2024년 08월 18일 일일 요약

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1: 카프카 커넥트는 Apache Kafka의 데이터 통합 프레임워크로, 다양한 데이터 소스와 싱크를 Kafka로 연결하여 실시간 데이터 전송과 처리를 지원합니다. 커넥터와 태스크의 개념을 통해 병렬로 작업을 수행할 수 있으며, 단일 모드와 분산 모드로 실행 방법을 제공합니다. 소스 커넥터는 외부 데이터 소스에서 데이터를 Kafka로 가져오고, 싱크 커넥터는 Kafka의 데이터를 외부 시스템으로 전송하는 역할을 합니다.

키워드: 카프카 커넥트, 커넥터, 태스크, 단일 모드, 분산 모드, 소스 커넥터, 싱크 커넥터

출처: https://maeng-dev.tistory.com/163

카프카 커넥트

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2: 본 블로그 글에서는 XRCLOUD의 기능과 활용에 대해 설명하고, AI 및 IT 기술의 발전이 기업에 미치는 영향에 대해 논의합니다. 특히 클라우드 컴퓨팅과 AI 기술이 결합하여 데이터 처리 및 분석의 효율성을 높이는 방법을 소개합니다.

키워드: XRCLOUD, 클라우드 컴퓨팅, AI 기술

출처: https://blog.naver.com/fstory97/223551380282?fromRss=true&trackingCode=rss

[XRCLOUD팁] 사용자 공간 서비스 개발 방법

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3: 본 글에서는 분산 시스템의 설계를 위한 9가지 핵심 아키텍처 패턴에 대해 설명합니다. 통신 패턴(피어 투 피어, API Gateway, 발행-구독, 요청-응답), 데이터 처리 패턴(이벤트 소싱, ETL, 배치 처리, 스트리밍 처리), 그리고 시스템 관리 패턴(오케스트레이션)을 다루며, 각 패턴의 특징과 사용 예시를 통해 효과적인 시스템 설계를 위한 지침을 제공합니다. 이러한 패턴들은 효율적인 데이터 관리와 복잡한 시스템 운영에 필수적인 요소로 강조됩니다.

키워드: 분산 시스템, 아키텍처 패턴, 통신 패턴, 데이터 처리 패턴, 시스템 관리 패턴

출처: https://jinn-blog.tistory.com/184

분산 시스템의 성공을 위한 9가지 핵심 아키텍처 패턴 🏗️

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4: 본 글에서는 영화 소개 프로젝트의 상세 정보 페이지를 구현하는 방법에 대해 설명합니다. 영화를 클릭하면 해당 영화의 상세 정보를 조회할 수 있도록 구성하며, OMDB API를 통해 영화의 id를 기반으로 데이터를 가져오고 상태 관리를 통해 관련 정보를 화면에 출력하는 과정을 보여줍니다. 또한 고해상도 포스터를 적용하고, 스켈레톤 UI를 통해 로딩 시 사용자 경험을 향상시키는 방법도 다루고 있습니다.

키워드: 영화 정보, 상세 페이지, OMDB API, 상태 관리, 스켈레톤 UI, 고해상도 포스터

출처: https://velog.io/@ksh4704/%EB%B0%94%EB%8B%90%EB%9D%BC-%EC%98%81%ED%99%94%EC%86%8C%EA%B0%9C%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B84

바닐라-영화소개프로젝트(4)

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5: 본 글에서는 웹 개발 및 인프라 관련 뉴스와 업데이트를 다루고 있습니다. CSS5에 대한 논의, AI 시대의 UI 패턴 변화, Node.js의 변화, Ruby on Rails의 재도입 및 최근 보안 관련 사건 등이 소개되었습니다. 또한, Google의 독점 관련 소송 결과와 금융 시장의 규제 변화 등에 대한 내용이 포함되어 있습니다.

키워드: CSS5, AI UI 패턴, Node.js, Ruby on Rails, Google 독점, 금융규제

출처: https://blog.outsider.ne.kr/1732

기술 뉴스 #252 : 24-08-17 :: Outsider's Dev Story

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6: 숲속얘기의 조용한 카페와 XRCLOUD는 최신 IT 기술의 활용과 인공지능 서비스 발전에 대해 논의하고 있으며, 이를 통해 사용자들에게 편리한 환경을 제공하는 방법에 대해 설명합니다. 특히 클라우드 서비스와 데이터 처리 기술에 대한 중요성이 강조됩니다.

키워드: 클라우드 서비스, 데이터 처리, 인공지능

출처: https://blog.naver.com/fstory97/223551424357?fromRss=true&trackingCode=rss

[XRCLOUD팁] 외부 웹페이지에 동적 데이터를 전달할 수 있는 인라인뷰 컴포넌트의 개발 및 활용 방

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7: 이 글에서는 Flask와 Jinja2를 사용하여 Plotly 차트를 인터랙티브하게 렌더링하는 방법에 대해 설명하고 있습니다. Python에서 생성된 차트를 JSON 형식으로 Flask를 통해 반환하고, JavaScript를 사용하여 클라이언트 측에서 해당 차트를 표시하는 방식입니다. 또한 Redis를 이용하여 차트 데이터를 캐싱해 성능을 향상시키는 방법도 제안합니다.

키워드: Flask, Jinja2, Plotly, JSON, Redis, 인터랙티브 차트

출처: http://mkseo.pe.kr/blog/?p=5032

Interactive plotly charts on jinja2 + flask – Passion is like genius; a miracle.

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8: LangSmith는 LLMOps 도구로, RAG 시스템 개발 및 운영에 유용하며, 데이터셋 구성, 실시간 추적, 멀티모달리티 지원 등 다양한 기능을 제공합니다. 사용자 피드백 수집과 자동 평가 기능을 통해 데이터 기반 개선이 가능하며, 협업 기능도 갖추고 있습니다. 사용자는 LLM을 넘어 멀티모달리티 지원에 중점을 두고 있으며, 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 편리한 작업이 가능합니다.

키워드: LangSmith, LLMOps, RAG 시스템, 데이터셋, 멀티모달리티, 자동 평가, 협업

출처: https://sudormrf.run/2024/08/17/langsmith_review/

LangSmith, 사용 후기

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9: 숲속얘기의 조용한 카페에서는 IT와 관련된 이야기들이 다루어지며, XRCLOUD와 같은 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 소개가 포함되어 있습니다. 이 카페는 최신 기술 트렌드와 함께 사용자들에게 유용한 정보를 제공하는 공간으로, 특히 AI 및 데이터 분석 도구에 대한 내용을 강조합니다.

키워드: 클라우드 컴퓨팅, XRCLOUD, 데이터 분석

출처: https://blog.naver.com/fstory97/223551390484?fromRss=true&trackingCode=rss

[XRCLOUD팁] 3D공간을 벗어나지 않고 외부 웹페이지의 정보를 제공하는 XRCLOUD의 인라인뷰 컴포넌트