Dev.to 뉴스
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9부 | 스케줄링을 넘어: 데이터 플랫폼이 어떻게 DataOps 시스템으로 진화하는가
데이터 플랫폼이 단순한 작업 스케점링(Scheduling) 단계를 넘어, 표준화된 공정과 거버넌스를 갖춘 DataOps 시스템으로 진화해야 함을 강조합니다. 이를 위해 태스크의 표준화, 관찰 가능성(Observability) 확보, 그리고 소프트웨어 엔지니어링 원칙을 데이터 파이프라인에 적용하는 과정이 필수적입니다.
Part 9 | Beyond Scheduling: How Data Platforms Evolve into DataOps Systems↗dev.to
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동일한 Django AI 백엔드를 12번이나 재구축했습니다. 그래서 오픈 소스로 공개합니다.
AI 프로젝트를 진행할 때마다 반복되는 인프라 구축 비용을 줄이기 위해, 12번의 재구축 경험을 바탕으로 제작된 Django 기반 AI 백엔드 오픈소스 'Glápagos Backend'가 공개되었습니다. 이 프로젝트는 LLM 추론의 느린 응답 속도를 해결하기 위해 Celery를 활용한 비동기 처리 구조를 핵심으로 합니다.
We rebuilt the same Django AI backend 12 times. So we open-sourced it.↗dev.to
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파이썬, Flask, Groq (Llama 3)을 활용한 AI WhatsApp 접수 로봇 구축 방법
이 기사는 Python, Flask, 그리고 Groq(Llama 3)를 활용하여 고객의 문의에 즉각적으로 대응하고 리드를 확보할 수 있는 초경량 AI WhatsApp 접수 로봇 구축 방법을 설명합니다. 복잡한 프레임워크 대신 가벼운 아키텍처를 사용하여 응답 지연을 최소화하고, 고객 이탈을 방지하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
How to Build an AI WhatsApp Receptionist using Python, Flask, and Groq (Llama 3)↗dev.to
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SNMP 모니터링이 네트워크 문제의 80%를 놓치는 이유 — 그리고 무엇을 사용해야 하는가
기존 SNMP 모니터링은 장비의 상태(CPU, 업타임 등)는 보여주지만, 실제 사용자가 겪는 앱 지연이나 통화 끊김 같은 네트워크 품질 문제의 근본 원인을 파악하는 데 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 단순한 지표 수집을 넘어, 장애 발생 후에도 분석 가능한 패킷 레벨의 트래픽 가시성을 확보하여 데이터 기반의 증거를 제시할 수 있어야 합니다.
Why SNMP Monitoring Misses 80% of Network Problems — And What to Use Instead↗dev.to
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HTTP 호출 재시도를 위해 500KB를 가져와야 한다는 피로감에서 벗어나, 나만의 것을 직접 만들었다
기존 Resilience4j와 같은 무거운 라이브러리 대신, 의존성 없이 50KB 미만의 초경량 Java 17용 재시도 및 서킷 브레이커 라이브러리인 'RetryKit'이 소개되었습니다. 이 라이브러리는 직관적인 DSL(Domain Specific Language)과 YAML 기반의 핫 리로딩 기능을 통해 복잡한 설정을 한 줄로 단순화하고 서비스 재시작 없는 설정 변경을 가능하게 합니다.
I was tired of pulling in 500KB just to retry a HTTP call — so I built my own↗dev.to
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Bitwarden CLI 손상: 개발자들이 알아야 할 Checkmarx 공급망 공격 상황
Checkmarx 보안 연구팀이 Bitwarden CLI를 사칭한 악성 npm 패키지를 이용한 공급망 공격을 발견했습니다. 이 공격은 typosquatting 기법을 통해 개발자의 CI/CD 파이프라인에 침투하며, 설치 과정에서 AWS, GitHub 등 민감한 환경 변수와 토큰을 탈취하는 것을 목표로 합니다.
Bitwarden CLI Compromised: What Developers Need to Know About the Ongoing Checkmarx Supply Chain Attack↗dev.to
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AI가 환각할 때: 월스트리트에서 라틴 아메리카까지 – 1,031개의 허위 문서와 OpenAI를 대변하는 기업도 타격을 입다
LLM의 환각(Hallucination) 현상이 법조계를 넘어 전 산업계의 신뢰를 위협하고 있습니다. OpenAI를 대변하는 엘리트 로펌조차 AI가 생성한 허위 판례를 제출해 제재를 받았으며, 관련 사례는 2026년 3월 기준 1,031건을 넘어섰습니다.
Cuando la IA Alucina: De Wall Street a Latinoamerica – 1,031 Documentos Falsos y la Firma que Representa a OpenAI Cayo Tambien↗dev.to












