오늘은 문자열 컬럼 타입의 선정에 대해 알아보겠습니다. 특히 MySQL 서버에서 문자열을 저장하는 타입 가운데 CHAR와 VARCHAR 타입의 장점과 단점, 그리고 용도에 대해서 한번 살펴보려고 합니다. 특히 ‘고정 문자열은 CHAR, 가변 문자열은 VARCHAR’라는 기준이 정말 유효한지, MySQL 서버의 저장 방식을 살펴보며 확인하려고 해요. MySQL 서버에서 문자열 값을 저장하는 컬럼의 타입, CHAR와 VARCHAR 타입 중 어떤 것을 선택하는 것이 좋을까요?

여러분은 서버를 어디에 배포하나요? 10년 사이, 수많은 IT 기업이 클라우드 전환을 마쳤습니다. 클라우드 환경이 가져다준 변화 중 하나는 바로 배포와 확장의 유연함입니다. 물론 과거에도 배포를 편리하게 개선하고자 하는 노력이 없었던 것은 아닙니다. 그러나 클라우드 기반 환경에서 발생하는 여러 니즈를 수용하며 유연성은 더 빠르게 발전했죠. 배포만이 아니라 다양한 접근에 대한 유연함, 트래픽 소화량 등 발전 경험 역시 축적되었습니다. 이에 따라 다른 디자인 패턴이 그래왔듯, 클라우드 디자인 사례들 역시 패턴화되었습니다. 그렇다면 클라우드 디자인 패턴이란 무엇이며, 어떻게 써야 하는지 한번 알아봅시다.

FE 1,000명이 한자리에 모여 하루 종일 프론트엔드 개발 이야기를 하는 자리, 생각해 본 적 있나요? 오는 8월 24일에 열리는 FEConf2024는 그런 콘퍼런스로 거듭날 예정입니다. FEConf는 국내 프론트엔드 개발자들이 문제 해결 경험을 나누는 대표적인 개발 콘퍼런스로 성장해 왔습니다. 특히 티켓 예매 경쟁이 치열한 것으로 유명하죠. 지난 2020년부터 FEConf 오거나이저로 활동하고 있는 이동근 개발자를 만나 큰 변화를 맞이하는 FEConf 2024에 대한 이야기를 들었습니다. 이들은 어떻게 1,000명이 참여하는 행사를 기획하고 준비할까요?

PyCon US에 다녀왔다는 게 아직 꿈만 같다. 미국 유학 경험으로 영어는 자신 있었지만, 파이썬은 자신 있는 언어가 아니었다. 그런 내가 파이썬을 사용하는 전 세계 사람들의 모임에 다녀왔다니! 큰 기대를 하고 간 내 인생 첫 PyCon은 내 기대치를 뛰어넘었고, 무엇보다 개발 네트워크의 힘을 알게 해 주었다. 이번 글에서는 PyCon US에서 내가 어떻게 네트워킹을 했으며, 이러한 네트워킹으로 어떤 기회가 새롭게 열렸는지 소개하고자 한다.

일반적으로 프롬프트는 ‘지시한다’, ‘말을 전한다’라는 뜻을 가지고 있습니다. LLM(Large Language Models)에서 프롬프트는 AI 모델에게 내리는 지시 사항 혹은 첫 대화의 물꼬를 뜻하는데요. 프롬프트를 설계하는 기술을 ‘프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)’이라고 합니다. 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델에게 특정 상황과 요구사항을 잘 지시하여, 기대하는 결과물을 만들게 하는 새로운 방식의 코딩입니다. 마치 우리가 프로그래밍 언어로 컴퓨터가 할 일을 로직으로 풀어내듯, 프롬프트에 자연어로 할 일을 지시하는 겁니다.

이번에 소개할 개발자는 여러 조직과 환경에서 리더십을 발휘하며 '좋은 테크리더'가 되기 위해 꾸준히 고민해 온 인물입니다. 그는 최근 1200개가 넘는 이력서를 검토하며 열정적이고 개성 넘치는 개발자로 이뤄진 팀을 새로 빌딩하기도 했죠. 바로 현재 위시켓에서 프론트엔드 팀을 이끌고 있는 박정욱 개발자입니다. 이번 인터뷰에서는 개발 프로세스 정립부터 문화 구축, 채용을 통한 팀 빌딩 등 리더로서의 경험과 그동안 개발자로 쌓아온 커리어에 대해 이야기를 나눠봤습니다.

PyCon의 본진이라고 할 수 있는 PyCon US에서는 어떤 이벤트가 열릴까요? 최대 2,000달러의 지원과 무료 콘퍼런스 티켓을 주는 PyCon US의 재정 지원 프로그램은 어떻게 신청할 수 있을까요? PyCon US에 관한 정보가 필요한 분들을 위해 이벤트와 프로그램 정보를 모았습니다. 특히 이번 행사에 참여하며 몸소 겪은 것을 중심으로 정리해 보았고, 글의 마지막에는 PyCon US 참여 시에 참고하면 좋은 팁도 정리했습니다. 함께 알아볼게요.

“IT 기업은 일반 기업과 뭐가 다르냐?” 이런 질문을 실제로 많이 받습니다. 일반 기업이라 하면 일반 기업인데, IT 기업은 무언가 색다르게 분류가 되는 느낌이잖아요. 그렇죠? IT 기업은 보통 이런 프로세스를 많이 탑니다. 우선 기획을 하고, 기획한 것을 바탕으로 디자인하고, 디자인한 것을 바탕으로 개발하고, 이게 계속해서 도는 거죠. IT 기업이 어떻게 일하는지 한 번 볼게요.

빅테크 기업 치고는 유독 인공지능에 소극적이었던 애플의 행보가 최근 들어 심상치 않습니다. 애플은 지난 5월 앤트로픽의 클로드를 탑재한 iOS용 모바일 앱을 발표한 바 있는데요. 최근에는 자사 AI 플랫폼 ‘애플 인텔리전스’를 발표하며, 오픈AI의 최신 멀티모달 AI 모델 ‘GPT-4o’를 탑재할 계획을 밝히기도 했습니다. 사실 시리(Siri)는 그동안 스마트 어시스턴트라는 명칭이 무색하게 답답한 모습으로 악명이 높았습니다. 그렇다면 정해진 질문 몇 개만 간신히 대답할 수 있었던 시리는 생성형 AI를 만나 어떻게 똑똑해질 수 있을까요? 이번 글에서는 생성형 AI의 기본적인 작동 원리와 애플 인텔리전스의 아키텍처에 대해 살펴보겠습니다.

지난 두 편의 글을 통해 데브섹옵스(DevSecOps)와 정적 보안 테스팅(SAST)에 대해 알아봤습니다. 이번 글에서는 정적 보안 테스팅을 상호 보완할 수 있는 ‘동적 보안 테스팅(DAST)’ 도구를 실습 사례와 함께 살펴보겠습니다.