐겁게 만들어준다는 척은 하지 않겠지만, 몇 개의 테스트만으로 '잘 작동하길 바라자'에서 '아마 잘 작동할 것이다'로 바꿀 수 있습니다.

이미지 파일 입력은 accept 속성을 가지고 있을 때에도 여전히 검증이 필요합니다. 해당 속성은 선택기를 위한 힌트를 제공하지만, 선택된 파일을 검증하지는 않습니다. 이미지 폼에서 accept="image/*"를 사용하면 선택을 용이하게 할 수 있지만, 애플리케이션은 여전히 수신하는 파일을 검사해야 합니다. 대상의 지원 형식을 인터페이스에 명시적으로 표시하고, 광범위한 이미지 필터를 완전한 정책으로 간주하지 마십시오. 서버 측에서도 예상되는 요구 사항을 검증해야 합니다. 서버 검증을 유지하십시오.

AI의 도움을 받아 작성되었으며, 알림 팩 자체는 작성자의 AI 어시스턴트에 의해 구축 및 테스트되었습니다. 만약 프로메테우스가 한 서버 재부팅 시에 여러분의 휴대폰을 오십 번 핑한다면, 곧 채팅을 음소거하게 될 것이고, 그 결과 진짜 중요한 알림까지 놓치게 될 것입니다. 대부분의 잡음은 별도의 컨테이너 없이 Alertmanager 자체에서 제거할 수 있습니다. 이 글에서는 작은 설정(native Telegram delivery, 심각도 기반 라우팅, 억제 규칙, 그리고 메시지 내 runbook 링크)을 단계별로 안내합니다. 여기 제시된 모든 내용은 pl과 함께 작동합니다.

결론 워크로드 ID 연동 실패는 세 계층에 분산된 설정 문제에서 비롯됩니다. 오류 메시지는 어느 계층에서 문제가 발생했는지 알려주지 않습니다. GitHub Actions 측 - 작업에 id-token: write 권한이 부여되었는가? Pool 측 - attribute_condition이 호출 저장소를 허용하는가? 서비스 계정 측 - roles/iam.workloadIdentityUser 바인딩이 여전히 존재하는가? 세 곳 중 어느 곳이든 하나라도 누락되면 유사한 오류 메시지가 나타납니다. 조사 순서를 미리 결정하지 않고 무작정 권한을 확인하다 보면 결국...

개발자들은 다른 분야에 관심을 갖는 것과 같은 방식으로 금융 분야에도 뛰어듭니다. 트레이딩 봇, 시장 대시보드, 혹은 DeFi 팁에 대한 이야기가 나오면 어느새 밤이 새고, 관련 문서에 파묻히게 되죠. 지난 한 달 동안 제가 그 '관심'의 과정에서 계속해서 등장했던 여덟 가지 자료에 대한 메모를 정리했습니다. 오픈소스 트레이딩 및 데이터 도구부터 솔라나(Solana)와 이더리움(Ethereum) 기초 자료까지 말이죠. 이 자료들을 다시 읽어보니, 코딩 자체는 드물게 어려운 부분이었습니다. 어려운 점은 자신이 실제로 어떤 위험을 감수하고 있는지 아는 것이고, 더 좋은 프로젝트는...

## Azure AI Foundry의 새로운 AI 모델 마켓플레이스 **이것이 무엇인가:** Azure AI Foundry는 개발자들이 Azure 생태계 내에서 AI 모델을 원활하게 검색, 배포 및 관리할 수 있도록 중앙 집중식 AI 모델 마켓플레이스를 출시했습니다. **왜 지금인가:** 2026년 10월 25일에 출시된 이 마켓플레이스는 AI 모델 배포를 간소화하고 Azure Machine Learning 파이프라인과 통합하여 확장 가능한 AI 솔루션에 대한 증가하는 수요에 대응합니다. **튜토리얼 관점:** 다음 방법을 알아보세요.

작은 부가 프로젝트를 단일 VM에서 Cloud Run으로 옮긴 주된 이유는 박스 패치에 질렸기 때문입니다. 지금 사용하는 배포 파이프라인은 처음 시작했던 방식이 아닙니다. 첫 번째 버전은 너무 영리했습니다. 초기 파이프라인은 이미지를 빌드하고, 푸시하고, 배포한 다음, 간단한 연막 테스트를 실행했습니다. 하지만 계속해서 문제가 발생했습니다. 연막 테스트가 새로운 버전이 트래픽을 받기도 전에 실행되었고, 롤백은 손으로 이전 이미지를 재배포하는 방식이었으며, 한 번은 금요일에 배포하기도 했습니다. (제가 확인하지 않았기 때문에)

하루 중 첫 번째 요청이 느리다는 불만이 발생하여 작은 API를 Cloud Run으로 옮긴 직후부터 문제를 겪었습니다. 그래서 억측하기보다는 일주일 동안 콜드 스타트를 측정했습니다. 측정 방법 합성 벤치마크가 아닌 실제 요청을 통해 측정했습니다. 서비스는 진입 시 타임스탬프를 기록하고, 로드 밸런서에 요청이 도착한 시점과 핸들러의 첫 번째 라인이 실행되는 시점 사이의 간격을 기록했습니다. 이는 우리가 통제할 수 없는 플랫폼 시간도 포함하며, 솔직히 현실적인 수치입니다.

Cloud Run에서 작은 서비스를 약 1년 정도 운영해왔습니다. 큰 마이그레이션 스토리는 아니고, 어디에 적합하고 어디에 적합하지 않은지에 대한 솔직한 목록입니다. **정말로 잘하는 부분** 내부 웹훅입니다. 하루에 대략 100건의 요청을 받는 통합이 몇 가지 있는데, 트래픽 급증은 예측 불가능하고, 나머지 시간에는 아무도 호출하지 않습니다. Cloud Run은 0으로 스케일링되므로 비용은 거의 발생하지 않고 VM에 대해 생각할 필요도 없습니다. 이전에 cron이었던 예약 작업

워드프레스는 22개의 취약점을 수정하는 보안 릴리스 버전 7.1.4를 발표했습니다. 이 중 하나는 업데이트 기능에 영향을 미칩니다. 워드프레스, 또 다른 보안 릴리스 발표: 버전 7.1.4 - Search Engine Journal에서 확인하세요.

Vercel CLI가 업데이트되어 이제 AI 에이전트가 대화형 터미널 조작 없이도 Web Analytics와 Observability Plus 기능을 프로젝트에 직접 활성화할 수 있습니다. 이를 통해 개발자의 수동 작업 없이도 AI가 인프라 모니터링 설정을 자동화할 수 있는 환경이 마련되었습니다.