DevOps

Playwright: 웹 스크래핑 및 테스트

Playwright: 웹 스크래핑 및 테스트

테스트 및 스크래핑을 위한 브라우저 자동화 숙련하기

Playwright은 웹 크롤링 및 종단간 테스트(end-to-end testing)를 혁신적으로 변화시키는 강력하고 현대적인 브라우저 자동화 프레임워크입니다.

Ubuntu 24.04에 KVM 설치

Ubuntu 24.04에 KVM 설치

단계별 지침을 포함한 가이드

Ubuntu 24.04에서 KVM을 설치하려면 CPU 가상화 지원을 확인하고, KVM/libvirt 패키지를 설치한 후 libvirtd 서비스를 활성화하고 (선택적으로) GUI를 위한 virt-manager를 설치합니다.

Snap vs Flatpak: 2025년 가이드

Snap vs Flatpak: 2025년 가이드

리눅스 앱을 위한 Snap과 Flatpak 선택하기

유니버설 패키지 관리자들은 리눅스 소프트웨어 배포 방식을 혁신적으로 바꾸었으며, 다양한 배포판 간 호환성을 현실로 만들어냈습니다. Snap과 Flatpak은 이 문제를 해결하기 위한 주요 솔루션으로, 각각 독특한 철학을 바탕으로 의존성 지옥과 배포판 분열 문제를 해결하고 있습니다.

AWS CLI를 사용하여 AWS S3에 Hugo 사이트 배포하기

AWS CLI를 사용하여 AWS S3에 Hugo 사이트 배포하기

AWS S3로 허구(Hugo) 배포 자동화

AWS CLI를 사용하여 Hugo 정적 사이트를 AWS S3에 배포하면 웹사이트를 호스팅하는 데 견고하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 이 가이드는 초기 설정부터 고급 자동화 및 캐시 관리 전략까지 완전한 배포 프로세스를 다룹니다.

Go에서의 병렬 테이블 기반 테스트

Go에서의 병렬 테이블 기반 테스트

파라렐 실행으로 Go 테스트 속도를 높이세요

테이블 기반 테스트는 Go에서 여러 시나리오를 효율적으로 테스트하는 표준적인 접근 방식입니다. t.Parallel()을 사용하여 병렬 실행을 결합하면, 특히 I/O 중심 작업에 대해 테스트 스위트 실행 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

Go API에 Swagger 추가하기

Go API에 Swagger 추가하기

코드 주석에서 자동으로 OpenAPI 문서 생성

API 문서화는 현대 애플리케이션에 있어 매우 중요하며, Go API Swagger (OpenAPI)는 산업 표준이 되었습니다. Go 개발자에게는 swaggo가 코드 주석에서 직접 포괄적인 API 문서를 생성하는 우아한 솔루션을 제공합니다.

Go Linters: 코드 품질을 위한 필수 도구

Go Linters: 코드 품질을 위한 필수 도구

린터와 자동화로 Go 코드 품질을 완벽하게 관리하세요.

현대적인 Go 개발은 엄격한 코드 품질 기준을 요구합니다. Go용 린터는 코드가 프로덕션에 도달하기 전에 버그, 보안 취약점, 스타일 불일치를 자동으로 감지합니다.

파이썬 라이너: 깔끔한 코드를 위한 가이드

파이썬 라이너: 깔끔한 코드를 위한 가이드

현대적인 린팅 도구로 Python 코드 품질을 완성하세요.

Python linters은 코드를 실행하지 않고도 오류, 스타일 문제, 잠재적 버그를 분석하는 필수적인 도구입니다.
이들은 코딩 표준을 강제 적용하고 가독성을 향상시키며, 팀이 높은 품질의 코드베이스를 유지하도록 도와줍니다.

AI/ML 오케스트레이션을 위한 Go 마이크로서비스

AI/ML 오케스트레이션을 위한 Go 마이크로서비스

Go 마이크로서비스를 사용하여 견고한 AI/ML 파이프라인을 구축하세요.

AI 및 머신러닝 워크로드가 점점 복잡해지면서, 견고한 오케스트레이션 시스템의 필요성이 더욱 커졌습니다. Go의 간결성, 성능, 동시성은 ML 파이프라인의 오케스트레이션 레이어를 구축하는 데 이상적인 선택이 됩니다. 모델 자체가 파이썬으로 작성되어 있더라도 말이죠.

소비자 하드웨어 상의 AI 인프라

소비자 하드웨어 상의 AI 인프라

예산 하드웨어에 오픈 모델을 사용하여 기업용 AI를 배포하세요.

AI의 민주화 시대가 도래했습니다.
Llama 3, Mixtral, Qwen과 같은 오픈소스 LLM이 이제는 전용 모델과 경쟁할 수 있을 정도로 발전했으며, 팀은 소비자 하드웨어를 사용하여 강력한 AI 인프라를 구축할 수 있습니다. 이는 비용을 절감하면서도 데이터 프라이버시와 배포에 대한 완전한 통제를 유지할 수 있습니다.