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Kubernetes 1.33의 새로운 기능: 재시작 없는 Pod 리소스 조정 기능 소개 쿠버네티스를 운영하다 보면 CPU나 메모리 같은 리소스를 조정해야 할 때가 자주 생깁니다. 그런데 지금까지는 리소스를 바꾸기 위해선 Pod를 종료하고 다시 생성해야 했습니다. 이 과정은 다운타임을 유발하고, 특히 데이터베이스 같은 상태를 가진 애플리케이션에는 치명적일 수 있습니다.이러한 불편을 해결하기 위해 Kubernetes 1.33에서는 In-Place Pod Vertical Scaling이라는 기능이 도입되었습니다. 이 기능은 Pod를 재시작하지 않고도 리소스를 조정할 수 있게 해주며, 현재 베타 기능으로 기본 활성화되어 있습니다. 이 글에서는 해당 기능의 개념, 기술적 배경, 사용 방법, 주요 이점, 고려사항 등을 상세히 설명합니다.In-Place Pod Vertical Scaling이란?이 기능..
JavaScript도 ‘using’을 쓴다고? 명시적 리소스 관리로 더 안전한 코드 작성법 JavaScript에서도 using과 dispose를 쓸 수 있다면 어떨까요? 이제 이게 현실이 되었습니다.파일 핸들, 네트워크 소켓, 스트림 리더처럼 리소스 해제를 놓치면 문제가 발생하는 코드, 여전히 try...finally로 수동 관리하고 계신가요? 복잡한 리소스 처리 로직 때문에 코드가 길고 지저분해지진 않으셨나요?이제 JavaScript도 명시적 리소스 관리(Explicit Resource Management) 기능을 도입하면서, 이런 문제들을 간단하고 안전하게 해결할 수 있는 길이 열렸습니다.이번 글에서는 Chromium 134, V8 v13.8부터 도입된 명시적 리소스 관리 제안의 핵심 개념과 주요 문법, 그리고 실전 예제까지 다루며 이 기능이 왜 중요한지, 어떻게 활용할 수 있는지 쉽게 설..
자바 30주년: 세상을 바꾼 코드, 그리고 그 천재의 이야기 전설의 언어 '자바'를 만든 사람, 제임스 고슬링을 다시 조명하다당신이 매일 사용하는 스마트폰 앱, 회사의 ERP 시스템, 클라우드 서버 뒤에서 작동하는 무수한 백엔드 서비스들. 이 모두를 가능하게 만든 공통의 기술이 있다면, 바로 자바(Java)입니다. 그리고 그 중심에는 한 사람이 있습니다.제임스 고슬링, 흔히 '자바의 아버지'라고 불리는 이 인물은 단순한 프로그래머가 아닌, 세상을 바꾼 실용주의 천재였습니다. 쓰레기통에서 부품을 주워 컴퓨터를 만들고, 대학에서 펀치카드를 주워 독학으로 코딩을 익힌 한 소년은 어떻게 전 세계 개발자의 커리어를 책임지는 언어를 만들어 냈을까요?이 블로그에서는 자바의 탄생과 진화, 그리고 그 창시자 제임스 고슬링의 철학과 여정을 집중적으로 살펴보며, 자바가 30년간 살아..
WASM기반의 재실행 가능한 워크플로의 미래, Obelisk Runtime이 바꾸는 자동화의 기준 자동화 시스템의 골칫거리, 이제는 끝낼 수 있다자동화 시스템을 운영하다 보면 가장 곤란한 순간은 예기치 못한 오류가 발생했을 때입니다. 백그라운드 태스크 중 하나라도 실패하면 전체 프로세스가 꼬이고, 복구는 수작업으로 진행해야 하며, 재시도를 위해 코드 전반을 다시 손봐야 하는 경우도 흔합니다. 특히, 복잡한 워크플로 구조일수록 문제가 더 심각해집니다.이런 상황에서 결정론적(Deterministic) 실행과 재실행 가능한 워크플로를 기반으로 설계된 솔루션은 큰 의미를 가집니다. Obelisk Runtime은 바로 이 지점을 정확히 겨냥한 시스템입니다. WASM 컴포넌트 모델을 활용해 하나의 바이너리로 실행되며, 재실행, 에러 복구, 자동 재시도까지 지원하는 자동화 워크플로 엔진입니다.이번 블로그에서는 O..
Pyrefly: 파이썬 타입 검사의 미래를 여는 Meta의 오픈 소스 프로젝트 파이썬은 생산성이 높은 언어이지만, 동적 타입이라는 특성 때문에 대규모 프로젝트에서는 유지보수가 어려워질 수 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 다양한 타입 검사 도구들이 등장했지만, 성능 저하와 추론 정확도, IDE 연동 등에서 한계를 겪어야 했습니다.Meta는 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 타입 체커이자 IDE 확장 기능인 Pyrefly를 개발했습니다. Rust로 구현되어 초고속 성능을 자랑하며, 자동 타입 추론과 대규모 코드베이스 지원까지 갖춘 Pyrefly는 파이썬 개발자들이 오랫동안 기다려온 도구일지도 모릅니다.이 글에서는 Pyrefly의 개발 배경부터 주요 기능, 기술적 특징, 그리고 앞으로의 발전 방향까지 자세히 살펴봅니다.이제는 타입 검사가 필수인 시대파이썬은 유연함과 간결한 문법 ..
Qwen3의 MoE 모델, 효율과 성능을 동시에 잡는 업스케일링 전략 Mixture-of-Experts(MoE)는 최근 대형 언어 모델(LLM)에서 주목받는 핵심 아키텍처입니다. 하지만 이 구조에도 치명적인 약점이 존재합니다. 바로 특정 전문가에 의존하게 되는 ‘라우터 편향’ 문제입니다. 특히 Qwen3처럼 성능과 효율을 모두 추구하는 모델에서는 이 문제가 서빙 속도와 품질에 직접적인 영향을 미칩니다.본 블로그에서는 Qwen3 MoE 구조의 핵심 요소인 라우터와 전문가의 역할, 라우터 편향 문제의 원인과 해결 전략을 상세히 분석합니다. 또한 사이오닉이 실제로 적용한 가지치기(Pruning) 및 Upscaling 전략을 통해 모델의 성능을 유지하면서도 연산 효율을 극대화하는 방식을 소개합니다. 단순 이론이 아니라 실제 실험 결과와 코드 예제를 바탕으로, MoE 구조의 활용과..
"머신러닝도 잊을 수 있을까?" – 개인 정보를 지키는 기술, 머신 언러닝(Machine Unlearning)의 모든 것 AI 시대의 새로운 과제, 잊는다는 능력AI 기술이 급속도로 발전하면서 머신러닝(Machine Learning)은 일상 곳곳에서 활용되고 있습니다. 추천 시스템, 자율주행차, 의료 진단까지... 하지만 점점 더 많은 데이터를 학습하면서, 머신러닝 모델이 ‘잊지 못하는 존재’가 되는 문제가 생기고 있습니다.만약 당신의 정보가 잘못 학습되었거나, 더 이상 시스템에 남아 있지 않기를 원한다면 어떻게 해야 할까요? 여기서 등장하는 개념이 바로 ‘머신 언러닝(Machine Unlearning)’입니다.이 글에서는 머신 언러닝의 개념부터 작동 원리, 실질적인 적용 사례, 기술적 도전 과제, 그리고 향후 전망까지 깊이 있게 다룹니다. 데이터 프라이버시와 윤리적 AI에 관심 있는 분이라면 반드시 알아야 할 중요한 주제..
AI 기억의 판도를 바꾸다: OpenMemory MCP 서버로 로컬에서 모든 것을 기억하라 당신이 겪고 있는 문제, 혹시 이런 건가요?AI 도구를 쓸 때마다 같은 정보를 반복해서 입력해야 했던 적, 있으시죠? 개발, 기획, 디버깅 등 도구가 바뀔 때마다 문맥이 날아가고 처음부터 다시 설명해야 했던 경험, 다들 한 번쯤 겪었을 겁니다. 이런 비효율을 해결할 수는 없을까요?바로 이 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 OpenMemory MCP 서버입니다. 로컬 기반 메모리 서버로, 여러 AI 도구 간에 문맥을 손쉽게 공유하고, 반복 없는 스마트한 작업 환경을 제공합니다.OpenMemory MCP 서버란?통합 기억 저장소, 그것도 완전히 로컬에서OpenMemory MCP 서버는 로컬에서 작동하는 메모리 서버입니다. 클라우드 동기화 없이, 사용자의 컴퓨터에서만 작동하며, 당신이 사용하는 다양한 AI 도..
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