하이라이트
개발 속도와 품질 높이는 테스트 코드 도입 후기
테스트 코드를 도입하면 오류를 신속히 확인하고 수정할 수 있습니다. 또 개발 속도를 빠르게 유지하며, 제품 품질도 보증할 수 있습니다. 이 글은 인포그랩 프론트엔드 엔지니어 Hailie가 어드민 프로젝트에 테스트 코드를 도입한 배경과 과정, 결과를 다뤘습니다.
자세히 보기GitLab은 MLOps를 어떻게 최적화할까?
머신러닝(ML) 워크플로와 배포를 자동화하고 간소화하는 관행인 MLOps의 중요성이 날로 커지고 있습니다. GitLab은 이러한 흐름에 발맞춰 최근 MLOps 기능을 강화했습니다. 이 글은 MLOps 개념과 구성 요소, MLOps 필요성과 플랫폼 역할, GitLab의 주요 MLOps 기능을 다뤘습니다.
자세히 보기GitLab 주요 보안 패치 릴리즈 17.6.2, 17.5.4, 17.4.6
2024년 12월 12일 GitLab 주요 보안 패치 릴리즈 17.6.2, 17.5.4, 17.4.6를 안내합니다. 보안 릴리즈에는 버그 및 보안 수정 사항을 포함하고 있습니다.
자세히 보기AI 코딩 도구 개발 결과 비교
Cursor, Windsurf, Aider는 요즘 개발자 사이에서 가장 주목받는 AI 코딩 도구입니다. 이 글에서는 세 도구를 사용해 Todo 애플리케이션을 개발한 과정과 결과를 다뤘습니다. 구체적으로 각 도구의 코드 생성 방식과 소요 시간, 파일 구조, 개발 결과물을 비교하고 도구별 특징을 살펴봤습니다.
자세히 보기2025 AI 트렌드 전망 4가지
이 글은 글로벌 시장조사기관과 정보기술 연구·자문 기업, IT 기업이 내놓은 2025년 AI 트렌드 전망 4가지를 다뤘습니다. AI 기업 M&A 활성화, AI 에이전트의 폭발적 성장, 설명 가능한 AI 부상, 멀티모달 AI 진화가 그 내용입니다. 각 트렌드의 구체적인 현황과 등장 배경, 전망을 소개합니다.
자세히 보기개발 속도와 품질 높이는 테스트 코드 도입 후기
테스트 코드를 도입하면 오류를 신속히 확인하고 수정할 수 있습니다. 또 개발 속도를 빠르게 유지하며, 제품 품질도 보증할 수 있습니다. 이 글은 인포그랩 프론트엔드 엔지니어 Hailie가 어드민 프로젝트에 테스트 코드를 도입한 배경과 과정, 결과를 다뤘습니다.
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머신러닝(ML) 워크플로와 배포를 자동화하고 간소화하는 관행인 MLOps의 중요성이 날로 커지고 있습니다. GitLab은 이러한 흐름에 발맞춰 최근 MLOps 기능을 강화했습니다. 이 글은 MLOps 개념과 구성 요소, MLOps 필요성과 플랫폼 역할, GitLab의 주요 MLOps 기능을 다뤘습니다.
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2024년 12월 12일 GitLab 주요 보안 패치 릴리즈 17.6.2, 17.5.4, 17.4.6를 안내합니다. 보안 릴리즈에는 버그 및 보안 수정 사항을 포함하고 있습니다.
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이 글은 글로벌 시장조사기관과 정보기술 연구·자문 기업, IT 기업이 내놓은 2025년 AI 트렌드 전망 4가지를 다뤘습니다. AI 기업 M&A 활성화, AI 에이전트의 폭발적 성장, 설명 가능한 AI 부상, 멀티모달 AI 진화가 그 내용입니다. 각 트렌드의 구체적인 현황과 등장 배경, 전망을 소개합니다.
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모든 태그 보기이 글은 올해 아직 주목해야 할 옵저버빌리티(Observability) 트렌드 5가지를 정리했습니다.