쿠버네티스는 계속 고도화되고 있어서 이를 분석하고 조치하는 것은 다양한 기반 지식을 필요로 합니다. 작년에 이어 올해도 인기 있는 인공지능(AI, Artificial Intelligence)을 이용해서 쿠버네티스를 분석하고 이에 맞는 조치를  할 수 있습니다. 해당 프로젝트의 이름은 K8sGPT로, 이미 1차례 요즘IT에서 대략 1년 전 “ChatGPT로 쿠버네티스 관리하는 방법”이라는 글을 통해 소개된 적이 있습니다. 간단한 사용성에 대해서 소개하는 글이었는데, 이 글에서 그에 더해 추가적으로 설명하고자 하는 것은 다음과 같습니다. 1년간의 변화, 공개된 AI 제공자를 사용하는게 아닌 나만의 AI 제공자를 사용하는 법, K8sGPT의 미래 전망. 이번 글인 1부에서는 1년간의 변화를 설명하고, 다음에 발행될 2부에서는 나만의 AI 제공자를 사용하는 법과 K8sGPT의 미래 전망을 설명하도록 하겠습니다.

숨고에서 기술 부채 해결, 팀의 생산성을 개선하는 업무를 맡고 있는 프론트엔드 엔지니어 정지만입니다. 이 글에서는 서비스의 프레임워크를 Vue에서 Next로 전환한 경험을 공유하고자 합니다. 프레임워크 마이그레이션 배경, 점진적인 페이지 단위 마이그레이션, 마이그레이션 과정에서 고려해야 하는 포인트, 그리고 마이그레이션 중에 겪었던 이슈와 그걸 해결한 과정을 공유합니다.

숨고에서 기술 부채 해결, 팀의 생산성을 개선하는 업무를 맡고 있는 프론트엔드 엔지니어 정지만입니다. 이 글에서는 서비스의 프레임워크를 Vue에서 Next로 전환한 경험을 공유하고자 합니다. 프레임워크 마이그레이션 배경, 점진적인 페이지 단위 마이그레이션, 마이그레이션 과정에서 고려해야 하는 포인트, 그리고 마이그레이션 중에 겪었던 이슈와 그걸 해결한 과정을 공유합니다.

이번에 소개할 개발자는 대기업 SI에서 소프트웨어 엔지니어로 활동하다가, 2017년 미국으로 이주해 컴퓨터 공학 석사 과정, 프리랜서 개발, 육아를 병행하며 새로운 커리어를 쌓아나가고 있는 인물입니다. 미국 이주를 결심하기 전까지는 해외 경험이 전무했지만, 현재는 미국에서 6년째 개발자 커리어를 단단히 쌓아가고 있는 최희철 개발자입니다. 요즘IT에 ‘곰씨네 IT 블로그’라는 필명으로 기고하는 작가이기도 하죠.

FEConf2023에서 발표한 <SSR 환경(Node.js) 메모리 누수 디버깅 가이드>를 정리한 글입니다. 발표 내용을 2회로 나누어 발행합니다. 1회에서는 메모리 누수에 대해 알아보고, 메모리 누수를 모니터링 도구를 통해 확인해보겠습니다. 2회에서는 메모리 누수 현상을 직접 디버깅해보고 해결하는 방법을 알아봅니다.

안녕하세요. 저는 토스 플레이스의 박지혜라고 합니다. 이번 글에서는 Node.js로 실행한 SSR 환경에서 메모리 누수가 있을 때 디버깅하는 방법에 대해서 소개하겠습니다. 여러분은 “SSR 환경(Node.js) 메모리 누수 디버깅 가이드"라는 제목에서 어떤 키워드가 가장 중요하다고 생각하시나요? 저는 ‘Node.js’와 ‘메모리 누수’라는 키워드가 제일 중요하다고 생각합니다. 이 중에서도 메모리 누수에 대해 제 경험을 바탕으로 소개하겠습니다.

모바일 앱 서비스 대부분은 ‘초개인화’에 집중하고 있습니다. 개인화된 제품이나 서비스를 제공해 고객 만족도를 높일 수 있기 때문인데요. 이를 위해서 앱에서는 유저의 은행 정보, 개인 식별 정보 등 개인 정보를 수집하게 됩니다. 특히 개인 정보는 경제적 가치가 있는 데이터라 탈취하려는 해커들의 위협도 날로 심각해지고 있습니다.그렇기에 모바일 앱 개발자라면 다양한 모바일 앱 보안 위험에 대한 포괄적인 이해가 필수입니다!

좋은 코드를 작성하기 위해서는 코드 스타일도 신경 써야 합니다. 통일된 스타일로 작성된 코드는 그렇지 않은 코드보다 가독성이 높습니다. 이름, 인덴트 등 대략적인 부분만 보더라도, 해당 부분이 어떤 역할을 하는지 판단할 수 있기 때문입니다. 일관된 코드 스타일은 코드를 읽는 사람으로 하여금, 코드의 의도를 빠르게 파악하고 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다. 이 글에서는 개발자에게 코드 스타일이 왜 중요한지, 그리고 어떻게 코드 스타일을 고려할 수 있을지 함께 살펴보겠습니다.

생성 AI와 관련해 새로운 소식이 매일 쏟아지고 있습니다. 모든 내용을 다 따라잡기 힘들 만큼 빠른 속도인데요. 생성 AI가 우리에게 미치는 영향력으로 본다면, 특정 기준에 따라 그 업데이트를 정리하는 것도 매우 중요한 일입니다. ChatGPT의 등장을 그 시작점으로 본다면, 생성 AI 시대가 시작된 지 약 1년 4개월이라는 시간이 지났습니다. 이번 글에서는 지난 1년 4개월의 시간을 생성 AI 산업의 밸류체인(Value chain)이라는 관점에서 돌아보고, 앞으로 AI 산업이 어떠한 방향으로 확장될 것인지 예상해 보고자 합니다.

아직까지 많은 리액트 개발자가 오해하고 있는 부분이 있는데요. 바로 자동 배칭의 정확한 개념을 모른다는 점입니다. 이번 글에서는 리액트 ‘배칭(Batching)’에 관한 전반적인 소개와 배칭과 관련해 알아두어야 할 리액트 렌더링 과정을 함께 설명하고자 합니다. 이 글은 리액트 기초 문법과 상태 값 변경, 이벤트 핸들러를 실행해 UI 상태를 변경하는 등 최소한의 사용 경험을 갖고 계시면 더욱 재밌게 읽을 수 있습니다.